ECSE610

MATLAB中的均方误差代码ECSE610无线通信-课程项目摘要-Massive-MIMO方法已被广泛采用，通过减少衰落信道中的统计波动来提高基于信道硬化现象的通信数据速率。然而，若不考虑传统的iid Rayleigh信道，情况可能变得更加复杂。测试了Massive-MIMO OFDM系统，并比较了针对瑞利、里奇安和相关信道模型的最小均方误差线性检测方案。对于具有50、100、200和300个接收天线以及50个单发射机天线的Mass-MIMO信道，将16、64和128-QAM与64、256和1024个OFDM子载波进行了比较。结果显示，大规模MIMO线性检测方法在高OFDM子载波上有显著的性能改进，但在瑞利和相关模型中，性能提升仍然面临挑战。该项目提供了一个优化的MATLAB代码教程，用于无线下行链路系统中执行Massive-MIMO-OFDM信道建模、最小均方误差信道估计和MIMO检测。

使用FastICA创建音频应用程序，团队成员包括特里斯坦·布查德（Tristan Bouchard）、亚历克斯·马西奥特拉（Alex Masciotra）、托马斯·菲利彭（Thomas Philippon）、内耶·阿拉姆（Nayem Alam）。项目目标是在基于ARM Cortex-M4内核的STM IoT节点上使用STM32L4 MCU实施音频应用程序，通过快速独立分量分析（FastICA）算法进行盲源分离（BSS）。项目使用Keil μVision5 IDE进行Embedded-C编程，借助CMSIS-DSP库。

涵盖 138 道题目，适用于 IBM 000-610 认证考试。

这是一个基于Matlab开发的空间通道模型仿真程序，专为3GPPTR25996V610标准设计。该程序支持图形用户界面，用于基于光线的MIMO模拟。