1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
2.算法涉及理论知识概要 3D-MIMO（三维大规模多输入多输出）技术是第五代移动通信（5G）及未来无线通信系统的关键技术之一，它通过在三维空间中部署天线阵列，显著增加了空间自由度，从而提升了系统容量和覆盖范围。3D-MIMO信道模型旨在描述信号在复杂城市环境中传播的物理过程，包括城市宏小区（UMa）、城市微小区（UMi）、农村宏小区（RMa）场景，以及视线（LOS）和非视线（NLOS）传播条件。
2.1 信道模型基础 3D-MIMO信道模型通常基于几何绕射理论（GSCM）或统计模型构建，其中包含了路径损耗、阴影衰落、多径效应、以及空间相关性等关键要素。
2.2 场景划分 城市宏小区（UMa）：适用于高楼林立的城市中心区域，天线高度较高，建筑物密集。
城市微小区（UMi）：适用于城市街道、商业区等，天线高度较低，建筑物较矮，用户设备靠近地面。
农村宏小区（RMa）：对应开阔乡村或郊区环境，天线高度较高，障碍物较少。
2.3 视线与非视线传播 LOS（Line-of-Sight）：指信号直接从发射端到接收端的无遮挡传播路径。
NLOS（Non-Line-of-Sight）：信号传播过程中遭遇建筑物或其他障碍物遮挡，导致信号反射、折射或衍射。
2.4 路径损耗模型
2.5 多径效应 多径效应通过瑞利或多径莱斯衰落模型描述，以莱斯因子K定义的莱斯衰落为例：
2.6 空间相关性
空间相关性通过天线阵列的互相关函数表示，对于均匀线性阵列，空间相关系数可以表示为：
2.7 UMa, UMi, RMa特定模型差异 UMa场景通常具有更高的建筑物导致的阴影衰落和多径效应，LOS路径较多，路径损耗模型中的n值相对较小。
UMi场景因建筑物较低，NLOS情况更多，路径损耗较高，阴影衰落和多径效应更为复杂。
RMa场景由于开阔，LOS路径为主，路径损耗模型中考虑更多的是自由空间损耗和大气衰减。
3.MATLAB核心程序 % 绘制UMa场景的LOS概率曲线 plot(dists, P_uma, 'r-', 'LineWidth', 2) % 红色线表示 hold on % 保持图形以便叠加其他曲线
%% 城区微小区（UMi）场景 % 获取UMi场景的信道参数 Y_umi = func_3DMIMO_Channel('UMi'); % 初始化LOS概率数组 P_umi = zeros(size(dists)); % 计算每个距离对应的LOS概率（注意：此处未使用h_UT_m，可能需根据实际函数需求调整） for k=1:length(P_umi) P_umi(k) = Y_umi.Pr_LOS(dists(k)); end % 绘制UMi场景的LOS概率曲线 plot(dists, P_umi, 'b-', 'LineWidth', 2) % 蓝色线表示
%% 宏小区农村（RMa）场景 % 获取RMa场景的信道参数 Y_rma = func_3DMIMO_Channel('RMa'); % 初始化LOS概率数组 P_rma = zeros(size(dists)); % 计算每个距离对应的LOS概率（同样未使用h_UT_m，需确认函数接口） for k=1:length(P_rma) P_rma(k) = Y_rma.Pr_LOS(dists(k)); end % 绘制RMa场景的LOS概率曲线 plot(dists, P_rma, 'g-', 'LineWidth', 2) % 绿色线表示
% 添加图形元素 xlabel("距离(m)") % 设置横坐标标签及字体大小 ylabel("LOS概率") % 设置纵坐标标签及字体大小 grid on % 显示网格 legend('UMa场景的LOS概率', 'UMi场景的LOS概率', 'RMa场景的LOS概率') % 图例，标明各线条代表的场景 title('用户终端高度为35米'); 0X_064m
