1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中，注水法（Water Filling）和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法，它们在5G网络中广泛应用于功率控制和资源分配。
4.部分源码
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%%
%上行
K = 20; % 用户数量
N = 128; % 基站接收天线数量
Np = 1000; % 仿真尝试次数
l = 300; % 区域大小（边长）
a = l^2; % 区域面积
X_cell = [-l/2:1:l/2]; % 坐标格点集合
Y_cell = [-l/2:1:l/2];
Uxc = 0; % 基站中心横坐标
Uyc = 0; % 基站中心纵坐标
Ux = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的横坐标，大小为(K x Np)
Uy = round(l.*rand(K,Np) - l/2); % 随机生成K个用户的纵坐标，大小为(K x Np)
D = zeros(K, Np); % 存储每个用户与基站之间的距离，大小为(K x Np)
for np=1:Np
for k=1:K
D(k, np) = sqrt((Ux(k, np) - Uxc)^2 + (Uy(k, np) - Uyc)^2); % 计算距离
end
end
PLo = 10^(-0.1 * 84); % 路径损耗的参考值
do = 35; % 参考距离
No_dBm = -140; % 噪声功率的参考值（dBm）
No = (1e-3) * 10^(0.1 * No_dBm); % 噪声功率（瓦特）
F = 1; % 带宽单位修正因子
eta = 3.75; % 路径损耗系数
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for np=1:Np
np
for i=1:length(P_max)
% 设置所有用户的发射功率为相同的最大功率
P(:,i) = P_max(i) * ones(K,1);
% 计算总容量和信道容量（不考虑干扰）
[Ctot(i,np), C(:,i,np), SNR(:,i,np), CSI(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, false);
% 计算总容量和信道容量（考虑干扰）
[Ctot_I(i,np), C_I(:,i,np), SINR(:,i,np), CSI_I(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P(:,i), B, true);
% 计算能量效率
[EE(i,np)] = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_I(i,np), Performance, P_max(i), P_c);
% 通过Dinkelbach算法计算能量效率最优的发射功率
[EE_opt(i,np), P_opt_EE(:,i,np), Ctot_EE(i,np)] = Dinkelbach1(B, CSI(:,i,np), Performance, P_c, Ctot(i,np), P_max(i), h(:,:,np), Pn, i, EE_opt(:,np), EE(i,np), P_opt_EE(:,:,np));
% 计算通过Dinkelbach算法得到的总容量和信道容量（考虑干扰）
[Ctot_EE_opt_I(i,np), C_EE_opt_I(:,i,np), SINR_EE_opt_I(:,i,np), CSI_EE_opt_I(:,i,np)] = SumCapacityCalc(h(:,:,np), Pn, P_opt_EE(:,i,np), B, true);
%计算通过Dinkelbach算法得到的能量效率（考虑干扰）
[EE_opt_I(i, np)] = EnergyEfficiencyCalc(Ctot_EE_opt_I(i,np), Performance, P_opt_EE(:,i,np), P_c);
end
end
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figure;
title(['注水法功率分配 Vs 总功率 = ', num2str(P_max(i))]);
hold on;
bar(P_opt(:,i,Np), 'r');
yline(WaterLevel(i,Np), '--');
xlim([0 K+1]);
xlabel ('Users');
ylabel ('1 / \nu');
grid on;
figure;
title('一次尝试的信道状态信息的倒数');
hold on;
bar(1./CSI_I(:,i,Np));
xlim([0 K+1]);
xlabel ('Users');
ylabel ('1 / CSI');
grid on;
figure;
title(['能量效率 Vs 天线数量 = ', num2str(N)]);
hold on;
% 没有干扰和Dinkelbach
semilogy(P_dB_max, EE_opt_av,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
% 带干扰和Dinkelbach
semilogy(P_dB_max, EE_opt_I_av,'-mo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
% 带干扰和均匀功率条件
semilogy(P_dB_max, EE_av,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel ('Power dB [dB W]');
ylabel ('能量效率 [Megabit / Joule]');
legend('无干扰和Dinkelbach', '带干扰和Dinkelbach', '带干扰和均匀功率条件', 'Location', 'northwest');
grid on;
0X_015m
---
