关于大规模MIMO的系统仿真matlab程序

包含线性信号检测算法MRC,ZF,MMSE和非线性信号检测算法ZF-SIC和MMSE-SIC,亲测可用

通过相邻天线之间的相互耦合进行大规模MIMO系统的互易性校准

大规模MIMO系统低复杂度信号检测算法研究

MIMO仿真源代码MATLAB程序

在Faddeev–Jackiw辛方法的背景下研究了拓扑大规模引力的动力学结构。 结果表明，该方法使我们避免了在通过狄拉克形式论研究轨距结构时产生的一些歧义。 特别是，通过辛矩阵的零模可以直接获得约束的

在大规模MIMO系统中,当基站端天线数远大于单天线用户数时,传统的最小均方误差(MMSE)算法能达到接近最优的线性信号检测性能。但是,由于MMSE算法涉及了复杂的矩阵求逆,从而导致其难以快速有效地实现

应对部署和测试5G大规模MIMO的挑战.pdf

大规模MIMO天线系统中，基站覆盖范围内的多个用户可以在同一时频资源上与基站同时通信，既能充分利用大规模天线配置带来的空间自由度，提高空间复用和多址能力，又能利用大规模天线带来的分集增益和阵列增益

大规模MIMO具有较高的频谱利用率和能量效率等优点,但大量天线的使用也会带来一些缺点,比如IQ失衡问题等。针对大规模MIMO系统中存在的IQ失衡问题,提出了一种宽线性优化的块对角化预编码算法。通过仿真

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,系统所需射频链路数量较大而导致实现成本和能耗较高的问题,提出了一种在基站端和用户端分别采用混合预编码和模拟合并的方案。在充分考虑信道特性的基础上,根据收