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2020-07-27 16:49:09

论文笔记《Cell-Free Massive MIMO With Radio Stripes and Sequential Uplink Processing》

论文笔记《Cell-Free Massive MIMO With Radio Stripes and Sequential Uplink Processing》与传统的MIMO技术相比,cell-free-massive-MIMO(mMIMO)具有高谱效和优越的空间多样性,被认为是 B5G 的下一代技术。主要原理是,许多分布式接入点(APs)进行协作,以同时为网络内的所有用户服务,而不创建 cell 边界。本文研究利用 Radio Stripes(无线电条带) 网络架构的cell-free mMIMO系

2020-07-17 18:52:56

笔记《Distributed MIMO Technologies in Cooperative Wireless Networks》

笔记《Distributed MIMO Technologies in Cooperative Wireless Networks》MIMO 利用空间分集提高了无线通信性能。然而,由于终端尺寸的限制,传统的MIMO系统很难实现大的空间分集。本文介绍了协作无线网络中分布式MIMO技术的最新进展。并对各种中继协议和协作策略进行了比较和讨论。仿真结果表明,分布式MIMO系统能提供更大的空间分集,并能显著提高合作网络中的数据速率。With ever increasing demands for: 随

2020-07-17 11:44:12

阵列信号基础:矩阵代数部分

矩阵代数部分1. 特征值与特征向量特征值与特征向量的定义:Ax=λxAx=λxAx = \lambda x,其中 An×n,xn×1≠0An×n,xn×1≠0A_{n\times n},\quad x_{n\times 1}\neq \mathbf{0}。在复数域上 An×nAn×nA_{n\times n} 一定对应 nnn 个特征值,故有如下等式成立:Awi=λiwi,i=...

2018-09-15 15:16:44

MATLAB 默认颜色风格

从 MATLAB 2014b 开始,其 plot 函数的默认颜色有所调整。新的默认配色名称为 parula,意为北美生活的一种森莺。如果想了解 parula 的配色方案,可以在 MATLAB 中输入以下命令:get(gca,'colororder') 0 0.4470 0.7410 0.8500 0.3250 0.0980 0.9290 0.6940 0.1250 0.4940 0.1840 0.5560

2020-06-14 16:29:18

学习 MBM 笔记2

PROS AND CONS在本节中,我们总结了MBM方案的优缺点,并给出了它在复杂度、误差性能、频谱效率和能源效率之间的权衡。优SIMO-MBM方案可以使用一个单一的RA创建一个虚拟MIMO系统,并可以实现与传统MIMO系统相同的误差性能和频谱效率,而且发射机结构更加紧凑。此外,SIMO-MBM发射机只需要一个RF链,这是收发器设计中最昂贵的硬件组件之一,成本为数十美元,实现成本低。在保证所产生的辐射模式的独立性的前提下,微波调制的频谱效率随安装在RA上的寄生元件(反射镜)的数量线性增加。

2020-06-08 11:08:19

Performance of Cell-Free Massive MIMO with Rician Fading and Phase Shifts (2)

Performance of Cell-Free Massive MIMO with Rician Fading and Phase Shifts (2)系统模型a cell-free Massive MIMO system withMMM APs (single antenna)KKK UEs (single antenna)如果假设小尺度衰落系数(或相移)之间不存在相关性,...

2020-03-26 10:53:32

阵列信号基础:高阶统计量部分

高阶统计量部分X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2,⋯,X_n 是从总体XXX中抽取的容量为 nnn 的一个样本,如果由此样本构造一个函数 T(X1,X2,⋯,Xn)T(X1,X2,⋯,Xn)T(X_1,X_2,⋯,X_n),不依赖于任何未知参数,则称函数 T(X1,X2,⋯,Xn)T(X1,X2,⋯,Xn)T(X_1,X_2,⋯,X_n) 是一个统计量。 通常,又称函数...

2018-09-15 15:21:59

查 Uplink Multi-User OFDMA 工作机制

查 Uplink Multi-User OFDMA 工作机制IEEE 802.11 ax 是即将到来的标准 IEEE 802.11 无线局域网(WLAN)系列。直到其最新的标准,即 802.11 ac 出现,使用创新的机制,如多用户多输入多输出(MU-MIMO)、高阶调制和编码方案等,提高物理层的总体吞吐量才成为了802.11 工作组关注的焦点。然而,这些物理层的增益通常无法转化为介质访问控制(MAC)层的高吞吐量,特别是在密集的部署场景中。为了解决这个限制,IEEE 802.11ax 引入了新的特性,

