大规模多输入多输出下的容量优化算法
本文关键词:大规模多输入多输出下的容量优化算法 出处:《计算机工程》2017年03期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:针对3D相关信道中大规模多输入多输出系统的遍历和速率最大化问题,将空间自由度、信道估计精准因子引入预编码的容量分析中,提出一种联合优化问题的容量优化算法。推导空间自由度、信道状态信息准确度下的系统容量表达式,将系统容量最大化时的联合优化问题转化为用户数优化问题的条件,并基于中点法求优化问题的最优解。仿真结果表明,当信道估计精准因子为0.1、空间自由度为200时,该优化算法与基于用户数穷举搜索算法优化后的遍历和速率、用户数几乎相等,且收敛速度快、复杂度低。
[Abstract]:Aiming at the traversal and rate maximization of large scale MIMO systems in 3D correlated channels, the spatial degree of freedom and the precision factor of channel estimation are introduced into the capacity analysis of precoding. A capacity optimization algorithm for joint optimization problem is proposed. The system capacity expression is derived under the accuracy of spatial degree of freedom and channel state information. The joint optimization problem when the system capacity is maximized is transformed into the condition of the user number optimization problem, and the optimal solution of the optimization problem is obtained based on the mid-point method. The simulation results show that the channel estimation accuracy factor is 0.1. When the degree of freedom is 200, the optimized algorithm has the same number of users, fast convergence speed and low complexity, and the optimized traversal rate is almost equal to that of the exhaustive search algorithm based on the number of users.
【作者单位】: 重庆邮电大学通信与信息学院;
【基金】:国家科技重大专项(2014ZX03003004-003)
【分类号】:TN919.3
【正文快照】: 据速率、链路可靠性M_51,文献[6]指出,该技术能满足更氋数据吞吐量需求,有效改善下一代多用户通为满足未来无线数据业务迅速增长、频谱效率信系统的服务质量。高等需求,作为5 G关键技术之一的大规模多输入 文献[7]研究了大规模MIMO下多种简化条件多输出(Multiple Input Multip
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,本文编号:1386500
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