摘要：设计瑞利块衰落信道上采用信道预测和发射天线选择(TAS)的正交空时分组编码(OSTBC)无线通信系统,需要考虑收发天线数、发送块长、最小均方误差信道预测器长度等参数之间的折衷问题。随机编码错误指数(RCEE)作为一种理论分析工具,可以有效地解决上述问题。利用Meijer-G函数和Tricomi超几何函数推导瑞利块衰落信道上采用信道预测的TAS/OSTBC编码无线通信系统的RCEE解析表达式;利用遍历容量、截止速率、删改指数等参数与RCEE的关系推导其解析表达式。上述性能参数的数值计算与仿真证明了理论分析的正确性。结果还表明,采用信道预测的TAS/OSTBC编码无线系统的RCEE大于反馈时延下TAS/OSTBC编码无线通信系统的RCEE;在低信息速率下可采用删改指数计算使用信道预测的TAS/OSTBC编码无线系统所需的编码长度。

摘要：毫米波大规模多输入多输出系统可以通过部分连接混合预编码方法克服其信号路径损耗带来的不利影响,具有硬件实现复杂度低、能量效率高的优点,当输入的数据流数与射频链路数相等时,可以采用基于串行干扰消除的混合预编码方法。当输入的数据流数与射频链路数不相等时,提出了一种基于改进人工鱼群(IAFS)算法的混合预编码方法。其核心思想是基于频谱效率最优化准则和部分连接结构的特点,将针对模拟预编码矩阵变量的频谱效率优化问题转化为基于矢量变量的频谱效率最优化问题,利用IAFS算法进行寻优求解完成预编码矩阵设计。仿真结果表明,所提方法在低信噪比条件下具有较好的频谱效率与能量效率性能,有望在现实场景中得到应用。

摘要：模拟数字混合预编码是毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统的关键技术,可以减少硬件成本而又兼顾系统性能。但是传统的混合预编码方法往往需要寻找适合的码本进行预编码,有的码本实际情况中并不容易获得,或者有偏差。针对这个问题,提出一种无需码本的基于机器学习中隐因子模型(LFM)的模数混合预编码方法。利用LFM分解与随机梯度下降法,使设计的混合预编码矩阵逼近最优全数字预编码矩阵,从而得到极佳的性能。仿真结果表明,相比基于正交匹配追踪(OMP)算法的混合预编码设计方法,该方法不但无需事先设计码本,而且其性能比基于OMP算法的混合预编码方法更优秀,更接近最优的全数字预编码方法。