基于最大化信噪比的大规模MIMO预编码算法

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大规模MIMO预编码码本的优化设计与分析

大规模MIMO预编码码本的优化设计与分析安国刚;金红军【摘要】在大规模MIMO系统中,随着天线数量的增加,基于有限反馈预编码的反馈开销也会随着增加.在分析DFT与Grassmannian码本方法的基础上,提出一种改进的码本设计方法来提高系统的误码率性能.该方法根据码本在发送端和接收端的不同,利用从接收端反馈回来的码本索引号PMI,在发送端再次创建一个码本并重新搜索,以提高系统的误码率性能.理论分析和仿真结果表明,该方法在不增加系统反馈开销的基础上,有利于提高系统的误码率性能.%In the large-scale MIMO system, with the increase of antenna number, the feedback overhead based on finite feedback precoding would increase. Based on the analysis of the DFT and Grassmannian codebook, a modified codebook design method is proposed, so as to improve the BER performance of the system via operating a codebook and implementing re-searching at the transmitter by using the codebook's precoding matrix index fed back from the receiver according to the difference of between the transmitter and the receiver. The theoretical analysis and simulation results indicate that this method could fairly improve BER performance of the system without increasing any feedback overhead.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)001【总页数】4页(P20-23)【关键词】大规模MIMO;码本;反馈开销;误码率【作者】安国刚;金红军【作者单位】杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018;中国电子科技集团第五十研究所,上海 200000【正文语种】中文【中图分类】TN919.30 引言近几年，无线通信技术讯速发展，尤其是4G技术的普及应用，系统的传输速率和用户体验得到极大提高，进一步刺激了人们对无线业务的需求，使人们对移动宽带接入﹑大数据承载﹑服务体验等方面提出了更高要求[1]。

《大规模MIMO系统低复杂度线性迭代预编码算法研究》范文

《大规模MIMO系统低复杂度线性迭代预编码算法研究》篇一一、引言随着移动通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统因其能显著提高系统频谱效率和系统容量，已成为第五代移动通信（5G）及未来通信网络的关键技术之一。

在这样的大背景下，如何设计和优化预编码算法以适应大规模MIMO系统的需求，成为了一个重要的研究方向。

本文旨在研究大规模MIMO系统中低复杂度的线性迭代预编码算法。

二、大规模MIMO系统概述大规模MIMO系统是一种通过在基站端配备大量天线来实现空间复用和干扰抑制的通信系统。

其核心思想是利用多天线技术，通过预编码和检测等信号处理技术，提高系统的频谱效率和系统容量。

然而，随着天线数量的增加，系统的计算复杂度也相应增加，因此需要研究和开发低复杂度的预编码算法。

三、预编码算法的重要性预编码是MIMO系统中的关键技术之一，其主要作用是通过对发送信号进行预处理，以改善信道条件并提高系统的性能。

在大规模MIMO系统中，预编码算法的复杂度和性能对系统的整体性能有着重要影响。

因此，研究和开发低复杂度且性能良好的预编码算法对于提高大规模MIMO系统的性能至关重要。

四、低复杂度线性迭代预编码算法研究针对大规模MIMO系统的特点，本文提出了一种低复杂度的线性迭代预编码算法。

该算法通过迭代的方式对发送信号进行预处理，以改善信道条件并降低系统的复杂度。

具体而言，该算法采用线性预编码技术，通过优化算法对预编码矩阵进行迭代更新，以实现更好的性能。

在算法实现上，我们采用了低复杂度的计算方法，以降低系统的计算复杂度。

同时，我们还对算法的收敛性和性能进行了分析和优化，以保证算法的稳定性和有效性。

五、算法性能分析与仿真实验为了验证所提算法的性能，我们进行了仿真实验。

通过与传统的预编码算法进行对比，我们发现所提算法在性能上具有明显的优势。

具体而言，所提算法在提高系统频谱效率和降低系统复杂度方面均表现出良好的性能。

无线通信MIMO系统预编码技术研究

无线通信MIMO系统预编码技术研究无线通信MIMO系统预编码技术研究摘要：无线通信技术的快速发展使得人们对数据传输速率、网络可靠性和传输质量等方面的要求越来越高。

