CN108471325A - 一种稀疏射频/基带混合预编码方法 - Google Patents

一种稀疏射频/基带混合预编码方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，涉及无线通信领域。本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，通过对毫米波单用户MIMO‑OFDM系统的发射端互信息函数进行优化，得到最优基带和射频预编码器的表达式，最优射频预编码器的表达式由信道相关矩阵的特征矩阵与可逆变换矩阵相乘表示；通过设计可逆变换矩阵使得最优射频预编码器的稀疏程度提高，从而获得稀疏射频/基带混合预编码器，实现稀疏射频/基带混合预编码。本发明具有操作简单，系统灵活性高，系统成本低，系统性能好等优点。本发明适用于毫米波通信系统或多天线通信系统的稀疏射频/基带混合预编码。

Description

一种稀疏射频/基带混合预编码方法
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及用于毫米波通信系统或多天线通信系统的一种稀疏射频/基带混合预编码方法。
背景技术
毫米波系统主要采用射频/基带混合预编码方法，该方法可以实现较高的频谱利用率，同时降低系统的硬件成本和功率消耗。目前，很多的工作都致力于研究关于毫米波单、多用户MIMO系统中的混合预编码算法，其中主要一部分集中在低频平稳信道。X.Zhang等人在(“Variable-phase-shift-based RF-baseband codesign for MIMO antennaselection,”IEEE Trans.Signal Process.,vol.53,no.11,pp.4091–4103,Nov.2005.)中首次提出一般MIMO系统中的混合预编码算法。O.El Ayach等人在(“Spatially sparseprecoding in millimeter wave MIMO systems,”IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.13,no.3,pp.1499–1513,Mar.2014.)中研究了低复杂度毫米波信道估计方法并利用完全信道信息设计了混合预编码器。但是，上述方法都是在窄带毫米波信道下并且假设已知部分或完全信道信息所提出的。
只有有限的一部分工作是针对宽带毫米波系统的。C.Kim等人在(“Multi-beamtransmission diversity with hybrid beamforming for MIMO-OFDM systems,”inProc.IEEE Globecom Workshops(GC Wkshps),Atlanta,GA,USA,Dec.2013,pp.61–65.)中提出了MIMO-OFDM系统中单数据流的混合波束成形技术。A.Alkhateeb等在(“Frequencyselective hybrid precoding for limited feedback millimeter wave systems,”IEEETrans.Commun.,vol.64,no.5,pp.1801–1818,May 2016.)中提出基于OFDM的毫米波混合预编码方法，但该方法没有给出具体的射频码本设计方法，且算法复杂度很大。另外，上述方法都采用的是全连接型射频预编码器，即射频矩阵的每个元素都由一个移相器来实现，其硬件成本依然很高，而且造成射频电路尺寸过大，功耗较高。为降低系统硬件上的复杂度，一些算法如固定子阵或动态子阵的方法被提出，这些方法减少了射频预编码器上移相器的个数，但是系统性能下降也更多。
发明内容
本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法要解决的技术问题为：实现稀疏射频/基带混合预编码，能够尽可能保持系统性能不受损失的条件下提高射频预编码器的稀疏度。所述方法具有操作简单，系统灵活性高，系统成本低，系统性能好等优点。
本发明的目的是通过下述方法实现的。
本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，通过对毫米波单用户MIMO-OFDM系统的发射端互信息函数进行优化，得到最优基带和射频预编码器的表达式，最优射频预编码器的表达式由信道相关矩阵的特征矩阵与可逆变换矩阵相乘表示。通过设计可逆变换矩阵使得最优射频预编码器的稀疏程度提高，从而获得稀疏射频/基带混合预编码器，实现稀疏射频/基带混合预编码。
本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，包括如下步骤：
步骤一：构造MIMO-OFDM混合预编码架构。在发射端，信息流在频域进行数字基带预编码处理，经IFFT变成时域信号，增加循环前缀，经射频链变成模拟信号，由射频预编码器处理并发送。在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。
