CN109905156B - 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法 - Google Patents

基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109905156B
CN109905156B CN201910061802.6A CN201910061802A CN109905156B CN 109905156 B CN109905156 B CN 109905156B CN 201910061802 A CN201910061802 A CN 201910061802A CN 109905156 B CN109905156 B CN 109905156B
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
image
base station
user
zero
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910061802.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109905156A (zh
Inventor
盛玉霞
周伦雄
柴利
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University of Science and Engineering WUSE
Original Assignee
Wuhan University of Science and Engineering WUSE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University of Science and Engineering WUSE filed Critical Wuhan University of Science and Engineering WUSE
Priority to CN201910061802.6A priority Critical patent/CN109905156B/zh
Publication of CN109905156A publication Critical patent/CN109905156A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109905156B publication Critical patent/CN109905156B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法。其技术方案是：已知稳定、离散信道的传递函数矩阵函数为H(z)，分配给第j个用户的子信道为Hj，其中j＝1,2,…,M’，M’表示用户的数量。基站要发送给第j个用户的发送图像sj在传递过程中受到功率谱已知的白噪声干扰。根据信道传递函数矩阵H(z)和迫零条件，计算用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度表达式，得到预编码器F(z)的参数化表达式；然后根据LMI线性不等式获得F(z)表达式中的最优参数，使得用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度达到最大。本发明具有方法简单、能适应低限制功率，以及最大限度保证用户接收图像结构信息的特点。

