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毫米波MIMO系统中的迭代最小均方误差混合波束形成算法

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简介：
本研究提出了一种针对毫米波MIMO系统的迭代最小均方误差混合波束成形算法，旨在优化无线通信性能和能效。 混合波束成形结构能够有效解决毫米波MIMO系统中的射频链路限制问题，但设计性能更优的算法仍面临挑战。为了提高频谱利用率，我们提出了一种迭代最小均方误差（Alt-MMSE）混合波束成形算法。该算法利用数字矩阵的正交特性，在初始阶段进行数字矩阵的设计，并通过不断迭代更新来最小化发送信号与接收信号之间的均方误差。在每次迭代中，根据更新后的数字矩阵获取模拟矩阵的相位信息。仿真结果显示，相较于其他方法如OMP混合波束成形算法和基于矩阵分解的方法，该算法表现出更优性能且接近纯数字波束成形的效果。

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  • 毫米波MIMO系统中的迭代最小均方误差混合波束形成算法
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    本研究提出了一种针对毫米波MIMO系统的迭代最小均方误差混合波束成形算法，旨在优化无线通信性能和能效。 混合波束成形结构能够有效解决毫米波MIMO系统中的射频链路限制问题，但设计性能更优的算法仍面临挑战。为了提高频谱利用率，我们提出了一种迭代最小均方误差（Alt-MMSE）混合波束成形算法。该算法利用数字矩阵的正交特性，在初始阶段进行数字矩阵的设计，并通过不断迭代更新来最小化发送信号与接收信号之间的均方误差。在每次迭代中，根据更新后的数字矩阵获取模拟矩阵的相位信息。仿真结果显示，相较于其他方法如OMP混合波束成形算法和基于矩阵分解的方法，该算法表现出更优性能且接近纯数字波束成形的效果。
     
  • 改进的最小均方误差自适应波束形成方法
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    本文提出了一种改进的最小均方误差（LMS）算法应用于自适应波束成形技术中，以提高信号处理效率和噪声抑制能力。通过优化权值更新规则，新方法在保持低计算复杂度的同时，显著提升了收敛速度与稳态性能，特别适用于多路径干扰环境下的语音通信系统增强。 该程序实现了自适应波束形成技术，并且代码注释清晰，已经调试通过可以直接使用。
     
  • 毫米波MU-MIMO系统中的波束管理
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    本研究探讨毫米波通信环境下多用户MIMO系统的波束成形技术，重点分析和优化波束选择与跟踪机制，以提高频谱效率及系统吞吐量。 毫米波波束空间MU-MIMO系统的波束管理涉及在高频段实现多用户同时通信的技术优化，通过精准的波束成形来提高系统容量和效率。
     
  • 关于毫米波通信中混合波束成形技术的研究
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    本研究聚焦于毫米波通信中的混合波束成形技术，探讨其在提升系统性能、降低成本及复杂度方面的应用潜力与挑战。 毫米波通信是无线通信领域的前沿技术。由于6GHz以下的可用频段资源有限，学术界和工业界对毫米波频带给予了高度关注。大规模MIMO技术和波束成形技术因其能够有效弥补毫米波信号的巨大路径损耗，在毫米波移动通信中扮演着关键角色。然而，受限于实现复杂度、硬件成本以及功耗等问题，传统MIMO系统的全数字处理方式在毫米波通信中难以实施。因此，模拟和数字混合的波束形成技术成为了当前研究的重点方向。
     
  • 最小均方误差滤波方法
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    最小均方误差滤波方法是一种信号处理技术，用于从噪声数据中恢复原始信号，通过优化预测误差平方和来估计系统状态。 目标是找到未受污染的图像的一个估计值，使其与原图之间的均方误差最小。
     
  • OMP_Hybrid Beamforming.zip_混合波束成形_OMP算法
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    本资源包提供了一种结合正交匹配迫零（OMP）算法与混合波束形成技术的创新方案，适用于无线通信系统的高效信号处理和传输。 正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）混合波束赋形算法是一种经典的混合波束赋形算法，这里提供了基于MATLAB的算法源码。
     
