ITPub博客

🚀 OTFS-SCMA 下行链路仿真平台完整双层接收机链路复现 · OTFS + SCMA + MMSE + MPA · 中文工程化文档支持完整 BER 仿真、快速演示、8 张深度可视化图自动生成📌 为什么选择本仿真平台？很多 OTFS/SCMA 示例代码存在同类问题：链路不完整、函数耦合重、文档缺失、图像输出散乱。  本项目目标是把“能跑通”升级为“可讲解、可复现、可扩展”的工程级平台

📶 自适应陷波与均衡教科书级仿真平台MATLAB 全链路实验工程 · 干扰抑制 + 监督均衡 + 盲均衡支持 ANF/LMS/CMA 三类经典自适应算法 · 完整可视化产物 · 一键运行📌 为什么选择本仿真平台？做自适应滤波与均衡实验时，常见问题是：算法有了，但流程不闭环、图像不成体系、参数对比不成系统，最后只能“看懂代码片段”，却很难完成完整实验复现。本项目的定位是提供一套 从输入建模到性能分析

📡 OSDM 教科书级链路仿真平台Walsh 序域调制全流程复现 · QPSK/64QAM 双链路 · 频谱合规 + BER 闭环验证  支持系数聚类与低相关贪心选取 · Walsh 域 Hilbert 正交恢复 · 完整可视化结果导出📌 为什么选择本仿真平台？做 Walsh/OSDM 类系统时，常见问题是“理论看懂了，但代码链路不闭环”：  调制、载波、合规掩模、接收判决、B

📈 OFDM-IM 容量增强仿真平台GIM + MM + IQ 三大容量扩展技术，突破传统索引调制比特率极限                📌 为什么选择本仿真平台？痛点本平台解决方案📚 固定激活数限制索引空间✅ GIM 广义索引：可变激活数，索引空间扩大 2-4 倍🔧 调制阶数浪费额外比特✅ MM 多模调制：每

📡 MIMO-OFDM-IM 空间扩展仿真平台空间+频率双域索引调制，MIMO 分集与复用增益的完美结合                📌 为什么选择本仿真平台？痛点本平台解决方案📚 SISO 分集阶数有限✅ MIMO 空间分集：多天线提供 Nr × Nt 分集阶数🔧 空间复用与索引调制难结合✅ 空频双域索引：天

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 \($\gamma$\) 先验难以准确给定✅ 提供 无 \($\gamma$\) 比例搜索，

01. 完美的代价：OFDM 的基因缺陷一切悲剧的根源，早在我们选择 OFDM 的那一刻就注定了。为了追求频谱效率的极==致，我们在时域上选择了最简单的“矩形窗” (Rectangular Window) 来截断信号。在信号与系统的课本里，有一个著==名的对偶关系：时域的矩形 $\leftrightarrow$ 频域的 Sinc 函数这就是 OFDM 子载波的真面目——Sinc 函数 ($\fra

⚡ OFDM-IM 性能优化仿真平台DM-OFDM + CI-OFDM-IM 双技术加持，100%频谱利用 + 分集增益                📌 为什么选择本仿真平台？痛点本平台解决方案📚 基础 OFDM-IM 频谱利用率不高✅ DM-OFDM 双模式：所有子载波都携带数据，100% 频谱利用🔧 衰落信

🌐 OFDM-IM 索引调制基础仿真平台完整的 OFDM 索引调制系统实现，从原理到实践的全链路仿真  📌 为什么选择本仿真平台？痛点本平台解决方案📚 索引调制原理复杂难懂✅ 完整链路实现，调制→信道→解调全流程透明可学习🔧 索引表生成算法不熟悉✅ Combinadic 编码实现，高效索引映射，参考论文代码化📊 缺乏检测器性能对比✅ 内置 ML/LLR/Greedy 三种检测器，一键对比

📐 CORDIC-Basic 基础三角计算引擎零乘法器 · 纯移位加减 · 工业级定点精度     Jack Volder 经典算法复现 + 0.005° 高精度收敛 + FPGA/ASIC 硬件友好架构 📌 为什么选择 CORDIC-Basic？在嵌入式 MCU、FPGA 和 ASIC 设计中，硬件乘法器 是昂贵且功耗巨大的资源。CORDIC-Basic 基于经典的 Vold

