【文件属性】：
文件名称：DropNet:“ DropNet”纸的代码
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-29 08:22:51
MATLAB
DropNet的
请找到“ DropNet：基于神经网络的视线大规模MIMO的改进丢弃算法”的代码。 该文件是开放获取的，可在获得。
运行“ Fig_3.m”以获取论文的图3。
要获得图4至图6：a）运行“ Train_xx.m”（xx是“ CB”或“ ZF”）b）运行“ Python_Train_NN.ipyb”（通过Python训练NN）c）运行“ Fig_4_Predic_xx .m”（xx是“ MRT”或“ ZF”）
让我知道您是否有任何疑问或可以给您任何帮助：）问候，阿什坎
【文件预览】：
DropNet-main
----Predict_ZF.m(5KB)
----func()
--------find_sum_rate_ML_prediction_any_dropped_user.m(1KB)
--------find_rho_ij_complex.m(318B)
--------Drop_user_ZF.m(3KB)
--------Complexity_ML.m(1KB)
--------mychannel_uplink_shadowing.m(7KB)
--------find_sum_rate_ML_prediction_any_dropped_user_MRT.m(876B)
--------mychannel_uplink_noshadowing.m(7KB)
--------find_threshold_ZF_MaxMin_ComLetter_General.m(1023B)
--------find_rho_ij.m(313B)
--------Sum_rate_exhaustive_search.m(2KB)
--------myCB_MAXMIN.m(3KB)
--------Sum_rate_exhaustive_search_MRT.m(2KB)
--------find_threshold_CB_MaxMin_ComLetter_General.m(2KB)
--------Drop_user_MRT.m(3KB)
----Fig_3.m(4KB)
----LICENSE(1KB)
----Required_MatFile()
--------Find_Complexity_ZF.m(3KB)
--------Print_Results.m(1KB)
--------Prediction_Writing_Results_CB.m(3KB)
--------LOS_Config.m(1KB)
--------Prediction_Sim_Par_Var_CB.m(1KB)
--------Prediction_Writing_Results.m(2KB)
--------Prediction_Sim_Par_Var.m(1KB)
--------Sim_Par_Var.m(2KB)
--------Find_Complexity_CB.m(3KB)
----Train_CB.m(7KB)
----Predict_CB.m(5KB)
----README.md(572B)
----Train_ZF.m(6KB)