多输入多输出（MIMO）技术以其高速率和可靠性而备受瞩目。

MIMO系统中预编码技术的研究成为关键领域，本文将重点讨论无线通信MIMO系统预编码技术的研究。

一、引言随着无线通信技术的迅猛发展，无线通信系统正不断向更大容量、更高速率和更低延迟的方向发展。

MIMO技术作为无线通信系统中的重要技术之一，通过利用多个天线在空域上并行传输数据，提高了系统的数据传输速率和频谱效率。

预编码技术在MIMO系统中起到了至关重要的作用，可以有效地抑制多径干扰，提高系统的可靠性和传输质量。

二、MIMO系统基本原理MIMO系统的基本原理是利用多个发射天线和接收天线之间的多径传播效应，通过空域上并行传输数据，从而提高系统的数据传输速率和频谱效率。

在MIMO系统中，发射端使用预编码技术将数据进行编码，接收端则使用解码技术将收到的信号还原为原始数据。

三、预编码技术分类预编码技术主要分为基于线性预编码和非线性预编码两大类。

1. 基于线性预编码技术基于线性预编码技术主要包括零迹预编码（ZPC），迹优化预编码（TOCP），全局发射矩阵（GEM）等。

零迹预编码是最简单的线性预编码技术，通过将数据与预定的预编码矩阵相乘，将数据编码为多天线的发送信号。

迹优化预编码则是在零迹预编码的基础上，进一步优化发送信号的功率。

全局发射矩阵是一种采用全局信息的预编码技术，可以充分利用信道状态信息来优化预编码矩阵。

2. 基于非线性预编码技术基于非线性预编码技术主要包括零力预编码（ZLC），最大化信噪比预编码（MRT），最大化合理比率合并（MRRC）等。

零力预编码技术是一种无需信道状态信息的预编码技术，可以有效地抑制多径干扰。

最大化信噪比预编码技术则是通过最大化接收信号的信噪比来优化预编码矩阵。

基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术研究

基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术研究基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术研究摘要：随着移动通信技术的快速发展，大规模多输入多输出（MIMO）系统在无线通信中扮演着重要的角色。

混合预编码是一种有效的MIMO信号处理技术，旨在提高系统的容量和信号质量。

本文研究了基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术，并通过模拟实验验证了其优越性能。

1. 引言大规模MIMO是一种利用大量天线和用户设备实现高容量和高速率通信的技术。

然而，由于信号叠加和干扰增强等问题，大规模MIMO系统在实际应用中面临一些挑战。

混合预编码作为一种有效的处理方法，可以减小干扰并提高信号的质量。

本文基于神经网络，对大规模MIMO混合预编码技术进行了深入研究。

2. 研究方法本文提出了一种基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术。

首先，利用神经网络对预编码矩阵进行优化，以最小化系统的总体误码率。

其次，通过反向传播算法对神经网络的参数进行调整，以优化预编码矩阵的性能。

最后，通过模拟实验对提出的方法进行验证。

3. 研究结果通过对比实验结果发现，基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术相比传统方法具有更好的性能。

在系统容量方面，基于神经网络的方法相对传统方法可以提高30%以上。

在信号质量方面，基于神经网络的方法可以大幅度减小信号干扰，并提高信号的解调性能。

这些结果表明，基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术在实际应用中具有较高的应用潜力。

4. 研究意义本文的研究结果对于提高大规模MIMO系统的信号传输质量和容量具有重要的意义。

基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术能够有效地减小干扰，并提高信号的质量。

此外，研究方法中采用了神经网络进行参数优化，为其他类似问题的研究提供了新的思路和方法。

5. 结论本文研究了基于神经网络的大规模MIMO混合预编码技术。

通过模拟实验验证了其在系统容量和信号质量方面的优越性能。

研究结果表明，基于神经网络的方法相比传统方法具有更好的性能，并为提高大规模MIMO系统的信号传输质量和容量提供了新的思路和方法。

大规模MIMO系统性能分析及实现

大规模M I M O系统性能分析及实现第一部分大规模MIMO 系统介绍 (2)第二部分系统模型与性能指标 (4)第三部分MIMO 技术原理与优势 (9)第四部分大规模MIMO 信道特性分析 (11)第五部分性能评估方法及关键技术 (15)第六部分实现方案与硬件挑战 (18)第七部分仿真结果与性能比较 (23)第八部分展望与未来研究方向 (27)第一部分大规模M I M O系统介绍大规模多输入多输出（ Massive Multiple Input Multiple Output, 简称 MIMO）系统是现代无线通信技术中的一个重要分支，其主要目标是在有限的频谱资源下提高无线通信系统的传输速率和可靠性。

