CN114531185B - 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法 - Google Patents

一种基于符号级信息的收发机联合设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114531185B
CN114531185B CN202210130374.XA CN202210130374A CN114531185B CN 114531185 B CN114531185 B CN 114531185B CN 202210130374 A CN202210130374 A CN 202210130374A CN 114531185 B CN114531185 B CN 114531185B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
representing
receiving
symbol
theta
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
CN202210130374.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114531185A (zh
Inventor
蔡曙
江源
宫雨
张军
郭永安
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.)
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Nanjing University of Posts and Telecommunications
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 Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202210130374.XA priority Critical patent/CN114531185B/zh
Publication of CN114531185A publication Critical patent/CN114531185A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114531185B publication Critical patent/CN114531185B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H04B7/046—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting taking physical layer constraints into account
    • H04B7/0465—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting taking physical layer constraints into account taking power constraints at power amplifier or emission constraints, e.g. constant modulus, into account
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • 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

Abstract

一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP‑RBF与接收端误符号率SEP之间的关系，并利用所得关系，建立发射功率约束下以接收端用户最大SEP最小化为目标的优化问题，以进行发端SLP和收端RBF设计；将对上述问题进行等价转化；然后利用log‑sum‑exp函数对目标中的无穷范数进行近似；将问题转化为适用于梯度投影算法的形式；通过加速梯度投影APG算法进行求解，得到最优设计方案。本方法约束量少，使用更简便设计方案；每个用户可以接收多个数据流，通信系统的效率更高；基于APG的解决方案效率高。

Description

一种基于符号级信息的收发机联合设计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于符号级信息的收发机联合设计方法。
背景技术
在多用户MIMO下行链路传输的过程中，多天线基站借助空分复用向多用户同时发送信号。因此每个用户会受到来自其它用户信息的干扰。为了削弱这些干扰的影响，最直接的办法就是在接收端利用信号检测算法提取有用信号。然而，由于成本以及能耗等因素的约束，接收机并不适合承担过于复杂的信号处理任务，因此在发射端对信号进行预处理成为更好的选择。预编码技术能够有效的削弱用户间干扰，大幅度提升多用MIMO系统的容量。传统的线性预编码技术主要是利用信道状态信息(CSI)，对信道相关时间内的所有待发送符号进行预编码设计。而符号级预编码技术(SLP)则是同时利用信道状态信息(CSI)和待传输的符号信息，对每个时隙的发送信号单独进行预编码设计，将用户间的干扰转化为有效信号，而改善传输性能。
现有公开SLP方基本都是案针对多用户MISO系统，即用户配备单天线接收机，进行设计。文献(S.Cai,T.-H.Chang and H.Zhu,"Joint Symbol Level Precoding andReceive Beamforming forMultiuserMIMO Downlink,"2019IEEE 20thInternationalWorkshop on Signal ProcessingAdvances inWireless Communications(SPAWC),2019,pp.1-5,doi:10.1109/SPAWC.2019.8815513.)是目前唯一考虑多天线接收机，即多用户MIMO系统，符号级收发机联合设计的方案。然而该方案复杂度较高，且每个用户只能接收一个数据流，因此不能实现接收端多天线复用。