  • 毫米波MIMO系统的离散化混合预编码设计
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    本研究探讨了毫米波MIMO系统中离散化混合预编码的设计方法，旨在提高频谱效率和系统性能。通过优化数字与模拟域间的加权分配，提出了一种新颖的算法，适用于大规模天线阵列的应用场景，为未来的无线通信技术提供了新的解决方案。 为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中的波束成形增益，并降低天线与移相器的硬件成本，我们提出了一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以优化频谱效率为目标，该方案通过分析均匀直线阵列和均匀平面阵列的响应矢量，将毫米波信道的空间特性预编码设计视为空间稀疏重构问题，并利用离散化正交匹配追踪原理求解数字预编码与离散化的模拟预编码。 仿真结果显示，在相同条件下，采用平面阵列可以获得更高的频谱效率。此外，所提出的离散化混合预编码方案中使用低精度移相器也能接近全精度移相器的性能增益。
     
  • 毫米波大规模MIMO系统中的混合连接与混合预编码设计
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    本研究聚焦于毫米波大规模MIMO通信技术，探讨并优化了混合连接和混合预编码策略，以提升系统的频谱效率及能量效率。 为了提高混合连接的混合预编码技术在频谱效率方面的表现，我们首先应用连续干扰消除（SIC）原理来确定理想条件下的最优混合预编码矩阵。接下来利用梯度下降理论将这个最优矩阵分解成数字预编码部分和模拟预编码部分。考虑到模拟预编码需要满足恒模约束，在最大化频谱效率的目标下，通过交替最小化方法对模拟及数字的预编码进行优化。 该算法特别适用于基于混合连接结构的应用场景，并且与仅使用部分或全部连接的传统混合预编码相比，具有更高的能量效率。同时，它不会增加硬件复杂度和计算负担。仿真结果显示，在射频链路数量超过数据流数的情况下，此方法能够显著提高频谱效率。 由于分块操作无需满足正交性要求，该算法在实际应用中比现有的基于混合连接的预编码技术更具优势。
     
  • 毫米波系统混合预编码交替最小化的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于交替最小化算法实现的毫米波通信系统的混合预编码技术的MATLAB代码，适用于研究与开发。 版本：MATLAB 2014a, 2019a, 和 2021a，内附运行结果。 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等众多领域的Matlab仿真研究。更多内容请查看博主主页的博客文章。 适合人群：本科和硕士研究生的研究学习使用 ### 团队长期从事以下领域算法的研究与改进： #### 1 智能优化算法及其应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度** - 装配线调度研究 - 车间调度研究 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 **1.3 路径规划** - 旅行商问题(TSP、TSPTW)及其变种的研究 - 各类车辆路径优化(包括VRP, VRPTW以及CVRP) - 机器人和无人机三维路径规划研究 - 多式联运及无人机结合车辆配送路线优化 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址** - 背包问题 - 物流中心位置选择与货位优化 #### 2 神经网络预测分类 包含BP、LSSVM、SVM等传统算法及CNN, LSTM和GRU在内的深度学习模型在回归、时间序列以及分类任务中的应用。 ### 图像处理算法： **3.1 图像识别** 包括车牌与交通标志，发票身份证件，人脸表情，字符病灶检测等多种图像的识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 涵盖显著性缺陷疲劳火灾行人等多类对象和场景的异常状态监测。 ### 信号处理算法： 包含但不限于各种类型的信号分类、故障诊断以及生物电信号如脑电心肌电的研究分析。 #### 元胞自动机仿真 用于交通流人群疏散病毒扩散晶体生长等多种现象模拟研究。
     
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    简介：Massive MIMO波束成形技术是利用大规模天线阵列实现精确空间信号处理的关键方法，显著提升无线通信系统的容量与能效。 massive-beamforming_MIMO波束成形_大规模MIMO_MIMObeamforming_Massive-MIMO源码.rar