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公开(公告)号：CN109560845B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811421025.3
申请日：2018-11-27
Applicant: 湘潭大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度通用混合预编码方法，包括以下步骤：在发送端对最优纯数字预编码矩阵进行奇异值分解后取左矩阵Ⅰ，用左矩阵Ⅰ中每个元素进行归一化后的列向量来构建模拟相移器对应的矩阵，从而完成混合预编码器设计；在接收端对最优无约束合并矩阵进行奇异值分解后取左矩阵Ⅱ，用左矩阵Ⅱ中每个元素进行归一化后的列向量来构建模拟相移器对应的矩阵，从而完成混合模式组合接收器的设计。对于任意的信道模型都能使用本发明来进行混合预编码，且不需要进过复杂的迭代，很大程度上减少了计算复杂度；当数据流与链路数相等或差距不大时，运用本发明方法设计的混合预编码器的频谱效率明显优于正交基追综算法，与最优纯数字预编码的性能最为接近。
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公开(公告)号：CN109889244A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910246442.7
申请日：2019-03-28
Applicant: 湘潭大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于等效信道的大规模MIMO系统混合预编码方法，包括以下步骤：发射端对信道矩阵H进行奇异值分解，计算出全数字预编码矩阵Fopt；再对Fopt进行奇异值分解，获得模拟移相器预编码矩阵与基带数字编码矩阵；利用等效信道概念直接由Fopt的奇异值分解得到符合约束条件的模拟移相器矩阵和数字基带预编码矩阵，并得到等效信道 根据实际信道矩阵H和等效信道 求得幅度可变的模拟预编码补偿矩阵Fau，最后构成混合预编码矩阵。在接收端以最小均方误差法获得无约束组合器矩阵WMMSE，对接收信号进行合并。本发明在射频链路数与数据流数目相等时的混合预编码方法无需经过迭代计算，有效地降低了计算复杂度，并且硬件成本与功耗也较低，实用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108736943A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810495760.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 湘潭大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种适用于大规模MIMO系统的混合预编码方法，包括以下步骤：发射端计算最优纯数字预编码矩阵；发射端基于响应向量序列分别计算模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；发射端利用模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵对发送信号进行预编码，然后通过天线将编码后的信号发送出去；接收端计算最优无约束合并矩阵；接收端基于响应向量序列分别计算模拟域的合并矩阵和数字域的合并矩阵；接收端利用模拟域的合并矩阵和数字域的合并矩阵对接收信号进行合并。本发明直接对由阵列响应向量序列组成的矩阵进行奇异值分解，从响应向量序列中提取出模拟相移器的相位信息，无需经过迭代搜索，从而能够有效地降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN109560845A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811421025.3
申请日：2018-11-27
Applicant: 湘潭大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度通用混合预编码方法，包括以下步骤：在发送端对最优纯数字预编码矩阵进行奇异值分解后取左矩阵Ⅰ，用左矩阵Ⅰ中每个元素进行归一化后的列向量来构建模拟相移器对应的矩阵，从而完成混合预编码器设计；在接收端对最优无约束合并矩阵进行奇异值分解后取左矩阵Ⅱ，用左矩阵Ⅱ中每个元素进行归一化后的列向量来构建模拟相移器对应的矩阵，从而完成混合模式组合接收器的设计。对于任意的信道模型都能使用本发明来进行混合预编码，且不需要进过复杂的迭代，很大程度上减少了计算复杂度；当数据流与链路数相等或差距不大时，运用本发明方法设计的混合预编码器的频谱效率明显优于正交基追综算法，与最优纯数字预编码的性能最为接近。
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公开(公告)号：CN107359928A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710588550.3
申请日：2017-07-19
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种多用户单中继协作通信系统的最优化功率分配算法，包括以下步骤：建立通用化最优求解框架结构模型；建立源节点用户总功率优化问题模型；建立系统总功率优化问题模型；基于通用化最优求解框架结构模型，进行源节点用户总功率优化问题模型和系统总功率优化问题模型求解，实现功率分配。本发明以提出的两个定理和一个引理为基础，求解源节点用户总功率优化问题模型和系统总功率优化问题模型，在确保各个用户获得其目标信噪比的情况下，分别使各个源节点用户功率消耗和系统总功率消耗达到最小，符合定理和引理约束条件的同类优化问题都可以用该算法进行优化求解，适用范围广，既能满足用户的通信服务质量，又能降低系统的功率消耗。
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公开(公告)号：CN108736943B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810495760.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 湘潭大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种适用于大规模MIMO系统的混合预编码方法，包括以下步骤：发射端计算最优纯数字预编码矩阵；发射端基于响应向量序列分别计算模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；发射端利用模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵对发送信号进行预编码，然后通过天线将编码后的信号发送出去；接收端计算最优无约束合并矩阵；接收端基于响应向量序列分别计算模拟域的合并矩阵和数字域的合并矩阵；接收端利用模拟域的合并矩阵和数字域的合并矩阵对接收信号进行合并。本发明直接对由阵列响应向量序列组成的矩阵进行奇异值分解，从响应向量序列中提取出模拟相移器的相位信息，无需经过迭代搜索，从而能够有效地降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107359928B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710588550.3
申请日：2017-07-19
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种多用户单中继协作通信系统的最优化功率分配算法，包括以下步骤：建立通用化最优求解框架结构模型；建立源节点用户总功率优化问题模型；建立系统总功率优化问题模型；基于通用化最优求解框架结构模型，进行源节点用户总功率优化问题模型和系统总功率优化问题模型求解，实现功率分配。本发明以提出的两个定理和一个引理为基础，求解源节点用户总功率优化问题模型和系统总功率优化问题模型，在确保各个用户获得其目标信噪比的情况下，分别使各个源节点用户功率消耗和系统总功率消耗达到最小，符合定理和引理约束条件的同类优化问题都可以用该算法进行优化求解，适用范围广，既能满足用户的通信服务质量，又能降低系统的功率消耗。
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