发送端信息流为s[k]，s[k]是在频率域上的NS×1维向量，通过基带预编码器FBB[k]在频域上进行预编码处理。基带预编码器FBB[k]是NP×NS的数字型器件，工作在频点k＝1:K上，射频链数量NP＝NS。频域信号经过IFFT变成时域信号，并在信号前增加循环前缀以消除码间串扰。之后，时域数字信号经历射频链和DAC将其转换为模拟信号。模拟信号通过NTX×NP维射频预编码器FRF后被发送到天线上，NTX为发射端天线数量且NTX≥NP，发送信号表达式为
x[k]＝FRFFBB[k]s[k] (1)
其中，FRF是模拟器件，由一组移相器网络组成且工作在时域，因此模值相同并且不随频点k而变化，表达式为
为了节省成本，射频预编码器FRF只有部分元素由移相器实现，其模值为1，另外部分元素空缺，模值为0。考虑到功率限制，对混合预编码器功率约束，使得
在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。接收信号的表达式为
其中WBB[k]是一个接收端NRX×NS的数字编码矩阵，H[k]是NRX×NTX的载波k上信道矩阵，n[k]为复噪声。
步骤二：构造适应毫米波信道特性的信道模型。
由于毫米波信道具有高度的方向性和有限个数的散射源。为了满足毫米波信道稀疏性条件，采用如(4)式所示的信道模型。对于宽带OFDM系统，同一频点上信道由多个时延信道组成。时延为d的信道模型如公式(4)
其中D是最大时长，为整数。该信道具有个LC散射源，每个散射源具有LR个传输路径，信道p(t)是脉冲响应函数，αc，l是在第c个散射源的第l条路径下的信道复增益。和是接收端和发射端的阵列响应向量。θ是垂直极化角度，是水平极化角度。因此，频点k上的信道模型为
步骤三：优化发送端混合预编码器FRF,FBB[k]，使得系统发射端互信息最大化。确定最优基带预编码器。
混合预编码器FRFFBB[k]需满足(6)所示的优化问题条件，以使得发送端在各个子载波上的互信息最大化，其中限制条件有移相器的数量有限和功率有限，因此优化问题描述如公式(6)
其中，上式的目标函数是发送端在各个频点上的互信息之和。G是射频预编码器的移相器的个数。由于上式的目标函数需要联合求解混合预编码器FRFFBB[k]，求解的难度很大，令以解决两个预编码的联合问题。优化问题(6)转换为
其中是等效信道矩阵。对于任意给定的FRF，F[k]可以由等效信道的奇异值分解获得最优解，记
F[k]的最优解通过注水法获得，表达式为
其中，表示取Veff[k]的前NS列，ΛP[k]是注水功率分配矩阵满足
而μ满足
引入基带预编码器的酉限制，即要求基带预编码器FBB的各列相互正交且模值相等，F[k]的表达式简化为
因此，基带预编码器FBB[k]获得最优解，表达式为
至此，混合预编码的优化问题基带预编码器FBB[k]已确定，只有FRF是未知的。将最优基带预编码器FBB[k]代入(7)，则射频预编码器FRF的优化问题由下式给出
其中矩阵是信道相关性矩阵。URF是FRF奇异值分解的左奇异值矩阵，给定信道相关性矩阵的特征值分解令则最优射频预编码器FRF满足
其中矩阵是NP×NP维的满秩变换矩阵，仍然是未知矩阵。
步骤四：给出稀疏射频预编码器的优化问题，使得射频预编码器在满足保持发射端互信息最大化的同时提高稀疏度。
在射频预编码器中一共有G个移相器，且每条射频链路与任意几个移相器相连，而每个移相器只与一条射频链连接，与一个天线前端连接，每个天线与几个移相器连接。因此射频预编码器的数学表达式满足
另外，由(15)式给出的最优射频预编码器是满秩矩阵，所以还需满足
为了提高射频预编码器FRF稀疏度，应该使射频预编码器中接近0值的元素增加且接近最优射频预编码器的表达式(15)。对于任意的m×n的矩阵X，定义X的归一化均值为
将矩阵X的元素值归一并排序成一维的向量s，表达式为
其中s(k)是向量s所描述的曲线,k是向量s的元素坐标。σ(X)代表了曲线s(k)在归一化横轴(0,1]区间上的积分。曲线越贴近x轴，曲线的积分值越小，矩阵越稀疏。
为了保持发射端互信息不损失，为了保持发射端互信息不损失，利用(15)式最小化获得最优稀疏射频预编码器，优化问题由下式给出
在上述优化问题(20)中，需优化可逆变换矩阵A使得最优的射频预编码器同时满足互信息的表现和稀疏度的要求。
步骤五：确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。
采用迭代的方法确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息，具体实现方法如下：
记迭代次数为i，初始时i＝1。构造输入矩阵如下
对输入矩阵所有元素按模值进行由大到小排序成一维向量s，排序结果对应原矩阵的坐标是一个2×NTXNP的矩阵记为，
其中(mk，nk)是输入矩阵中模值第k大的元素的坐标。由(19)式的定义，向量s构成的曲线应该尽可能贴近x轴。因此，构造理想矩阵使得输入矩阵的模值较小的元素直接归0，表达式为
