Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
MIMO Systems Theory and Applications Part 2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
MIMO Systems Theory and Applications Part 2
Uy Phong
89
1
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'mimo systems theory and applications part 2', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Advanced MIMO Techniques Polarization Diversity and Antenna Selection 19 Thus Ry HRxHH Rb 31 The mutual information is expressed as I x yIH log2 det rceRy log2 det i Rb log2det Inr HRxHH Rb 32 For circularly symmetric Gaussian random vectors the mutual information is maximum and also expressed as CMIMO max I x y H bits s Hz 33 p x E xHx PT When no CSI Channel State Information is available at the transmitter equal power allocation is adopted. With the assumption that no correlation exits at the transmit side PT Rx NT ÌNt Pt is the total power available at the transmit side. The MIMO capacity is then expressed as Cmimo log2 det In YHH bits s Hz 34 NT Y is the SNR. 5.3 MIMO capacity based on SVD CSI known at the receiver When CSI is available at the receiver SVD factorization is used and MIMO channel capacity could be easily derived. Let us first review the SVD technique. SVD is a factorization method for complex matrix which is widely used in signal processing. We take an N X M matrix A SVD theorem states A USVH 35 The eigenvectors of AAH make up the columns of U N X N which is an unitary matrix UUH In . The singular values in S N X M are square roots of eigenvalues from AAH or AHA. The singular values are the diagonal entries of the S matrix and are arranged in descending order. The eigenvectors of AH A make up the columns of V. V M X M is also a unitary matrix VVH Im . Calculating the SVD of the MIMO channel matrix H leads to the following factorization H USVH 36 We substitute H by its SVD decomposition. Hence the received signal is expressed as y USVH x b 37 20 MIMO Systems Theory and Applications Let y UH y x VH x b UH b 38 As U and V are unitary matrix variables x and b keep the same statistical densities as x and b. Therefore the channel model y Hx b could be also presented as y Sx b 39 y y1 . yNR T x x1 . xNt t S diag ÃĨ . ựXR 0 . 0 R min Nr Nt is the rank of the channel matrix H. Equation 1 can be rewritten as i V ix t b t i 1 . R y pi i R 1 . NR. 40 .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
MIMO Systems Theory and Applications Part 10
MIMO Systems Theory and Applications Part 4
MIMO Systems Theory and Applications Part 5
MIMO Systems Theory and Applications Part 6
MIMO Systems Theory and Applications Part 7
MIMO Systems Theory and Applications Part 8
MIMO Systems Theory and Applications Part 9
MIMO Systems Theory and Applications Part 11
MIMO Systems Theory and Applications Part 1
MIMO Systems Theory and Applications Part 2
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.