发明内容
针对现有技术，本发明中把最小化用户端的误符号率约束作为优化目标，减少了约束数量，更加有利于高效算法设计，每个用户可以接收多个数据流，并提出了一种基于加速梯度投影APG的高效设计方案。
一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，包括如下步骤：
步骤1，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP-RBF与接收端误符号率SEP之间的关系，并利用所得关系，建立发射功率约束下以接收端用户最大SEP最小化为目标的优化问题，以进行发端SLP和收端RBF设计；
步骤2，将对上述问题进行等价转化；然后利用log-sum-exp函数对目标中的无穷范数进行近似；将问题转化为适用于梯度投影算法的形式；通过加速梯度投影APG算法进行求解，得到最优设计方案。
进一步地，所述步骤1中，接收信号建模具体为：考虑一个具有一个基站和K个用户的多用户MIMO下行链路，其中基站配备NT根天线每个用户有NR根接收天线；基站给每个用户分别传输T个QAM符号，即
Figure BDA0003502175080000021
S为QAM符号集：
Figure BDA0003502175080000031
式中，
Figure BDA0003502175080000032
为用户端的接收数据流并满足I≤NR和KI≤NT条件；其中，上标/>
Figure BDA00035021750800000315
表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，
Figure BDA0003502175080000033
Figure BDA0003502175080000034
其中，/>
Figure BDA0003502175080000035
得到I个数据流；此外，令
Figure BDA0003502175080000036
表示基站发送的信号矢量；用户端通过RBF接收到的信表示为：
Figure BDA0003502175080000037
其中，
Figure BDA0003502175080000038
表示基站和第K个用户的信道矩阵，满足/>
Figure BDA0003502175080000039
的i.i.d(独立同分布)，假设矩阵在相干时间T内保持不变；/>
Figure BDA00035021750800000310
表示在每个用户处的复加性高斯白噪声；设基站有每个用户信道的所有状态信息。H代表共轭转置。
进一步地，所述步骤1中，建立优化问题具体为：根据UE的发射信号功率约束、缩放系数约束，建立以下行用户接收信号最大误符号率最小化为目标的优化问题：
Figure BDA00035021750800000311
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；
Figure BDA00035021750800000312
d＝[d1,1,…dK,I]；/>
Figure BDA00035021750800000313
表示第k个用户的波束成型矩阵，/>
Figure BDA00035021750800000314
Figure BDA0003502175080000041
表示所有用户的波束成型矩阵，dk,i表示第k个用户第i个数据流接收信号的增益因子，d向量表示所有数据流的增益因子。
进一步地，所述步骤1中，进行SEP表达式形式化，具体为：当接收端采用以下接收方案时：
Figure BDA0003502175080000042
上文中，
Figure BDA0003502175080000043
表示接收到的信号，此处/>
Figure BDA0003502175080000044
表示通过缩放后得到的接收信号；
问题(3)中的SEP等价表示为：
Figure BDA0003502175080000045
其中，
Figure BDA0003502175080000046
Figure BDA0003502175080000047
并且将/>
Figure BDA0003502175080000048
换成/>
Figure BDA0003502175080000049
那么对/>
Figure BDA00035021750800000410
有相同的结果。其中，要求向量d中每个dk,i均大于0。
进一步地，所述步骤2中，对步骤1中所得优化问题进行等价转化具体为：通过最优解的等价性证明，将其转化如下问题：
Figure BDA00035021750800000411
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；对上述等价问题先进行实数化处理得到如下实数化问题：
Figure BDA0003502175080000051
其中
Figure BDA0003502175080000052
Figure BDA0003502175080000053
Figure BDA0003502175080000054
其中，/>
Figure BDA0003502175080000055
利用log-sum-exp函数来平滑max函数得到如下问题：
Figure BDA0003502175080000056
进一步地，所述步骤2中，APG算法的迭代更新如下：
令Θ0＝(X0,W0,d0)，通过公式(9)更新得到下一次结果：
Figure BDA0003502175080000057
ΠΘ表示Θ在集合Θ上的投影，
Figure BDA0003502175080000058
表示对函数f对Θ的梯度，其中j表示迭代次数，
Figure BDA0003502175080000059
代表步长，Zj+1是一个外推点，如下：
Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj) (10)
其中，
Figure BDA00035021750800000510
βj由回溯线搜索法得到；/>
Figure BDA00035021750800000511
Figure BDA00035021750800000512
分别表示x,w,d在集合/>
Figure BDA00035021750800000513