Description

基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法
技术领域
本发明属于迫零预编码器设计的技术领域。特别涉及一种基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法。
背景技术
MIMO系统以其高速率、大容量的优势一直被广泛关注，已成为移动通信系统的关键技术之一。通信系统引入多天线后，MIMO信道被分解为多个相互独立的并行子信道，极大提高了系统的传输速率和容量。但是多用户MIMO系统存在用户间信号的干扰问题，无法保证传输的准确性。在多用户MIMO系统中，各用户信号之间存在符号间干扰和信道间干扰，由于终端机电池功率以及信号处理能力的限制，用户端无法进行复杂的信号检测和处理，因此多采用在基站设计预编码器的方法来预消除信号间干扰。
预编码器的设计方法可以分为两类，即线性方法和非线性方法。非线性预编码的性能较好，但是复杂度高，在天线数量巨大的MIMO系统中难以实现，因此在无线通信实际部署中，大多采用线性预编码方法，尤其是简单易实现的迫零预编码方法。
迫零算法将预编码器的设计问题转化为信道传递矩阵的求逆问题，计算复杂度低。Li L和Gu G根据信道和迫零预编码器的线性特性(Li L,and Gu G.Design of optimalzero-forcing precoders for MIMO channels via optimal full informationcontrol.IEEE Trans.Signal Processing,Vol.53,No.8,pp.3238-3246,2005)，将时域问题转化到z域，运用状态空间来表达信道传递函数和预编码器，提出了一种以最大化功率信噪比为目标的迫零预编码器设计方法，但是该方法并没有考虑信道的功率受限问题，当设计出的预编码器功率超出基站天线实际最大功率时，运用此方法设计的预编码器将无法应用。Li S、Zhang J和Chai L提出了一种在总功率约束下的迫零预编码器设计方法(Li S,Zhang J and Chai L.Optimal zero-forcing precoding design-oversampled FB frameapproach.Information Systems,Vol.53,pp.346-362,2010)，该方法同样以最大化功率信噪比为目标，较简便的得到迫零预编码器。但是以功率信噪比为优化目标设计的迫零预编码器并不能保证用户信号的结构信息，尤其是发送图像信号时。
发明内容
本发明旨在克服现有技术缺陷，目的是提供一种方法简单、能适应低限制功率和能保证用户接收图像结构信息的基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法。
为完成上述任务，本发明内容如下：
所述迫零预编码器设计方法是：已知稳定和离散的信道，信道的传递函数矩阵为H(z)，基站分配给第j个用户的子信道为Hj，其中j＝1,2...,M'，M'表示用户的数量。基站发送给第j个用户的图像sj在传递过程中受到噪声干扰，所述噪声干扰为功率谱已知的白噪声vj。根据信道的传递函数矩阵H(z)和迫零条件，得到迫零预编码器F(z)的表达式：
Figure BDA0001954388490000021
式(1)中：A、B、C、D由信道的传递函数矩阵H(z)的结构和参数决定，其中：
A表示系统矩阵，维度为n×n，n为正整数；
B表示输入矩阵，维度为n×N，N为正整数，N为基站发射天线的数量；
C表示输出矩阵，维度为M×n，M＝M'；
D表示直接传递矩阵，维度为M×N，N＞M'；
Figure BDA0001954388490000022
表示常数矩阵D的伪逆；
Figure BDA0001954388490000023
表示D⊥的伪逆，
D⊥表示常数矩阵D的正交补；
α表示维度为M×M的对角矩阵，α＝diag(α1,α2,...,αj,...,αM)；
diag(*)表示对角矩阵；
α、K、Q分别表示待求的最优参数矩阵。
第j个用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度StatSSIM(sj,yj)表达式：
Figure BDA0001954388490000024
式(2)中：C1、C2分别表示不同的常数，C1＝0.01，C2＝0.03；
αj表示对角矩阵α的第j个对角元素；
Figure BDA0001954388490000025
表示第j个用户受到的白噪声方差，
Figure BDA0001954388490000026
为常数；
Figure BDA0001954388490000027
表示基站发送给第j个用户的图像均值：
Figure BDA0001954388490000028
Figure BDA0001954388490000031
表示基站发送给第j个用户的图像方差：
Figure BDA0001954388490000032
T表示第j个用户图像sj的像素点个数。
在αj∈[0.6,1.1]区间内，用最小二乘法拟合结构相似度表达式StatSSIM(sj,yj)关于αj的函数曲线，得到二次多项式
Figure BDA0001954388490000033
的系数b0j,b1j,b2j；由LMI线性不等式得到所述迫零预编码器F(z)表达式中的最优矩阵参数α,K,Q。
所述LMI线性不等式是以M个二次多项式h(αj)的总和最大化为目标函数和以功率限制为条件的表达式：
Figure BDA0001954388490000034
所述迫零条件为：
H(z)F(z)＝αI (4)
式(3)和式(4)中：A、B、C、D由信道的传递函数矩阵H(z)的结构和参数决定，其中：
A表示系统矩阵，维度为n×n，n为正整数；
B表示输入矩阵，维度为n×N，N为正整数，N为基站发射天线数量；
C表示输出矩阵，维度为M×n，M＝M'；
D表示直接传递矩阵，维度为M×N，N＞M'；