大规模 MIMO 系统通过部署大量天线来实现空间分集、空间复用以及干扰抑制等特性，从而显著改善无线通信系统的性能。

在传统的单天线或多天线系统中，受限于可用的天线数，通常只能利用单一的空间维度进行信号处理。

而在大规模 MIMO 系统中，由于天线数量庞大，可以充分利用多个空间维度来进行信号处理，使得系统能够同时支持多个用户的高速数据传输。

大规模 MIMO 系统的发展也得益于近年来射频硬件技术的进步，如低成本、低功耗的射频芯片以及高精度的数字信号处理器件，这些技术使得部署大规模 MIMO 系统变得更加可行。

大规模 MIMO 系统的关键技术之一是波束赋形（Beamforming），这是一种利用多个天线共同发射或接收信号的技术，可以通过调整各个天线的权重系数来控制信号的方向性。

在发送端，波束赋形可以将发射能量集中到某一特定方向，以增强信号强度并降低干扰；在接收端，波束赋形可以将接收到的信号从多个方向进行合成，以提高信噪比并减少多径衰落的影响。

另一个关键技术是预编码（Precoding），它是一种用于控制信号在空间维度上的分布的技术。

在大规模 MIMO 系统中，由于天线数量众多，因此可以使用复杂的预编码算法来实现精细化的信号控制。

大规模MU-MIMO系统归一化预编码算法

大规模MU-MIMO系统归一化预编码算法
李依;王军选
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2015(39)19
【摘要】针对大规模MU-MIMO系统中预编码技术性能不佳的问题,在不完善信道状态信息(CSI)的情况下,对迫零(ZF)和最大比发射(MRT)预编码技术提出了两种归一化算法:向量归一化与矩阵归一化.首先基站通过上行导频序列估计CSI,并在下行链路中用所提的算法对预编码矩阵进行归一化处理,然后将其与发送信号以及信道进行匹配.仿真结果表明,在高信噪比时,ZF预编码使用向量归一化算法实现了更好的系统性能;而在低信噪比时,MRT预编码使用矩阵归一化算法使系统性能得到了良好改善.
【总页数】5页(P38-42)
【作者】李依;王军选
【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710061;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710061
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.RZF预编码与MMSE-SIC检测联合的大规模MIMO系统预编码设计算法 [J], 谢斌;刘述睿;谢舒闽
2.大规模MU-MIMO系统下的预编码技术研究 [J], 李敏捷;王曼;张帅;战金龙
3.MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法 [J], 乐嘉婧;李莉;张静
4.基于SLNR的MU-MIMO系统预编码和用户调度算法研究 [J], 赵金鑫; 万海斌; 黎相成; 陈海强; 覃团发
5.毫米波大规模MIMO系统中基于PAST算法的低复杂度混合预编码 [J], 周笑;蒋锐;徐友云
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基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法及系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201611238670.2(22)申请日 2016.12.28(71)申请人北京邮电大学地址 100876 北京市海淀区西土城路10号(72)发明人王莹　王心水　孙瑞锦　孟萨出拉　(74)专利代理机构北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413代理人马敬　项京(51)Int.Cl.H04W 72/04(2009.01)H04B 7/0456(2017.01)H04B 17/391(2015.01)(54)发明名称基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法及系统(57)摘要本发明实施例提供了一种基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法及系统，该方法包括：获取最大比传输预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型。

根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率。

根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的非凸性优化函数。

通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，将非凸性优化函数转化为凸性优化函数。

在近似和速率最大时，确定凸性优化函数的最优解，根据最优解配置多输入多输出系统的下行功率。

通过本发明的基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法，实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。

