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🔥 内容介绍
多输入多输出(MIMO)技术是现代无线通信系统中一项关键技术,它利用多个发射天线和接收天线来提高数据速率和系统可靠性。WINNER (Wireless World Initiative New Radio) 项目是为下一代移动通信系统制定技术标准的国际合作项目,该项目提出了 WINNER II 模型,该模型被广泛用于模拟现实世界中的无线信道环境。本文旨在通过模拟 MIMO-WINNER 模型,研究信道容量随信噪比 (SNR) 的变化规律。
MIMO-WINNER 模型概述
WINNER II 模型定义了不同场景下的信道模型,包括城市、郊区和乡村环境。模型考虑了多径传播、阴影衰落和路径损耗等因素,能够较为真实地模拟实际无线信道环境。该模型使用几何随机信道模型 (GSCM) 来描述信道的空间相关性,并利用衰落信道模型来模拟信号衰落的影响。
信道容量理论
信道容量是指在给定信道条件下,能够可靠传输的最大数据速率。对于多天线系统,信道容量可以通过以下公式计算:
通过模拟 MIMO-WINNER 模型,我们研究了信道容量随 SNR 的变化规律,结果表明信道容量随着 SNR 的增加而增大。该结果与信道容量理论相一致。这些研究结果对于优化无线通信系统性能具有重要意义,例如,可以根据不同的信道条件和 SNR 水平选择合适的调制编码方案,以最大限度地提高数据速率和系统可靠性。
未来展望
未来的研究方向可以包括:
-
探索更复杂的 MIMO-WINNER 模型,例如考虑信道状态信息 (CSI) 的影响和不同用户的干扰。
-
研究不同 MIMO 技术对信道容量的影响,例如空分复用 (Spatial Multiplexing) 和波束赋形 (Beamforming)。
-
将 MIMO-WINNER 模型应用于实际无线通信系统的设计和优化。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
R = 1:20
SNR_linear = 10.^(0.1*SNR/(1+E_XPR));
C_1(ii,SNR) = log2(det(I+(SNR_linear/S(ii))*(H_MIMO*H_MIMO.')));
C_1(ii,SNR) = real(C_1(ii,SNR));
end
end
plot(snr,C_1(1,:),'-+','LineWidth',2);
hold on;
plot(snr,C_1(2,:),'-o','LineWidth',2);
hold on;
plot(snr,C_1(3,:),'-s','LineWidth',2);
hold on;
xlabel('SNR/(dB)');
ylabel('信道容量/(b/s/Hz)');
grid on;
% UMa场景
scene_2 = 2;
[sigma_ASD,sigma_ZSD,sigma_DS,sigma_SF,sigma_ASA,sigma_ZSA,N_cluster,N_ray,...
c_ASD,m_ZSD,Dsp,Pcs,m_ZSD_offset,c_ZSA,c_ASA,m_xpr,s_xpr]=generate_para(scene_2,d2D);
E_XPR = exp(s_xpr^2.*(log(10).^2)/200-m_xpr.*log(10)/10);
for ii = 1:3
I = eye(U(ii),S(ii));
H = channel_3DMIMO(scene_2,d2D,U(ii),S(ii));
H_MIMO = mean(H,3);
for SNR = 1:20
SNR_linear = 10.^(0.1*SNR/(1+E_XP
🔗 参考文献
[1] 宋启龙.基于天线阵列的多模态OAM波束收发原理研究[D].重庆邮电大学,2019.
[2] 李荣,楼培德.MIMO-OFDM通信系统中的信道容量研究[J]. 2010.
[3] 王霆,周希朗.MIMO-OFDM系统的信道容量分析[J].通信技术, 2008, 41(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1002-0802.2008.04.008.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信
🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
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