上的投影；
Figure BDA0003502175080000061
步长βj的选择要满足Θj+1下降性，即：
Figure BDA0003502175080000062
进一步地，所述步骤2中，APG算法具体迭代步骤如下：
1：输入Θ0；
2：初始化βj，ξ0；
3：更新
Figure BDA0003502175080000063
4：更新Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj)；
5：判断
Figure BDA0003502175080000064
否，βj＝2×βj，重复步骤3-5；
是，j＝j+1；
6：直到满足预定义的停止条件；
7：输出Θj。
本发明达到的有益效果为：(1)本发明约束量少，使用更简便设计方案；(2)本发明每个用户可以接收多个数据流，通信系统的效率更高；(3)本发明基于APG解决方案效率高。
附图说明
图1为本发明实施例中的用户下行传输系统示意图。
图2为本发明实施例中的发射信号为QPSK，接收1个数据流用户在接收总数据流为8时，多天线和单天线的接收性能对比图。
图3为本发明实施例中的发射信号为16QAM，接收2个数据流用户在接收总数据流为8时，多天线和单天线的接收性能对比图。
图4为本发明实施例中的在接收2个数据流用户在接收总数据流为8时，不同发射信号与接收端性能表现的关系图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
参照图1，对于一个由1个基站和K个用户所组成的用户下行传输系统，基站配备NT根发射天线，每个用户有NR根接收天线，每个用户接收得到的数据流数为I并满足I≤NR和KI≤NT条件。基站预给用户传输一个块为T的QAM信号，表示为
Figure BDA0003502175080000071
Figure BDA0003502175080000072
Figure BDA0003502175080000073
步骤1，根据系统模型参数设定，建立下行信号模型及设计优化问题。
其下行链路首先由基站同时向所有UE发送信号。用户端接收到的信号为：
Figure BDA0003502175080000074
Figure BDA0003502175080000075
是基站和第k个用户之间的信道，假设矩阵在相干时间T内保持不变并满足/>
Figure BDA0003502175080000076
的i.i.d(独立同分布)。x(t)为设计的符号级预编码发射信号。/>
Figure BDA0003502175080000077
是基站和第k个用户之间的噪声。/>
Figure BDA0003502175080000078
表示在每个用户处的复加性高斯白噪声。假设基站有每个用户信道的所有状态信息。通过接收端的波束成型矩阵，用户得到的信号表示为：
Figure BDA0003502175080000081
其中
Figure BDA0003502175080000082
Figure BDA0003502175080000083
为接收端波成形矩阵，要满足/>
Figure BDA0003502175080000084
的条件，本实施例中可松弛到/>
Figure BDA0003502175080000085
为了正确检测接收信号，通过设计预编码
Figure BDA0003502175080000086
和接收波束成型矩阵/>
Figure BDA0003502175080000087
使接收到的信号/>
Figure BDA0003502175080000088
通过适当缩放，位于发射符号/>
Figure BDA0003502175080000089
的决策区域中，即让
Figure BDA00035021750800000810
其中，dki表示QAM星座点最小间距对应的缩放系数，
Figure BDA00035021750800000811
Figure BDA00035021750800000812
如果/>
Figure BDA00035021750800000813
则发射信号
Figure BDA00035021750800000814
可以正确被检测。定义第k个用户的第i个数据流接收信号的SEP为：
Figure BDA00035021750800000815
为了满足SEPk,i(t)，有：
Figure BDA00035021750800000816
其中，
Figure BDA00035021750800000817
Figure BDA0003502175080000091
根据上式误符号率的模型可表示为：
Figure BDA0003502175080000092
其中
Figure BDA0003502175080000093
并且将/>
Figure BDA0003502175080000094
换成/>
Figure BDA0003502175080000095
那么对/>
Figure BDA0003502175080000096
有相同的结果。
根据UE的发射信号功率约束、缩放系数约束，建立以下行用户接收信号最大误符号率最小化为目标的优化问题。
Figure BDA0003502175080000097
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件
Figure BDA0003502175080000098
d＝[d1,1,…dK,I]。由于Q函数为减函数，优化问题进一步表示为：
Figure BDA0003502175080000099
步骤2，将所得优化问题转为等价凸优化问题，并用APG算法求解。
将
Figure BDA00035021750800000910
带入，并引入辅助变量-η后，上述问题可化为：
Figure BDA0003502175080000101
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件。将
Figure BDA0003502175080000102
带入可得如下优化问题：
Figure BDA0003502175080000103
由于
Figure BDA0003502175080000104
存在不利于问题的优化求解，因此将问题/>
Figure BDA0003502175080000105