其中E是一个可变参数，合适的E能够提升射频预编码器的稀疏度。通过最小二乘法，输入矩阵在变换A的作用下靠近解得
并得到输出矩阵
考虑模值的约束，定义迭代i次的最优射频预编码器将输出矩阵中模值最大的前G个元素的模值归1，其余归0，表达式为
第一次迭代后输出矩阵稀疏度没有明显改善。为进一步提高稀疏度，进行第二次迭代，将输出矩阵代入下一次迭代的输入矩阵之中，重复公式(21)至(26)所述的过程。
经过多次迭代后，输出矩阵会逐渐变得稀疏。但随着迭代次数的增加，会造成输出预编码器的秩小于NP，所以最优射频预编码器的秩小于NP时迭代停止。前一次保证的秩等于NP的迭代次数记为p，则最后总的变换矩阵A解得
A＝A1…Ap (27)
总的迭代结果表达式是
考虑模值的约束，将(28)式中最优射频预编码器的模值较大的元素值归1，其余归零，表达式为
至此，实现确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。
步骤六：利用步骤三求解的基带预编码器和步骤五求解的射频预编码器实现稀疏射频/基带混合预编码。
有益效果：
本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，利用最小二乘迭代优化的方法，将最优数字预编码器转换成稀疏矩阵。在尽可能保持系统性能条件下提高射频预编码器的稀疏度。所述方法具有操作简单，系统灵活性高，系统成本低，系统性能高等优点。
附图说明
图1是本发明“一种稀疏射频/基带混合预编码方法”的总体流程图。
图2是毫米波基站侧MIMO-OFDM系统图示。发射端采用射频/基带混合预编码架构。
图3是稀疏射频预编码器图示。其中共有G个移相器与射频链和天线之间建立双动态连接。
图4是本发明“一种稀疏射频/基带混合预编码方法”步骤五求解稀疏射频预编码器的算法流程图。
图5是本发明“一种稀疏射频/基带混合预编码方法”所达到的频谱效率曲线。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。
实施例1：
如图1所示，本实施例公开的“一种稀疏射频/基带混合预编码方法”，具体实现步骤如下：
步骤一：以毫米波MIMO-OFDM混合预编码架构为例，如图2所示。发射端的频带信息流进行基带预编码处理，经IFFT变成时域信号增加循环前缀，再经射频链变成模拟信号，由射频预编码器处理并发送。在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。
发送端信息流s[k]是在频域上的3×1维向量，通过基带预编码器FBB[k]在频率域上进行预编码处理。基带预编码器FBB[k]是3×3的数字型器件，且工作在频点k＝1:512上。频域信号经过IFFT变成时域信号，并在信号前增加循环前缀以消除码间串扰。之后，时域数字信号经历射频链和DAC将其转换为模拟信号，射频链数量NP＝3。模拟信号经由16×3维的射频预编码器处理后被发送到天线上，天线采用4×4维的UPA。另外，射频预编码器FRF由一组移相器网络组成，如图3所示，网络中只有24个元素模值为1，即G＝24，另外元素空缺，模值为0。
在接收端，天线采用2×2维UPA，接收信号经由3条射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。
步骤二：构造适应毫米波信道特性的矩阵模型。
由于毫米波信道具有高度的方向性和有限个数的散射源。为了满足矩阵稀疏性条件，信道采用如(5)式所示的信道模型。其中总时延数D＝128，散射源数量为8，每个散射源具有10条传输路径，脉冲响应函数p(t)表达式如下：
p(t)＝sinc(t)cos(πt)/(1-(2t)2) (30)
信道复增益αc，l服从均值为0，方差为1的复高斯分布。θ服从[0，π]上均匀分布，服从[0，2π]上均匀分布。对于UPA，信道的阵列响应向量表达式如下：
其中1N＝[1，1，…，1]是N维全1向量，是矩阵的Kronecker积，NRz＝NRx＝2。形式与公式(32)相似，将R换成T即可。
步骤三：给出发送端混合预编码器FRFFBB优化问题，使得系统发射端互信息最大化。
混合预编码器FRFFBB需满足(6)所示的优化问题条件，以使得发送端在各个子载波上的互信息最大化。
令等效信道矩阵等效信道奇异值分解为
对于任意给定的FRF，基带预编码器FBB[k]获得最优解，表达式由(13)式给出。
给定信道相关性矩阵的特征值分解则最优射频预编码器FRF满足
步骤四：给出稀疏射频预编码器的优化问题，使得射频预编码器在满足保持发射端互信息最大化的同时提高稀疏度。
采用如图3所示的稀疏射频预编码器，在射频预编码器中一共有24个移相器，且每条射频链与任意几个移相器相连，而每个移相器只与一条射频链连接，与一个天线前端连接，每个天线与几个移相器连接。优化问题已由(20)式给出，不再重复说明。
步骤五：确定最优稀疏射频预编码器。优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。
采用迭代的方法，算法流程图如图4所示，描述如下：