Figure BDA0001954388490000035
表示常数矩阵D的伪逆；
Figure BDA0001954388490000036
表示D⊥的伪逆，
D⊥表示常数矩阵D的正交补；
α表示维度为M×M的对角矩阵，α＝diag(α1,α2,...,αj,...,αM)；
h(αj)表示关于αj的二次多项式
Figure BDA0001954388490000041
b0j,b1j,b2j表示二次多项式
Figure BDA0001954388490000042
的系数；
K＝KPP-1；
G表示基站天线限制的最大总功率，为常数；
I表示单位矩阵；
Tr(*)表示矩阵的迹；
H(z)表示信道的传递函数矩阵；
F(z)表示迫零预编码器。
根据方程
Figure BDA0001954388490000043
利用Cholesky分解，得到所述直接传递矩阵D的正交补D⊥，其中：D*表示直接传递矩阵D的共轭矩阵，
Figure BDA0001954388490000044
表示D⊥的共轭矩阵。
由于采用上述方案，本发明与现有技术相比具有如下的积极效果：
本发明将预编码器转换到z域求解，将迫零预编码器的求逆问题转化为最优参数的寻找，减少了时域方法中复杂的矩阵计算，方法简单。当基站天线功率较小时，比如天线限制功率小于信道传递函数的二范数时，其他方法设计的迫零预编码器不能满足实际需求，但本方法仍然能够通过调整参数，设计出满足实际功率限制的迫零预编码器。
图像中含有大量的结构信息，功率信噪比和均方误差不能准确的反映图像的真实质量，而与人眼主观判定图像质量好坏相符的结构相似度能够更准确的体现图像的质量。本发明以图像结构相似度为优化目标，设计出的基于结构相似度的迫零预编码器能够保证图像在传输过程中保留更多的结构信息，使用户终端接受到更高质量的图像。
因此，本发明具有方法简单、能适应更低限制功率和能保证用户接收图像结构信息的特点。
附图说明
图1为本发明描述的一种多用户预编码器通信系统模型图；
图2为图1中预编码器通信系统的块表达模型图；
图3为使用本发明设计的预编码器处理后用户1接收的图像；
图4为使用本发明设计的预编码器处理后用户2接收的图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的描述，并非对其保护范围的限制：
实施例1
一种基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法。如图1和图2所示，本实施例用于多用户MIMO通信系统：基站接收到的需要发送给第j个用户的图像为sj，其中j＝1,2...,M'，M'表示用户的数量；基站k时刻接收到的用户的数据向量为s(k)，维度为M×1，M＝M'；b(k)表示数据向量s(k)经过迫零预编码器F(z)处理后发送的数据向量，维度为N×1，N表示基站天线数量；y(k)表示M个用户终端接收的含噪数据向量，维度为M×1；v(k)表示k时刻的噪声向量，维度为M×1。
本实施例所述迫零预编码器设计方法是：已知稳定和离散的信道，信道的传递函数矩阵为H(z)，基站分配给第j个用户的子信道为Hj，其中j＝1,2...,M'，M'表示用户的数量；基站发送给第j个用户的图像sj在传递过程中受到噪声干扰，所述噪声干扰为功率谱已知的白噪声vj；F(z)表示所设计的迫零预编码器，是维度为N×M的z域矩阵。
本实施例中，用户数量M'＝2，基站天线数量N＝3；基站发送给第1个用户的图像均值
Figure BDA0001954388490000051
基站发送给第1个用户的图像方差
Figure BDA0001954388490000052
基站发送给第1个用户的图像s1在传递过程中受到的白噪声方差
Figure BDA0001954388490000053
基站发送给第2个用户的图像均值为
Figure BDA0001954388490000054
基站发送第2个用户的图像方差
Figure BDA0001954388490000055
基站发送给第2个用户的图像s2在信道传递过程中受到的白噪声方差
Figure BDA0001954388490000056
已知信道的传递函数矩阵H(z)为：
Figure BDA0001954388490000057
用状态空间表示为：
H(z)＝D+C(zI-A)-1B
其中：A表示系统矩阵，
Figure BDA0001954388490000061
B表示输入矩阵，
Figure BDA0001954388490000062
C表示输出矩阵，
Figure BDA0001954388490000063
D表示直接传递矩阵，
Figure BDA0001954388490000064
根据信道的传递函数矩阵H(z)和迫零条件，得到迫零预编码器F(z)的表达式：
Figure BDA0001954388490000065
式(1)中：A、B、C、D由信道的传递函数矩阵H(z)的结构和参数决定，其中：
A表示系统矩阵，维度为6×6；
B表示输入矩阵，维度为6×3；
C表示输出矩阵，维度为2×6；
D表示直接传递矩阵，维度为2×3。
Figure BDA0001954388490000067
表示常数矩阵D的伪逆
Figure BDA0001954388490000066
Figure BDA0001954388490000071
表示D⊥的伪逆，
D⊥表示常数矩阵D的正交补；
α表示维度为2×2的对角矩阵，α＝diag(α1,α2)，
diag(*)表示对角矩阵；
α、K、Q分别表示待求的最优参数矩阵。
根据方程
Figure BDA0001954388490000072
利用Cholesky分解得到直接传递矩阵D的正交补D⊥：
D⊥＝[0.5794 0.1598 -0.7992]
D⊥的伪逆
Figure BDA0001954388490000073
为：
Figure BDA0001954388490000074
第1个用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度StatSSIM(sj,yj)表达式：
