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基于部分连接的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

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简介:
本研究提出了一种创新性的基于部分连接机制的毫米波大规模MIMO混合预编码方案,旨在提升系统频谱效率和能源利用效率。该方法通过优化硬件复杂度与性能之间的平衡,为未来无线通信网络提供了一个有效的解决方案。 针对发送端为部分连接而接收端为全数字的毫米波大规模MIMO系统,本段落提出了一种基于等效信道奇异值分解(SVD)设计数字预编码矩阵与合并矩阵的方法,并根据模拟预编码矩阵的块对角化特性,以最大化系统可达和速率为目标函数求解最优模拟预编码矩阵。在考虑硬件成本及功耗的基础上,进一步提出了接收端为部分连接时的预编码方案,并采用迭代交替更新法来优化模拟预编码与合并矩阵。 仿真结果显示,在全数字接收条件下,所提出的混合预编码方案相比基于可持续干扰消除(SIC)方法的混合预编码具有更好的性能。而在部分连接接收的情况下,虽然其性能略逊于基于SIC的方法,但显著降低了功耗和硬件成本。

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客服
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  • MIMO
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    本研究提出了一种创新性的基于部分连接机制的毫米波大规模MIMO混合预编码方案,旨在提升系统频谱效率和能源利用效率。该方法通过优化硬件复杂度与性能之间的平衡,为未来无线通信网络提供了一个有效的解决方案。 针对发送端为部分连接而接收端为全数字的毫米波大规模MIMO系统,本段落提出了一种基于等效信道奇异值分解(SVD)设计数字预编码矩阵与合并矩阵的方法,并根据模拟预编码矩阵的块对角化特性,以最大化系统可达和速率为目标函数求解最优模拟预编码矩阵。在考虑硬件成本及功耗的基础上,进一步提出了接收端为部分连接时的预编码方案,并采用迭代交替更新法来优化模拟预编码与合并矩阵。 仿真结果显示,在全数字接收条件下,所提出的混合预编码方案相比基于可持续干扰消除(SIC)方法的混合预编码具有更好的性能。而在部分连接接收的情况下,虽然其性能略逊于基于SIC的方法,但显著降低了功耗和硬件成本。
  • MIMO系统中设计
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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。
  • MIMO系统中低复杂度技术
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    本研究探讨了在毫米波大规模MIMO通信系统中应用低复杂度混合预编码技术,旨在提高频谱效率与能量效率。通过创新算法优化信号处理流程,减少计算资源消耗,为未来无线通讯网络的发展提供了新的解决方案和技术支持。 为应对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计中的挑战,本段落提出了一种低复杂度的混合预编码方法。首先利用奇异值分解技术构建初始射频(RF)预编码矩阵,并随后构造数字预编码矩阵。通过将残差矩阵的最大左奇异矢量添加到RF矩阵的最后一列来更新初始RF矩阵,并经过多次迭代最终确定RF预编码矩阵。最后,基于最小二乘准则设计了数字预编码方案。理论分析和仿真结果表明,在计算复杂度显著降低的情况下,该方法的性能远远优于传统的正交匹配追踪(OMP)算法混合预编码策略;并且在数据流数较少时,其表现接近于全数字预编码的最佳设计方案。
  • MIMO系统离散化设计
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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。
  • MIMO系统中空间稀疏含MATLAB代.zip
    优质
    本资源提供了一种在毫米波MIMO通信系统中的高效预编码方法,利用空间稀疏特性优化信号传输。包含详细文档与MATLAB实现代码,便于深入研究和实验验证。 1. 版本:Matlab 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的 Matlab 仿真。更多内容请查看博主主页搜索相关博客文章。 3. 内容:标题所示的内容介绍,请点击主页进行查找和阅读。 4. 适合人群:本科及以上学生,硕士生等科研教学学习使用 5. 博客介绍:热衷于科研的Matlab仿真开发者,在修心与技术方面同步提升。欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。
  • 深度学习MIMO信道估计.pdf
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    本文探讨了在毫米波通信中利用深度学习技术进行大规模MIMO系统的信道状态信息(CSI)高效准确估计的方法。通过创新算法优化系统性能,为未来6G通信奠定理论基础。 本段落探讨了基于深度学习的毫米波Massive MIMO信道估计技术,并通过对比传统线性估计方法与深度学习方法发现,后者在提高信道估计精度的同时还能有效降低计算复杂度。文章提出了一种利用卷积神经网络进行信道估计的新方案,并通过仿真实验验证了该方案的有效性和优越性。此外,本段落还分析了深度学习技术在未来应用于信道估计领域的潜在机遇与挑战。
  • Matlab代显示乱 - 学习MIMO功率控制...
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    本文探讨了在使用Matlab进行基于学习的大规模MIMO功率控制研究时遇到的问题之一——代码显示乱码,并提出解决方案。通过解决这一问题,文章旨在为相关研究人员提供参考和帮助。 本项目包含论文《Learning-Based-Power-Control-for-mmWave-Massive-MIMO-against-Jamming》的原文及简化版代码,在MATLAB 2016b上已全部测试通过。部分代码参考了另一篇论文《Machine learning inspired energy-efficient hybrid precoding for mmWave massive MIMO systems》。项目中的`anti_jamming_PHC.m`和`anti_jamming_Q.m`文件实现了本段落提出的两种抗干扰算法,而`anti_jamming_RCRA.m`则实现了一种参考文献中提到的抗干扰方法。由于代码是在Ubuntu系统的MATLAB环境下编写,部分注释可能在其他系统上显示为乱码,在Ubuntu上的MATLAB环境中打开就不会有这个问题。
  • 单用户MIMO系统窄带算法MATLAB实现代下载
    优质
    本资源提供单用户毫米波MIMO系统的窄带混合预编码算法在MATLAB中的实现代码,适用于研究和教学用途。 这是针对单用户毫米波 MIMO 系统的窄带混合预编码算法的 MATLAB 实现。
  • MIMO:5G新范式 mmWave Massive MIMO: A New Paradigm for 5G
    优质
    本文探讨了毫米波技术在大规模MIMO系统中的应用,提出其作为实现5G高速通信新途径的重要性与潜力。 毫米波大规模天线系统目前最新的一本权威论著可供相关研究人员参考。
  • 系统MIMO信道估计Matlab代-SPL18:矩阵完成信道
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的大规模MIMO毫米波通信系统的信道估计方案,采用基于矩阵填充技术的高效信道编码算法,以提升信道估计精度。该项目对应发表于SPL18的相关研究论文,为无线通信领域内的研究人员和工程师提供了宝贵的实验资源与理论参考。 信道编码的MATLAB代码spl18通过矩阵完成毫米波系统大规模MIMO信道估计。作者为Evangelos Vlachos,最后一次修改时间为2020年4月。 如果在任何出版物中使用此代码或其任何部分(可能已修改),请引用该论文:E. Vlachos, G.C. Alexandropoulos和J. Thompson,“通过矩阵补全的毫米波系统的大规模MIMO信道估计”,IEEE信号处理快报,第一卷25号11,2018年11月,第1675-1679页。doi:10.1109/LSP.2018.2870533。 该代码在安装了WaveletToolbox的MATLAB 2020a上运行。