步骤5.1：记迭代次数为i，初始时i＝1。构造输入矩阵为
步骤5.2：对输入矩阵所有元素按模值进行由大到小排序成一维向量s。
步骤5.3：构造理想矩阵满足(23)式的要求，其中E取24。通过最小二乘法，求解输出矩阵表达式为(25)。
步骤5.4：考虑模值的约束，定义迭代i次的最优射频预编码器将输出矩阵中模值最大的前G个元素的模值归1，其余归0，表达式为(26)。
迭代重复步骤5.1至5.4，在最优射频预编码器的秩小于NP时迭代停止。前一次保证的秩等于NP的迭代次数记为p，本例中p＝10。求解最优转换矩阵，表达式由(27)给出。
考虑模值的约束，将(27)中最优射频预编码器的模值较大的元素值归1，其余归零，表达式如(29)。
至此，按照步骤五求解射频预编码器，按照步骤三求解基带预编码器。通过上述步骤一至步骤五的实施，本实施例的“一种稀疏射频/基带混合预编码方法”获得的发射端互信息随信噪比的变化曲线如图5所示，可以看到该方法达到的能获得的频谱效率十分理想，性能接近传统MIMO全数字预编码的性能。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种稀疏射频/基带混合预编码方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：构造MIMO-OFDM混合预编码架构。在发射端，信息流在频域进行数字基带预编码处理，经IFFT变成时域信号，增加循环前缀，经射频链变成模拟信号，由射频预编码器处理并发送。在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。
发送端信息流为s[k]，s[k]是在频率域上的NS×1维向量，通过基带预编码器FBB[k]在频域上进行预编码处理。基带预编码器FBB[k]是NP×NS的数字型器件，工作在频点k＝1:K上，射频链数量NP＝NS。频域信号经过IFFT变成时域信号，并在信号前增加循环前缀以消除码间串扰。之后，时域数字信号经历射频链和DAC将其转换为模拟信号。模拟信号通过NTX×NP维射频预编码器FRF后被发送到天线上，NTX为发射端天线数量且NTX≥NP，发送信号表达式为
x[k]＝FRFFBB[k]s[k] (1)
其中，FRF是模拟器件，由一组移相器网络组成且工作在时域，因此模值相同并且不随频点k而变化，表达式为
为了节省成本，射频预编码器FRF只有部分元素由移相器实现，其模值为1，另外部分元素空缺，模值为0。考虑到功率限制，对混合预编码器功率约束，使得
在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。接收信号的表达式为
其中WBB[k]是一个接收端NRX×NS的数字编码矩阵，H[k]是NRX×NTX的载波k上信道矩阵，n[k]为复噪声。
步骤二：构造适应毫米波信道特性的信道模型。
由于毫米波信道具有高度的方向性和有限个数的散射源。为了满足毫米波信道稀疏性条件，采用如(4)式所示的信道模型。对于宽带OFDM系统，同一频点上信道由多个时延信道组成。时延为d的信道模型如公式(4)
其中D是最大时长，为整数。该信道具有个LC散射源，每个散射源具有LR个传输路径，信道p(t)是脉冲响应函数，αc，l是在第c个散射源的第l条路径下的信道复增益。和是接收端和发射端的阵列响应向量。θ是垂直极化角度，是水平极化角度。因此，频点k上的信道模型为
步骤三：优化发送端混合预编码器FRF,FBB[k]，使得系统发射端互信息最大化。确定最优基带预编码器。
混合预编码器FRFFBB[k]需满足(6)所示的优化问题条件，以使得发送端在各个子载波上的互信息最大化，其中限制条件有移相器的数量有限和功率有限，因此优化问题描述如公式(6)
其中，上式的目标函数是发送端在各个频点上的互信息之和。G是射频预编码器的移相器的个数。由于上式的目标函数需要联合求解混合预编码器FRFFBB[k]，求解的难度很大，令以解决两个预编码的联合问题。优化问题(6)转换为
其中是等效信道矩阵。对于任意给定的FRF，F[k]可以由等效信道的奇异值分解获得最优解，记
F[k]的最优解通过注水法获得，表达式为
其中，表示取Veff[k]的前NS列，ΛP[k]是注水功率分配矩阵满足
而μ满足
引入基带预编码器的酉限制，即要求基带预编码器FBB的各列相互正交且模值相等，F[k]的表达式简化为
因此，基带预编码器FBB[k]获得最优解，表达式为
至此，混合预编码的优化问题基带预编码器FBB[k]已确定，只有FRF是未知的。将最优基带预编码器FBB[k]代入(7)，则射频预编码器FRF的优化问题由下式给出
其中矩阵是信道相关性矩阵。URF是FRF奇异值分解的左奇异值矩阵，给定信道相关性矩阵的特征值分解令则最优射频预编码器FRF满足
其中矩阵是Np×Np维的满秩变换矩阵，仍然是未知矩阵。
步骤四：给出稀疏射频预编码器的优化问题，使得射频预编码器在满足保持发射端互信息最大化的同时提高稀疏度。
在射频预编码器中一共有G个移相器，且每条射频链路与任意几个移相器相连，而每个移相器只与一条射频链连接，与一个天线前端连接，每个天线与几个移相器连接。因此射频预编码器的数学表达式满足