Figure BDA0001954388490000075
式(2)中：C1、C2分别表示不同的常数，C1＝0.01，C2＝0.03；
Figure BDA0001954388490000076
表示基站发送给第1个用户的图像均值，
Figure BDA0001954388490000077
Figure BDA0001954388490000078
表示基站发送的第1个用户的图像方差，
Figure BDA0001954388490000079
Figure BDA00019543884900000710
表示第1个用户受到的白噪声方差，
Figure BDA00019543884900000711
在α1∈[0.6,1.1]区间内，用最小二乘法拟合结构相似度表达式StatSSIM(s1,y1)关于α1的函数曲线，得到二次多项式：
Figure BDA00019543884900000712
的系数b01＝-1.2590,b11＝2.5458,b21＝-0.3185。
第2个用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度表达式：
Figure BDA00019543884900000713
式(3)中：C1＝0.01，C2＝0.03，
Figure BDA0001954388490000081
表示基站发送给第2个用户的图像均值，
Figure BDA0001954388490000082
Figure BDA0001954388490000083
表示基站发送给第2个用户的图像方差，
Figure BDA0001954388490000084
Figure BDA0001954388490000085
表示第2个用户受到的白噪声方差，
Figure BDA0001954388490000086
在α2∈[0.6,1.1]区间内，用最小二乘法拟合结构相似度表达式StatSSIM(s2,y2)关于α2的函数曲线，得到二次多项式：
Figure BDA0001954388490000087
的系数b02＝-1.1542,b12＝2.4008,b22＝-0.3518。
由LMI线性不等式得到所述迫零预编码器F(z)表达式中的最优参数α,K,Q；以2个二次多项式h(αj)的总和最大化为目标函数和以功率限制为条件的LMI线性不等式为：
Figure BDA0001954388490000088
所述迫零条件为：
H(z)F(z)＝αI (5)
式(4)和式(5)中：A、B、C、D由信道的传递函数矩阵H(z)的结构和参数决定，其中：
A表示系统矩阵，维度为6×6；
B表示输入矩阵，维度为6×3，3为基站发射天线数量；
C表示输出矩阵，维度为2×6；
D表示直接传递矩阵，维度为2×3；
Figure BDA0001954388490000089
表示常数矩阵D的伪逆；
Figure BDA00019543884900000810
表示D⊥的伪逆，
D⊥表示常数矩阵D的正交补；
α表示维度为M×M的对角矩阵，α＝diag(α1,α2)；
h(αj)表示关于αj的二次多项式
Figure BDA0001954388490000091
b0j,b1j,b2j表示二次多项式
Figure BDA0001954388490000092
的系数，
b01＝-1.2590,b11＝2.5458,b21＝-0.3185，
b02＝-1.1542,b12＝2.4008,b22＝-0.3518；
K＝KPP-1；
G表示基站天线限制的最大总功率，本实施例中G＝16；
I表示单位矩阵；
Tr(*)表示矩阵的迹；
H(z)表示信道的传递函数矩阵；
F(z)表示迫零预编码器。
式(4)得到的最优参数矩阵为：
Q＝[1.7240 -1.6507]
Figure BDA0001954388490000093
Figure BDA0001954388490000094
KP＝[-1.7013 -2.7355 0.5877 -1.2313 0.5404 -0.9047]
根据K＝KPP-1得到参数矩阵K：
K＝[-0.0592 -0.3856 0.2695 0.9729 0.5193 -0.2161]
本实施例以用户接收图像与基站发送图像的结构相似度最大化为设计目标，在功率限制条件下，根据信道的传递函数矩阵H(z)和迫零条件H(z)F(z)＝αI设计迫零预编码器。对于一个列数大于行数的信道的传递函数矩阵H(z)，满足迫零条件H(z)F(z)＝αI的迫零预编码器并不唯一，利用这种不唯一性，本实施例针对功率谱密度已知的白噪声干扰，以用户接收图像y1、y2与基站发送图像s1、s2的结构相似度最大化为设计目标，设计了一种基于结构相似度的迫零预编码器。
本实施例中，采用设计的迫零预编码器对基站图像信号s1、s2编码，再由基站天线发送给第1个用户和用户第2个，第1个用户接收图像y1与基站发送图像s1之间的结构相似度为0.9573，接收图像如图3所示；第2个用户接收图像y2与基站发送图像s2之间的结构相似度为0.9541，接收图像如图4所示。从图3和图4可以看出，用户接收到的图像保留了结构信息，图像的细节纹理特征清晰，图像的质量高。
具体实施方式与现有技术相比的积极效果是：
本具体实施方式将预编码器转换到z域求解，将迫零预编码器的求逆问题转化为最优参数的寻找，减少了时域方法中复杂的矩阵计算，方法简单；当基站天线功率较小时，比如天线限制功率小于信道传递函数的二范数时，其他方法设计的迫零预编码器不能满足实际需求，但本方法仍然能够通过调整参数，设计出满足实际功率限制的迫零预编码器；
图像中含有大量的结构信息，功率信噪比和均方误差不能准确的反映图像的真实质量，而与人眼主观判定图像质量好坏相符的结构相似度能够更准确的体现图像的质量。本具体实施方式以图像结构相似度为优化目标，设计出的基于结构相似度的迫零预编码器能够保证图像在传输过程中保留更多的结构信息，使用户终端接受到更高质量的图像。
因此，本具体实施方式具有方法简单、能适应更低限制功率和能保证用户接收图像结构信息的特点。

