Mars2018

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the-detection-algorithm-in-MIMO.rar - 新一代移动通信(beyond 3G/4G),将提供高速的数据传输速率,以支持新业 务的不断涌现。如何在有限的频谱资源上实现高速率和大容量是未来移动通信系 统的关键因素之一。
MIMO-IN-WIRELESS-COMMUNICATIONS-.rar - 本文基于MIMO检测中性能和复杂度的矛盾,结合具体的MIMO 检测技术进行深入研究,致力于提供能有效缓解性能和复杂度矛盾冲 突的技术方案。论文首先介绍MIMO系统的基本模型,随后针对球 译码(Sphere Decoding)检测及其相关技术、搜索空间预定义检测器 (Search Space Predetermined Detector,SSPD)算法、并行计算对检 测算法的加速作用以及自动重传机制(Automatic Retransmission reQuest,ARQ)带来的时间分集对复杂度压力的缓解作用等几方面 展开研究。
Multiple-Input-Multiply-Output.rar - 多输入多输/皇(MIMO,Multiple Input Multiple Output)技术可以在不增加系统 带宽的情况下成倍地提高系统容量和频谱利用率,已成为下一代移动通信系统的 关键技术之一。
MIMO-Detection-Algorithm-.rar - 多入多出(MIMO)系统可以获得比单发单收系统更高的容量,对于MIMO系统,最大似然检测是最优接收,但其 指数复杂度难以在实际中应用。针对该问题,结合格缩减理论提出了基于Householder变换的复数域格缩减算法,将该算法和 MIMO次优检测算法相结合,给出了量化判决方法,且该复数域格缩减算法复杂度小于实数域格缩减算法。仿真结果表明, 基于Householder变换复数域格缩减的MIMO次优检测算法,通过优化信道矩阵可以得到更好的判决域,取得了逼近最优最大 似然检测算法的性能。
MIMO-channel-model.rar - MIMO技术在无线传输过程中扮演了很重要的角色
MIMO-OFDM-Systems-Based-on-Preamble-.rar - MIMO􀀁 OFDM 技术将成为第4 代移动通信系统的关键技术, 因MIMO􀀁 OFDM 对时间和频率偏移非常敏感, 因此MIMO􀀁 OFDM 同步显得尤为重要。提出了一种新的MIMO􀀁 OFDM 定时同步和频偏同步技术。以GCL 序列为基础设 计了一个新的符合MIMO􀀁 OFDM 同步技术的导频序列, 通过对该导频序列进行2 次相关得到频率估计, 并将所得频率 运用到定时同步中, 得到更为准确的时间估计。仿真结果表明, 在相同的信噪比情况下, 该方法可以使得系统的误码 率和帧传送误码率相对传统方法得到进一步减小。
Identification-Method-for-MIMO-OFDM-.rar - 对于多输入多输出系统, 传统的基于训练序列的信道辨识方法为跟踪信道的变化, 必须 发送大量冗余信息, 传输效率较低 而基于子空间的纯盲方法又带有不可避免的模糊性, 辨识结果 精度不够。在子空间法的基础上, 利用少量训练符号估计出模糊矩阵, 以此矫正子空间法得到的结 果。仿真结果显示: 在保证辨识精度的前提下, 该方法减少了训练符号等冗余, 提高了传输效率。
Analysis-on-Channel-Capacity-of-MIMO.rar - 多输入多输出(MIMO)通信系统相比其他的通信系统具有更高的频谱效率,在不增加发射功率以及信号带宽的 情况下,MIMO 技术可以有效地提高系统信道容量及其性能。利用均匀角能量分布以及相关矩阵,分析了相关信道下的MIMO 系统信道容量,得出了系统信道容量的通用公式,并利用MATLAB 进行仿真。仿真结果表明,相关性的增加意味着信噪比的减 小,圆形接收天线阵列半径与角度扩展是决定MIMO 系统信道容量的主要因素。
MIMO-Channel-Capacity.rar - 随着传输速率越来越高,信号所占用的带宽越来越宽,实际信道呈现出频率选择性衰落特 性。根据频率选择性衰落信道特性,建立了频率选择性衰落M IMO信道模型,采用频域和时域的方 法研究了在频率选择性衰落下,发射端已知和未知信道状态信息的M IMO信道容量,并给出了相关 的仿真结果。研究结果表明:在相同发射功率和传输带宽下,M IMO系统可以不牺牲信号带宽而显 著提高信道的容量,并且天线数量和输入信噪比的大小对信道容量具有不同的影响。研究结果为如 何提高频率选择性衰落环境下M IMO信道容量提供了依据。

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Java核心技术,卷1(原书第8版).rar - Java核心技术,卷1(原书第8版).pdf

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