2020-05-19 12:01:49

D2D + relay 里的研究

D2D + relay 里的研究5G和未来无线通信的技术已经吸引了业界和研究团体的兴趣:其中一种技术是 D2D,利用用户邻近性提供频谱效率、能源效率和增加吞吐量的通信。D2D 通信的一些用例数据转移公共安全通信上下文感知通信内容共享根据 D2D 设备之间信道的性质,D2D 通信可以是直接的,也可以是通过 relay 进行的。除了干扰问题外,中继辅助 D2D 通信的一个关键挑战是在保持蜂窝用户的 QoS 要求的同时适当地将中继分配给 D2D 对。在这篇文章中,relay 辅助 D2D 通信

2020-05-18 10:40:22

阵列信号基础之4:PM 算法

阵列信号基础之4:PM 算法模型PM 算法,就是传播算子(Propagator method, PM)算法。和其他子空间算法不同,它不需要 SVD 过程就可以快速获得噪声子空间。假设有 KKK 个来自不同方向的信号 s1(t),⋯ ,sK(t)s_1(t),\cdots,s_K(t)s1​(t),⋯,sK​(t),对应着角度 θ1,⋯&ThinSpace...

2019-04-13 18:05:32

阵列信号基础之2:ESPRIT 算法

无线信道参数估计算法对通信系统分析之前,首先需要建立一个能够完整反映该系统的传输信道的模型,其模型中的参数包括接收端接收信号的时延,发射端和接收端的联合方向分布等,获取这些参数的过程就是无线信道参数估计的过程。方法可以大致分为三类: - 谱估计算法:多重信号分类法 - 参数子空间估计算法:旋转不变技术估计信号参数算法 - 确定性参数估计算法:期望最大算法以及演进的空间交替广义期望最大...

2018-09-02 19:51:09

阵列信号基础之1:MUSIC 算法

无线信道参数估计算法对通信系统分析之前,首先需要建立一个能够完整反映该系统的传输信道的模型,其模型中的参数包括接收端接收信号的时延,发射端和接收端的联合方向分布等,获取这些参数的过程就是无线信道参数估计的过程。方法可以大致分为三类: - 谱估计算法:多重信号分类法 - 参数子空间估计算法:旋转不变技术估计信号参数算法 - 确定性参数估计算法:期望最大算法以及演进的空间交替...

2018-09-02 19:39:46

DRL代码学习打卡-5

DRL代码学习打卡-41. 什么是 DQNQ table 异常复杂(state 过多)存储问题搜索问题使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, 状态可以多到比天上的星星还多(比如下围棋). 如果全用表格来存储它们, 恐怕我们的计算机有再大的内存都不够, 而且每次在这么大的表格中搜索对应的状态也是一...

2020-03-14 10:48:10

关于 response letter

关于 cover letter 和 response letter转载1. “大修”的重要意义几个月前认识了小木虫网站,从此就喜欢上了这里.每天有空都上这里,看一下虫友发表论文的经验,体会,怎么投稿,怎么回复审稿人的意见等,还有热心虫友提供的英文投稿,回复审稿人模板等等,收获很多。我的第一篇SCI能顺利接收,小木虫网站,还有许多热心的虫友,给了我最无私和真诚的帮助.谢谢大家,希望大家能够多...

2020-03-13 19:06:32

DRL代码学习打卡-4

DRL代码学习打卡-41. 什么是 Sarsa(lambda)基于Sarsa的提速方法。Sarsa是单步更新的,也称作Sarsa(0);一个回合走N步,称作Sarsa(N);同理, 如果等待回合完毕我们一次性再更新呢, 比如这回合我们走了 n 步, 那我们就叫 Sarsa(n). 为了统一这样的流程, 我们就有了一个 lambda 值来代替我们想要选择的步数, 这也就是 Sarsa(...

2020-03-13 16:10:39

DRL代码学习打卡-3

DRL代码学习打卡-31. 什么是 Sarsa (Reinforcement Learning)和 Q-Learning 几乎一样,唯一不同在上一节已经提过。假如我们经历正在写作业的状态 s1, 然后再挑选一个带来最大潜在奖励的动作 a2, 这样我们就到达了继续写作业状态 s2,而在这一步,如果你用的是 Q learning, 你会观看一下在 s2 上选取哪一个动作会带来最大的奖励,...

2020-03-13 14:15:28

DRL代码学习打卡-2

DRL代码学习打卡-21. Q-learning 算法实现走迷宫小游戏让探索者学会走迷宫黄色的是天堂 (reward 1)黑色的地狱 (reward -1)大多数 RL 是由 reward 导向的,所以定义 reward 是 RL 中比较重要的一点整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值, 然后再根据新的值来判断要在某个 state 采取怎样的 action.2. 关于环...

2020-03-13 11:06:56

DRL代码学习打卡-1

强化学习 代码学习打卡

2020-03-11 22:40:09

无线通信里的 UAV

无线通信里的 UAV

2020-03-10 09:52:33

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