无线通信原理与应用教材

宽带无线通信是一种现代通讯技术，适用于各种通信需求，涵盖了无线通讯原理及其在通信专业中的本科和研究生教育。

学习信号处理及其在Matlab中的理想教程，涵盖了无线通信系统仿真的基础知识和应用技巧。

这是一个关于无蜂窝大规模MIMO系统中功率控制和LSFD优化的Matlab代码包。该软件包基于Özlem Tuğfe Demir和Emil Björnson在《IEEE Transactions on Wireless Communications》上的研究，提供了一个仿真环境，可复现其数值结果和图形。研究考虑了单天线用户设备（UE）利用下行链路收集的能量向多天线接入点（AP）发送上行链路导频和信息信号的情况。采用了线性最小均方误差（LMMSE）和最小二乘（LS）信道估计技术，并通过非线性能量收集电路模型评估了能量收集效率。同时，优化了AP和UE的功率控制系数以提高上行链路频谱效率（SE）。我

2019年，PowerNet [MatconvNet]即将推出，介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外，温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外，AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后，还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。

智能无线通信技术：研究现状与未来展望 智能无线通信技术,作为下一代通信技术的核心,正吸引着越来越多的关注. 其利用人工智能技术,赋予无线网络更强大的感知、学习、决策和优化能力, 以应对未来通信网络的复杂性和挑战. 一、关键技术 机器学习与深度学习: 用于信道估计、资源分配、网络优化等方面,提升网络效率和性能. 强化学习: 赋予网络自主学习和决策能力,实现自适应资源管理和网络控制. 联邦学习: 在保护用户隐私的前提下,利用分布式数据进行模型训练,提升网络智能化水平. 二、应用场景 智能资源管理: 根据用户需求和网络状态,动态分配频谱、功率等资源,提升资源利用效率. 智能网络优

利用MIMO技术进行无线通信系统的matlab仿真。

MATLAB与FPGA在无线通信领域的应用正成为Xilinx大学合作计划教材的首要内容，该计划共分为三部分。

这份资源提供了Goldsmith所著《无线通信》教材的课后习题完整解答，并包含相应的MATLAB程序代码，为自学者深入理解和实践无线通信理论提供了有力支持。

本项目提供了基于麻雀算法求解无线通信布局问题的MATLAB源码，便于研究和应用。