Claims (1)

1.一种基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法，其特征在所述迫零预编码器设计方法是：已知稳定和离散的信道，信道的传递函数矩阵为H(z)，基站分配给第j个用户的子信道为Hj，其中j＝1,2...,M'，M'表示用户的数量；基站发送给第j个用户的图像sj在传递过程中受到噪声干扰，所述噪声干扰为功率谱已知的白噪声vj；根据信道的传递函数矩阵H(z)和迫零条件，得到迫零预编码器F(z)的表达式：
Figure FDA0002933053110000011
式(1)中：A、B、C、D由信道的传递函数矩阵H(z)的结构和参数决定，其中：
A表示系统矩阵，维度为n×n，n为正整数，
B表示输入矩阵，维度为n×N，N为正整数，N为基站发射天线的数量，
C表示输出矩阵，维度为M×n，M＝M'，
D表示直接传递矩阵，维度为M×N，N＞M'，
Figure FDA0002933053110000012
表示常数矩阵D的伪逆，
Figure FDA0002933053110000013
表示D⊥的伪逆，
D⊥表示常数矩阵D的正交补，
α表示维度为M×M的对角矩阵，α＝diag(α1,α2,...,αj,...,αM)，
diag(*)表示对角矩阵，
α、K、Q分别表示待求的最优参数矩阵；
第j个用户接收图像与基站发送图像之间的结构相似度StatSSIM(sj,yj)表达式：
Figure FDA0002933053110000014
式(2)中：C1、C2分别表示不同的常数，C1＝0.01，C2＝0.03，
αj表示对角矩阵α的第j个对角元素，
Figure FDA0002933053110000015
表示第j个用户受到的白噪声方差，
Figure FDA0002933053110000016
为常数，
Figure FDA0002933053110000021
表示基站发送给第j个用户的图像均值：
Figure FDA0002933053110000022
Figure FDA0002933053110000023
表示基站发送给第j个用户的图像方差：
Figure FDA0002933053110000024
T表示第j个用户图像sj的像素点个数，
在αj∈[0.6,1.1]区间内，用最小二乘法拟合结构相似度表达式StatSSIM(sj,yj)关于αj的函数曲线，得到二次多项式
Figure FDA0002933053110000025
的系数b0j,b1j,b2j；由LMI线性不等式得到所述迫零预编码器F(z)表达式中的最优矩阵参数α,K,Q；
所述LMI线性不等式是以M个二次多项式h(αj)的总和最大化为目标函数和以功率限制为条件的表达式：
Figure FDA0002933053110000026
所述迫零条件为：
H(z)F(z)＝αI (4)
式(3)和式(4)中：K＝KPP-1，
G表示基站天线限制的最大总功率，为常数，
I表示单位矩阵，
Tr(*)表示矩阵的迹，
H(z)表示信道的传递函数矩阵，
F(z)表示迫零预编码器；
根据方程
Figure FDA0002933053110000027
利用Cholesky分解，得到所述直接传递矩阵D的正交补D⊥，其中：D*表示直接传递矩阵D的共轭矩阵，
Figure FDA0002933053110000031
表示D⊥的共轭矩阵。
CN201910061802.6A 2019-01-23 2019-01-23 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法 Active CN109905156B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910061802.6A CN109905156B (zh) 2019-01-23 2019-01-23 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910061802.6A CN109905156B (zh) 2019-01-23 2019-01-23 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109905156A CN109905156A (zh) 2019-06-18
CN109905156B true CN109905156B (zh) 2021-04-02

