m基于多用户MIMO系统的分布式可重构注水算法的matlab仿真

简介: m基于多用户MIMO系统的分布式可重构注水算法的matlab仿真

1.算法描述

   在单用户MIMO场景中,空间复用技术能够带来高数据速率的传输,但是也需要一些前提条件,比如发射端的预编码或者接收端的信道估计与信号检测。然而,在大多数的通信系统中,不只是有单个用户在进行通信,而是需要大量用户共享资源与基站去进行通信。

   算法的主要流程根据提供的参考文献论文可知:

image.png

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:
24.png
25.png
26.png
27.png
28.png

3.MATLAB核心程序

clear;
close all;
addpath 'func\'
addpath 'func\cvx\'
addpath 'func\cvx\structures\'
addpath 'func\cvx\lib\'
addpath 'func\cvx\functions\'
addpath 'func\cvx\commands\'
addpath 'func\cvx\builtins\'
%调用cvx工具箱
cvx_setup;
clc;
 
 
Ntr          = 4;
Nrr          = 4;
Tc           = 200;
Frame_length = 40;
SNR          = [-10:1:1];
LoopNum      = 2000;
 
Rate1        = zeros(1,length(SNR)); 
Rate2        = zeros(1,length(SNR));
Rate3        = zeros(1,length(SNR));
 
BER1         = zeros(1,length(SNR));
BER2         = zeros(1,length(SNR));
BER3         = zeros(1,length(SNR));
 
 
for snr_j=1:length(SNR)
    snr_j
    sigma    = 1/(10.^(SNR(snr_j)/10));
    Rate1tmp = 0;
    Rate2tmp = 0;
    Rate3tmp = 0;
 
    count1   = 0;
    count2   = 0;
    count3   = 0;
    NUM      = LoopNum*Nrr*Frame_length*Tc;
    for mtkl=1:LoopNum
        qpsk_1          = zeros(Frame_length,2*Tc);
        qpsk_2          = zeros(Frame_length,Tc);
        %调制
        [qpsk_1,qpsk_2] = func_QPSK(Frame_length,Tc);       
        %产生信道
        H_real          = randn(Frame_length,Ntr);
        H_imag          = randn(Frame_length,Ntr);
        H               = complex(H_real,H_imag);
        w_real          = sqrt(sigma/2)*randn(Frame_length,Tc);
        w_imag          = sqrt(sigma/2)*randn(Frame_length,Tc);
        w               = complex(w_real,w_imag);
        %Reconfigurable
        [Sh_tmp1,u1]    = func_Reconfigurable(Ntr,Frame_length,Nrr,H,sigma,1);
        [CNT1]          = func_rec1(Ntr,Nrr,[1:Nrr],Tc,qpsk_1,qpsk_2,H,sigma,w,u1,ones(1,Nrr),Sh_tmp1,NUM);      
        count1          = count1 + CNT1;
        %Optimized Subspaece IA
        [Sh_tmp2,u2]    = func_Optimized_Subspaece_IA(Ntr,Frame_length,Nrr,H,sigma);
        [CNT2]          = func_rec2(Ntr,Nrr,Sh_tmp2,Tc,qpsk_1,qpsk_2,H,sigma,w,u2,ones(1,Nrr),NUM);
        count2          = count2 + CNT2;
        %MaxSLNR
        [Sh_tmp3,u3]    = func_MaxSLNR(Ntr,Frame_length,Nrr,H,sigma);
        [CNT3]          = func_rec3(Ntr,Nrr,Sh_tmp3,Tc,qpsk_1,qpsk_2,H,sigma,w,u3,ones(1,Nrr),NUM);
        count3          = count3 + CNT3;
    end
 
    BER1(snr_j)=count1/(NUM);
    BER2(snr_j)=count2/(NUM);
    BER3(snr_j)=count3/(NUM);
end
相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
139 55
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
101 80
|
7天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
34 3
|
6天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
225 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
111 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)

热门文章

最新文章