基于字典学习的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

发布时间：2018-05-15 05:09

  本文选题：毫米波大规模MIMO + 混合预编码　； 参考：《电讯技术》2017年08期

【摘要】：针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的难题,采用字典学习的思想,提出了一种高精度混合预编码方案。该方案首先对全数字预编码矩阵的各列采用稀疏表示;进而按列将字典原子从稀疏表示中分离出来,通过对误差矩阵采用奇异值分解(SVD)来更新对应的字典原子,直到所有字典原子更新,以形成新的字典矩阵;最后,利用更新后的字典矩阵稀疏重构全数字预编码矩阵,以得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,相较于基于正交匹配追踪(OMP)的混合预编码方案,所提方案在提升系统频谱效率和降低误码率方面具有明显的优势。
[Abstract]:In order to solve the problem of the design of hybrid precoding scheme for millimeter-wave large-scale multi-input multiple-output (Mimo) systems, a high-precision hybrid precoding scheme is proposed by using the idea of dictionary learning. In this scheme, the columns of the full digital precoding matrix are represented by sparse representation, and the dictionary atoms are separated from the sparse representation by column, and the corresponding dictionary atoms are updated by using singular value decomposition (SVD) to the error matrix. Until all the dictionaries are updated to form a new dictionary matrix, finally, an analogue precoding matrix and a digital precoding matrix are obtained by sparse reconstruction of the full digital precoding matrix using the updated dictionary matrix. The simulation results show that compared with the hybrid precoding scheme based on orthogonal matching tracking (OMP), the proposed scheme has obvious advantages in improving the system spectrum efficiency and reducing the bit error rate (BER).
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;
【基金】：国家科技重大专项(2016ZX03001010-004) 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyj A40040)
【分类号】：TN919.3

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本文编号：1891103