另外，由（15）式给出的最优射频预编码器是满秩矩阵，所以还需满足
为了提高射频预编码器FRF稀疏度，应该使射频预编码器中接近0值的元素增加且接近最优射频预编码器的表达式（15）。对于任意的m×n的矩阵X，定义X的归一化均值为
将矩阵X的元素值归一并排序成一维的向量s，表达式为
其中s(k)是向量s所描述的曲线,k是向量s的元素坐标。σ(X)代表了曲线s(k)在归一化横轴(0,1]区间上的积分。曲线越贴近x轴，曲线的积分值越小，矩阵越稀疏。
为了保持发射端互信息不损失，为了保持发射端互信息不损失，利用（15）式最小化获得最优稀疏射频预编码器，优化问题由下式给出
在上述优化问题(20)中，需优化可逆变换矩阵A使得最优的射频预编码器同时满足互信息的表现和稀疏度的要求。
步骤五：确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。
采用迭代的方法确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息，具体实现方法如下：
记迭代次数为i，初始时i＝1。构造输入矩阵如下
对输入矩阵所有元素按模值进行由大到小排序成一维向量s，排序结果对应原矩阵的坐标是一个2×NTXNP的矩阵记为，
其中(mk，nk)是输入矩阵中模值第k大的元素的坐标。由(19)式的定义，向量s构成的曲线应该尽可能贴近x轴。因此，构造理想矩阵使得输入矩阵的模值较小的元素直接归0，表达式为
其中E是一个可变参数，合适的E能够提升射频预编码器的稀疏度。通过最小二乘法，输入矩阵在变换A的作用下靠近解得
并得到输出矩阵
考虑模值的约束，定义迭代i次的最优射频预编码器将输出矩阵中模值最大的前G个元素的模值归1，其余归0，表达式为
第一次迭代后输出矩阵稀疏度没有明显改善。为进一步提高稀疏度，进行第二次迭代，将输出矩阵代入下一次迭代的输入矩阵之中，重复公式(21)至(26)所述的过程。
经过多次迭代后，输出矩阵会逐渐变得稀疏。但随着迭代次数的增加，会造成输出预编码器的秩小于NP，所以最优射频预编码器的秩小于NP时迭代停止。前一次保证的秩等于NP的迭代次数记为p，则最后总的变换矩阵A解得
A＝A1…Ap (27)
总的迭代结果表达式是
考虑模值的约束，将(28)式中最优射频预编码器的模值较大的元素值归1，其余归零，表达式为
至此，实现确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109756254A (zh) * 2019-01-17 2019-05-14 河南省信息咨询设计研究有限公司 一种混合预编码处理方法及相关设备
CN110350963A (zh) * 2019-08-01 2019-10-18 湖南国科锐承电子科技有限公司 毫米波mimo通信系统中波束成形的方法和系统
CN110958041A (zh) * 2019-10-11 2020-04-03 西安电子科技大学 一种毫米波系统动态用户混合预编码方法
CN112152684A (zh) * 2020-08-19 2020-12-29 清华大学 基于ofdm的混合预编码设计方法及装置
CN113746512A (zh) * 2020-05-27 2021-12-03 华为技术有限公司 一种下行预编码方法、装置及基站
CN113794709A (zh) * 2021-09-07 2021-12-14 北京理工大学 一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7676007B1 (en) * 2004-07-21 2010-03-09 Jihoon Choi System and method for interpolation based transmit beamforming for MIMO-OFDM with partial feedback
EP2221992A1 (en) * 2009-02-19 2010-08-25 Imec Method and system for analog beamforming in wireless communication systems
CN101827060A (zh) * 2010-03-30 2010-09-08 北京理工大学 基于分数阶傅里叶变换的自适应调制解调方法
US20140334564A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Samsung Electronics Co., Ltd Method and system for providing low-complexity hybrid precoding in wireless communication systems
CN105959048A (zh) * 2016-06-23 2016-09-21 北京科技大学 一种大规模天线的预编码方法