摘要： 在5G动辄10Gbps的吞吐洪流面前，传统的LDPC译码架构早已不堪重负。当算法的迭代次数撞上硬件的时钟墙，我们该如何破局？答案藏在一个名为“分层调度”的架构里——它是芯片设计中“以空间换时间”的之作。如果把5G基带芯片比作一辆F1赛车，那么LDPC译码器绝对是那台咆哮着燃烧算力的V6引擎。它是整个物理层中面积最大、功耗最高、时序最难收敛的“钉子户”。算法工程师往往很理想化：“想要性能好？

🎯 Farrow 结构采样率转换器基于多项式插值的任意比例采样率转换完整实现     Farrow 结构 + 积分-转储架构 + 定点硬件模型 📌 为什么选择 Farrow 结构？在 5G NR 基带处理、软件无线电 (SDR) 和音视频处理中，任意比例采样率转换是核心需求。传统多相滤波器需要为每个分数延迟存储一组系数，当转换比例为非整数或需要运行时可调时，存储和设计复杂度急剧

🌐 F-OFDM 滤波正交频分复用仿真平台5G NR 新型候选波形技术完整实现     子带滤波 (Subband Filtering) + 超低带外泄漏 + 灵活参数集支持  📌 为什么选择 F-OFDM？在 5G NR 多业务共存、异构网络和 动态频谱接入 场景下，传统 CP-OFDM 波形面临严重的带外辐射问题，导致保护带开销大、频谱效率低。本平台基于 F-OF

🚀 5G/6G FBMC/OQAM 完整链路仿真平台基于 PHYDYAS 滤波器的下一代多载波波形完整实现     极低旁瓣 (>60dB) + 最大频谱效率 + 完备 MIMO/同步支持  📌 为什么选择 FBMC/OQAM？在 5G-Advanced 和 6G 场景中，频谱资源日益碎片化，认知无线电 (CR) 和物联网 (IoT) 对带外辐射提出了极高要求。

🚀 5G NR DCI 1-0 协议深度可视分析平台基于 3GPP TS 38.212 的工业级协议解析引擎     智能变体识别 (PDCCH Order) + 双向交互映射 (Bi-Mapping) + 完整 RNTI 覆盖 📌 为什么需要 DCI 可视化分析？在 5G NR 系统调试中，DCI (Downlink Control Information) 的比特级解析是排

🚀 5G NR Low-PAPR 序列仿真与交互平台3GPP TS 38.211 标准全兼容 · 科研级可视化 · 洁净室实现     Zadoff-Chu (Type 1) + Gold/π/2-BPSK (Type 2) + 交互式探索实验台  📌 为什么需要 Low-PAPR 序列？在 5G 上行链路 (UL) 和随机接入 (PRACH) 场景中，终端设备的功率

🚀 感知辅助毫米波 MIMO 信道估计仿真平台融合雷达感知的下一代 5G/6G 高精度信道估计解决方案     利用多模态感知信息辅助，突破传统压缩感知性能瓶颈，实现极低导频开销下的高精度估计  📌 为什么选择本平台？在毫米波 (mmWave) 大规模 MIMO 系统中，信道估计面临着巨大的挑战。由于天线数量庞大，传统方法需要消耗大量导频资源。虽然压缩感知 (CS)

🚀 NR-PRS Native 5G 高精度定位仿真平台💻 核心代码预览🔥 子采样高精度插值 (src/nr_prs_estimate_native.m)% 采用局部抛物线三点拟合，从离散采样中恢复连续峰值 if use_subsample     y0 = pdp(peak-1); y1 =&

📡 5G NR NTN 上行链路 (PUSCH) 综合仿真平台面向非地面网络 (NTN) 的上行链路相位跟踪参考信号 (PTRS) 全功能仿真  📌 为什么选择本仿真平台？行业痛点本平台解决方案📉 上行覆盖受限✅ DFT-s-OFDM 支持：完美支持 Transform Precoding (SC-FDMA) 波形生成，降低 PAPR，提升边缘覆盖，全面对标 3GPP R16/R17 标

🚀 6G AFDM Python 高移动性波形链路级仿真平台面向 6G 超高速移动场景 (500km/h+) 的全分集新波形完整实现  📌 为什么选择本仿真平台？痛点本平台解决方案 (Python版)📚 理论晦涩难懂✅ 数学与代码的直观映射，核心 DAFT/IDAFT 算法基于 PyTorch/NumPy 透明实现，告别黑盒。💰 MATLAB 昂贵✅ 完全开源免费，基于 Python 生