Family

ID=66944014

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910061802.6A Active CN109905156B (zh) 2019-01-23 2019-01-23 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109905156B (zh)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9001914B2 (en) * 2011-05-06 2015-04-07 Dynamic Invention Llc Dynamic interference alignment for partially connected quasi-static MIMO interference channel
DE102013211571B4 (de) * 2013-06-19 2016-02-11 Opticom Dipl.-Ing. Michael Keyhl Gmbh Konzept zur bestimmung der qualität eines mediadatenstroms mit variierender qualität-zu-bitrate
CN105872539B (zh) * 2015-02-08 2020-01-14 同济大学 图像编码方法和装置及图像解码方法和装置
US9913157B1 (en) * 2016-09-07 2018-03-06 Qualcomm Incorporated Techniques for generating a composite color to represent values of a communication metric

Also Published As

Publication number Publication date
CN109905156A (zh) 2019-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Optimized uplink transmission in multi-antenna C-RAN with spatial compression and forward
JP5666581B2 (ja) Ｍｕ−ｍｉｍｏ通信システムの送信機のためのプリコーディング方法
CN102647259B (zh) 基于奇异值分解的多用户mimo系统上行链路传输方法
KR20100057879A (ko) 다중 사용자 프리코딩 및 스케줄링 방법 및 이를 구현하는 기지국
CN109068382B (zh) 一种基于时延QoS的NOMA跨层功率分配方法
CN112564757A (zh) 一种深度学习1-bit压缩叠加信道状态信息反馈方法
Marseet et al. Application of complex-valued convolutional neural network for next generation wireless networks
Choi et al. Space-time fronthaul compression of complex baseband uplink LTE signals
US11770286B2 (en) Signal dimension reduction using a non-linear transformation
CN113193896B (zh) 一种最大化两接收端和速率的波束成形神经网络决策方法
US20230412430A1 (en) Inforamtion reporting method and apparatus, first device, and second device
CN109818887A (zh) 基于evd-ilsp的半盲信道估计方法
CN107659348B (zh) 一种基于slnr和thp混合自适应预编码设计方法
CN113660020A (zh) 一种无线通信信道信息传输方法、系统和解码器
CN109905156B (zh) 基于图像结构相似性的迫零预编码器设计方法
CN114430590B (zh) 一种实现上行大规模urllc的无线传输方法
CN116418377A (zh) 一种面向mimo-urllc短码传输基于功率分配的吞吐量提升方法及系统
CN110212960B (zh) 一种基于改进slnr的mu-mimo系统预编码方法及功率分配方法
CN108494452B (zh) 毫米波大规模mimo-ofdm系统中多用户混合波束赋形算法和实现装置
Corroy et al. Distributed compressed sensing for the MIMO MAC with correlated sources
JP2011120236A (ja) ユーザ設備の通信処理方法及びユーザ設備
WO2021197594A1 (en) Multi-user pre-coding
CN110798249B (zh) Massive MIMO系统中信号快速收敛联合预编码方法、信号传输方法
CN114499770B (zh) 一种基于深度学习的多用户下行csi反馈方法
US20230155643A1 (en) Multi-user precoding

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant