5G Massive MIMO对组网和优化的影响分析.pptx

Massive MIMO作为5G的关键特性之一，能够通过调整天线权值改变5G小区的水平和 垂直面覆説，为5G无线优化重点。5G Massive MIMO支持17种典型鞭説场景可选，不同类 型的AΛU可选餐蛊场景范围不同；支持数字方位角和数字倾角可调，不同覆盖场景的可调范 围不同：同时支持传统RF调整手段，在大规模部署Massive MIMO的情况下，单纯依靠人 工经验进行广播信.道覆盖优化对人员技能要求高，工作量较大，且难以保证调整结果最优。 在5G建网初期，根据路测数据进行覆盖优化，5G ACP工具结合站点工参、电子地图 、DT测试数据、天线文件等数据，按照最优搜索算法给出Massive MIMO小区广播波束最优 Pattem和RF参数建议，可以显著提升Massive MIMO优化效率，降低上站调整率，提升 5G网络覆盖质量及DT速率。

matlab mimo信号检测算法，有需要的可以下载

可直接运行，生成水平面、垂直面及3D方向图，可修改阵元间距及数量

针对无线通信网耗能造成二氧化碳排放量和运营成本日益增加的问题，提出了一种下行大规模天线系统能效最优的资源分配算法。算法在基站端采用最大比合并（MRT）预编码的情况下，考虑各用户最小数据速率、最大发射功率和可容忍的干扰水平约束条件下，以最大化系统能效下界为准则建立非凸优化模型。首先采用一种迭代算法确定每个用户的带宽分配；然后根据分数规划的性质，将能效优化问题的分数形式转换为减数形式，进而利用凸优化方法求解基站端最优的发射天线数和发射功率来获得最优能效。仿真结果表明，所提算法能以较小的迭代次数收敛到最大能效值，并且有较好的系统频谱效率性能，同时算法复杂度得到了显著降低。

matlab代码里面的字母混合预编码MassiveMIMO 该项目包含以下论文的 MATLAB 代码。 如果您觉得有任何帮助，请考虑引用该论文。 L. Liang、W. Xu 和 X. Dong，“大规模多用户 MIMO 系统中的低复杂度混合预编码”，IEEE 无线通信快报，第一卷。 3，没有。 6，第 653-656 页，2014 年 12 月。 请从两个“主要”文件开始：mainCompareScheme_Rayleigh.m 和 mainCompareScheme_mmWave.m。 其他文件包含在两个“主”文件中调用的函数。 请将所有问题/查询发送至 。

5G Massive MIMO原理简介

Emil Bjornson, Jakob Hoydis, Lucas Sanguinetti编著，完整版

5GMassiveMIMO的优化思路

matlab资源分配的代码MassiveMIMO-SimulationCode-RuralScenario 提交给加泰罗尼亚理工大学巴塞罗那电信工程学院的学位论文。 部分满足电信技术和服务工程学位的要求 论文题目：多用户大规模多输入多输出系统的资源分配 提供的模拟代码参考了农村宏观环境 (RMa) 的第一个场景：“对称用户的系统评估”。 它已经完全在Matlab中开发。