CN106936485A (zh) * 2017-04-05 2017-07-07 浙江大学 一种针对大规模mimo多播系统的混合预编码设计方法
WO2017197189A1 (en) * 2016-05-12 2017-11-16 Interdigital Patent Holdings, Inc. Systems and methods for single user hybrid mimo for mmwave wireless networks

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7676007B1 (en) * 2004-07-21 2010-03-09 Jihoon Choi System and method for interpolation based transmit beamforming for MIMO-OFDM with partial feedback
EP2221992A1 (en) * 2009-02-19 2010-08-25 Imec Method and system for analog beamforming in wireless communication systems
CN101827060A (zh) * 2010-03-30 2010-09-08 北京理工大学 基于分数阶傅里叶变换的自适应调制解调方法
US20140334564A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Samsung Electronics Co., Ltd Method and system for providing low-complexity hybrid precoding in wireless communication systems
WO2017197189A1 (en) * 2016-05-12 2017-11-16 Interdigital Patent Holdings, Inc. Systems and methods for single user hybrid mimo for mmwave wireless networks
CN105959048A (zh) * 2016-06-23 2016-09-21 北京科技大学 一种大规模天线的预编码方法
CN106936485A (zh) * 2017-04-05 2017-07-07 浙江大学 一种针对大规模mimo多播系统的混合预编码设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIANG ZHOU ET AL.: "Hybrid precoding with data stream adaptation for high throughput mmWave MIMO systems", 《IEEE》 *
YUEYUN CHEN ET AL.: "Low complexity hybrid precoding for mmWave Massive MIMO systems", 《IEEE》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109756254A (zh) * 2019-01-17 2019-05-14 河南省信息咨询设计研究有限公司 一种混合预编码处理方法及相关设备
CN109756254B (zh) * 2019-01-17 2020-06-02 河南省信息咨询设计研究有限公司 一种混合预编码处理方法及相关设备
CN110350963A (zh) * 2019-08-01 2019-10-18 湖南国科锐承电子科技有限公司 毫米波mimo通信系统中波束成形的方法和系统
CN110958041A (zh) * 2019-10-11 2020-04-03 西安电子科技大学 一种毫米波系统动态用户混合预编码方法
CN113746512A (zh) * 2020-05-27 2021-12-03 华为技术有限公司 一种下行预编码方法、装置及基站
CN113746512B (zh) * 2020-05-27 2023-04-07 华为技术有限公司 一种下行预编码方法、装置及基站
CN112152684A (zh) * 2020-08-19 2020-12-29 清华大学 基于ofdm的混合预编码设计方法及装置
CN113794709A (zh) * 2021-09-07 2021-12-14 北京理工大学 一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法
CN113794709B (zh) * 2021-09-07 2022-06-24 北京理工大学 一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法

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