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【MATLAB源码】6G:XL-MIMO 混合场信道估计仿真平台

【MATLAB源码】6G:XL-MIMO 混合场信道估计仿真平台

Hybrid-Field XL-MIMO 混合场信道估计仿真平台

完整的混合场信道估计实现:建模 → 网格内恢复 → 离网细化 → 结果可视化


🚀 为什么选择本仿真平台?

痛点
本平台解决方案
XL-MIMO 远近场共存,建模容易失配
✅ 远场 DFT + 近场极域联合字典,统一建模混合传播机理
远场占比 () 先验难以准确给定
✅ 提供 无 () 比例搜索,自动完成远近场路径分配
离网优化容易震荡或发散
✅ SIGW 内置 单调下降 + 回溯线搜索 + 坐标回退 + 岭正则 稳定机制
只看均值曲线难以评估稳健性
✅ 内置 CDF / Pareto / 相图 / 支撑图 四类强相关演示
复现实验路径分散
✅ 提供 main_all_experiments 与图集脚本,支持一键复现

🌟 核心价值

📘 学术研究价值

  • 混合场(远场+近场)统一信道建模
  • 无先验 (\gamma) 的支撑搜索机制验证
  • 网格内估计与离网细化协同流程完整复现
  • 精度、复杂度、运行时间三维对比评估

🛠️ 工程应用价值

  • 单天线与多天线两套实验链路
  • 快速模式与完整模式双配置
  • 自动保存图像与结果数据(不带日期命名)
  • 中文详细注释,便于二次开发与教学演示

⚡ 技术亮点

1) Hybrid-Field 估计系统架构

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│                Hybrid-Field XL-MIMO 信道估计与可视化链路                     │├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│                                                                               ││  混合场信道生成 ──► 加噪观测 y ──► 联合字典构建 D=[Af, An]                   ││      │                  │                   │                                  ││  Far/Near/LoS       SNR 控制           远场 DFT + 近场极域                    ││                                                                               ││                 ┌──────────── 网格内恢复(On-grid)────────────┐              ││                 │  Hybrid OMP / Hybrid SGP / 无γ比例搜索        │              ││                 └────────────────────────────────────────────────┘              ││                                       │                                       ││                                       ▼                                       ││                 ┌──────────── 离网细化(Off-grid SIGW)──────────┐            ││                 │  数值梯度 + 回溯线搜索 + 坐标回退 + 岭回归      │            ││                 └────────────────────────────────────────────────┘            ││                                       │                                       ││                                       ▼                                       ││                 NMSE / SE / 复杂度 / CDF / Pareto / 相图 / 支撑图            │└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2) 性能指标(本地 quick 配置实测,2026-02-12)

场景
指标定义
实测结果
单天线 SNR=0 dB
HF-SGP(no-γ)

 对比 Off-grid HF-SGP(no-γ)
+3.79 dB

 NMSE 增益(-4.16 dB → -7.95 dB)
单天线 SNR=4 dB
HF-SGP(no-γ)

 对比 Off-grid HF-SGP(no-γ)
+6.01 dB

 NMSE 增益(-3.66 dB → -9.67 dB)
demo_polar_support_map
单样本离网收益
+3.95 dB
demo_sigw_convergence
单样本离网收益
+4.39 dB
demo_snr_gamma_phase_map
离网增益为正的网格占比
100%
demo_nmse_cdf_pareto
Off-grid 相对 HF-SGP 的均值收益/时延
+1.56 dB

 / +21.04 ms

📌 说明:以上数据来自项目当前代码在本机快速配置下的直接运行结果,用于展示方法趋势与工程可复现性。


🖥️ 运行环境

最低要求

项目
要求
MATLAB 版本
R2021b 或更高
必需工具箱
基础 MATLAB 即可(推荐安装常用信号处理相关工具箱)
操作系统
Windows 10/11、macOS、Linux
内存
8 GB+(大规模 Monte-Carlo 建议 16 GB+)

快速验证

% 进入项目根目录后run_smoke_test% 一键运行强相关图集run_related_figure_gallery(true)

📐 算法原理(项目对应版)

1) 混合场信道模型

2) 联合字典建模

3) 无 () 比例搜索

4) SIGW 离网细化目标

通过“回溯线搜索 + 坐标回退”保证优化过程稳定,缓解高 SNR 区域的网格失配误差。


📁 项目结构

hmimo ce/├── main_all_experiments.m             # 一键总入口(主实验+演示)├── src/│   ├── common/                        # 配置、字典、信道、流形、路径、存图│   │   ├── hf_default_config.m│   │   ├── hf_build_dictionaries_single.m│   │   ├── hf_build_dictionaries_multi.m│   │   ├── hf_qua_codebook.m│   │   ├── hf_generate_hybrid_channel_single.m│   │   ├── hf_generate_hybrid_channel_multi.m│   │   └── ...│   ││   ├── estimators/                    # OMP / SGP / Hybrid / SIGW│   │   ├── hf_hybrid_omp.m│   │   ├── hf_hybrid_omp_nogamma.m│   │   ├── hf_hybrid_sgp.m│   │   ├── hf_hybrid_sgp_nogamma.m│   │   ├── hf_sigw_single.m│   │   ├── hf_sigw_multi.m│   │   └── ...│   ││   └── metrics/                       # NMSE / SE / 复杂度│       ├── hf_compute_complexity.m│       └── hf_compute_se_mr.m├── experiments/                       # 主实验脚本│   ├── run_single_snr_experiment.m│   ├── run_multi_snr_experiment.m│   ├── run_multi_se_experiment.m│   ├── run_complexity_experiment.m│   └── ...├── demos/                             # 强相关演示图│   ├── demo_polar_support_map.m│   ├── demo_sigw_convergence.m│   ├── demo_nmse_cdf_pareto.m│   ├── demo_snr_gamma_phase_map.m│   └── run_related_figure_gallery.m├── docs/│   ├── 算法文档.md│   ├── 代码文档.md└── results/    ├── data/                          # .mat 结果文件    └── figures/                       # 自动保存图像(无日期命名)

代码统计(当前工程)

  • 40 个 .m 文件
  • 约 4085 行 MATLAB 代码
  • 核心模块全部中文详细注释

🧪 仿真演示


✅ 您将获得

内容
说明
完整混合场源码
远场/近场字典、信道生成、OMP/SGP、离网细化全覆盖
双层文档体系 算法文档.md/.docx

 + 代码文档.md + 本 项目文档.md
强相关演示图集
支撑图、收敛图、CDF/Pareto、SNR-γ 相图
可复现实验脚本
单天线、多天线、SE、复杂度、一键总入口
工程化输出机制
自动存图、自动存 mat
可扩展开发骨架
新算法、新配置、新图表可按现有接口平滑扩展

▶️ 一键运行建议

% 1) 基础冒烟验证run_smoke_test% 2) 单天线核心性能run_single_snr_experiment(false)% 3) 多天线核心性能run_multi_snr_experiment(false)% 4) 频谱效率与复杂度run_multi_se_experiment(false)run_complexity_experiment% 5) 强相关图集run_related_figure_gallery(true)% 6) 全部任务一键执行main_all_experiments

🛒 获取方式

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