权利要求书5页说明书19页附图5页CN 106851833 A 2017.06.13C N 106851833A1.一种基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法，应用于MRT最大比传输预编码的大规模MIMO多输入多输出系统射频不匹配情况，其特征在于，包括：获取最大比传输预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型；根据所述上行信道模型和所述下行信道模型，确定近似和速率，其中，所述近似和速率为通过预设的近似公式得到的，所述下行信道模型对应的总传输速率；根据所述近似和速率，建立以最大化所述近似和速率为目标的非凸性优化函数；通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，将所述非凸性优化函数转化为凸性优化函数；在所述近似和速率最大时，确定所述凸性优化函数的最优解，根据所述最优解配置所述多输入多输出系统的下行功率。

《大规模MIMO系统中基于深度学习的高性能预编码算法研究》范文

《大规模MIMO系统中基于深度学习的高性能预编码算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统已成为下一代移动通信的核心技术之一。

在MIMO系统中，预编码技术起着至关重要的作用，其目标是优化信号的传输质量并提升频谱效率。

传统的预编码算法通常依赖于数学模型和复杂的优化过程，但面对复杂的无线环境和不断增长的数据需求，传统算法在性能和效率方面均存在一定程度的挑战。

因此，基于深度学习的大规模MIMO预编码算法成为了研究的新方向。

本文将探讨在大规模MIMO系统中，如何基于深度学习实现高性能的预编码算法。

二、大规模MIMO系统概述大规模MIMO系统利用大量天线在基站和用户之间传输数据，通过增加空间分辨率和复用能力来提高频谱效率。

然而，随着天线数量的增加，信号处理和优化的复杂性也相应提高。

预编码技术作为MIMO系统中的关键技术之一，其性能的优劣直接影响到整个系统的性能。

因此，研究高性能的预编码算法对于提升大规模MIMO系统的性能具有重要意义。

三、深度学习在预编码中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作原理的机器学习方法，其在许多领域都取得了显著的成果。

在无线通信领域，深度学习可以用于信号处理、信道估计、调制解调等多个环节。

在预编码方面，深度学习可以通过学习大量的无线通信数据，自动提取出信号传输过程中的特征和规律，从而优化预编码策略，提高信号的传输质量和频谱效率。

四、基于深度学习的高性能预编码算法研究（一）算法设计思路本文提出一种基于深度学习的预编码算法。

该算法首先通过构建深度神经网络模型来模拟预编码过程，然后利用大量的无线通信数据对模型进行训练和优化。

在训练过程中，模型会自动学习和提取信号传输过程中的特征和规律，从而找到最优的预编码策略。

最后，通过将训练好的模型应用于实际的大规模MIMO系统中，实现对信号的高效传输。

（二）算法实现步骤1. 构建深度神经网络模型：根据预编码的特性和需求，设计合适的神经网络结构。

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行预编码算法。这种算法的基本思路如下：首先基站通过接收到的上行导频序列进行ＭＭＳＥ信道估计：基站在对下行数据进行预编码后将下行数据发送给用户；终端用户依据最大化接收端信噪比、采用瑞利熵优化问题
得到预编码矩阵。仿真结果表明．该算法的性能比ＳＶＤ算法的性能好，尤其当发射天线较多的时候，在今后的
大规模ＭＩＭＯ系统中很有价值。
关键词：ＭＭＳＥ信道估计；导频；预编码；瑞利熵；信噪比
研究与开发
基于最大化信噪比的大规模ＭＩＭＯ预编码算法
武字花
（西安邮电大学信息与通信工程学院西安７１００６１）
摘要：为了获得更高速的数据传输和更大的阵列增益，提出了大规模ＭＩＭＯ系统中基于最大化信噪比的下
ＷｕＹｕｈｕａ（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｘｉ ’ ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ
术．它通过在基站侧配置很多天１０年底，贝尔实验室科学家ＭａｒｚｅｔｔａＴＬ提出了大规模多天线系统的概念．即ｍａｓｓｉｖｅＭＩＭＯ或者ｌａｒｇｅｓｃａｌｅ
ｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎＳＶＤａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｗｈｅｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｒａｎｓｍｉｔａｎｔｅｎｎａｓｉｓｌａｒｇｅ，ｔｈｅ