转化为/>
Figure BDA0003502175080000106
进行求解：
Figure BDA0003502175080000107
问题
Figure BDA0003502175080000108
可改写成如下：
Figure BDA0003502175080000109
以上问题均是凸问题，本发明提出APG算法进行求解。
在用APG算法进行求解前，先对上述凸问题进行实数化处理和光滑处理：
Figure BDA0003502175080000111
其中
Figure BDA0003502175080000112
Figure BDA0003502175080000113
Figure BDA0003502175080000114
其中，/>
Figure BDA0003502175080000115
对实数化后的问题进行log-sum-exp光滑处理后得到：
Figure BDA0003502175080000116
对处理后的函数通过APG算法进行迭代更新，令Θ＝(X,W,d)，有：
Figure BDA0003502175080000117
其中：
Figure BDA0003502175080000118
Figure BDA0003502175080000119
代表步长；Zj+1是一个外推点，如下：
Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj) (20)
其中，
Figure BDA0003502175080000121
βj由回溯线搜索法得到；/>
Figure BDA0003502175080000122
Figure BDA0003502175080000123
分别表示x,w,d在集合/>
Figure BDA0003502175080000124
上的投影。
Figure BDA0003502175080000125
步长βj的选择要满足Θj+1下降性，即：
Figure BDA0003502175080000126
APG算法的具体流程如下：
1：输入Θ0；
2：初始化βj，ξ0；
3：更新
Figure BDA0003502175080000127
4：更新Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj)；
5：判断
Figure BDA0003502175080000128
否，βj＝2×βj，重复步骤3-5；
是，j＝j+1；
6：直到
Figure BDA0003502175080000129
或者/>
Figure BDA00035021750800001210
7：输出Θj。
为了验证模型和算法的性能，利用MATLAB进行了相应场景的仿真实验，对优化问题进行求解。除控制该变量外，公共仿真参数设置如下：基站配备8根发射天线，4个接收用户，每个用户配备4根接收天线和2个数据流。发射功率P＝10，信道长度T＝10。
图2展示了发射信号为QPSK，接收1个数据流用户在接收总数据流为8时，多天线比单天线接收有更好的性能。验证了所提出接收多天线系统的可行性。
图3展示了发射信号为16QAM，接收2个数据流用户在接收总数据流为8时，随着接收天线数的增加，接收端会有更好的接收性能。验证了所提出接收多天线系统的正确性。
图4展示了在接收2个数据流用户在接收总数据流为8时，不同发射信号与接收端性能表现的关系。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤1，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP-RBF与接收端误符号率SEP之间的关系，并利用所得关系，建立发射功率约束下以接收端用户最大SEP最小化为目标的优化问题，以进行发端SLP和收端RBF设计；
所述步骤1中，接收信号以及信道建模具体为：考虑一个具有一个基站和K个用户的多用户MIMO下行链路，其中基站配备NT根天线每个用户有NR根接收天线；基站给每个用户分别传输T个QAM符号，即
Figure QLYQS_1
S为QAM符号集：
Figure QLYQS_2
式中，
Figure QLYQS_3
为用户端的接收数据流并满足I≤NR和KI≤NT条件；其中，上标
Figure QLYQS_4
表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，
Figure QLYQS_5
Figure QLYQS_6
其中，/>
Figure QLYQS_7
得到I个数据流；此外，令
Figure QLYQS_8
表示基站发送的信号矢量；用户端通过RBF接收到的信表示为：
Figure QLYQS_9
其中，
Figure QLYQS_10
表示基站和第K个用户的信道矩阵，假设矩阵在相干时间T内保持不变；/>
Figure QLYQS_11
表示在每个用户处的复加性高斯白噪声；设基站有每个用户信道的所有状态信息；上标H表示共轭转置；
所述步骤1中，建立优化问题具体为：根据UE的发射信号功率约束、缩放系数约束，建立以下行用户接收信号最大误符号率最小化为目标的优化问题：
Figure QLYQS_12
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；
Figure QLYQS_13
d＝d1,1,…dK,I；/>
Figure QLYQS_14
表示第k个用户的波束成型矩阵，/>
Figure QLYQS_15
Figure QLYQS_16
表示所有用户的波束成型矩阵，dk,i表示第k个用户第i个数据流接收信号的增益因子，d向量表示所有数据流的增益因子；
所述步骤1中，进行SEP表达式形式化，具体为：当接收端采用以下接收方案时：
Figure QLYQS_17
Figure QLYQS_18
表示通过缩放后得到的接收信号；
问题(3)中的SEP等价表示为：
Figure QLYQS_19
其中，
Figure QLYQS_20
Figure QLYQS_21
并且将/>
Figure QLYQS_22
换成/>
Figure QLYQS_23
那么对/>
Figure QLYQS_24
有相同的结果；
步骤2，将对上述问题进行等价转化；然后利用log-sum-exp函数对目标中的无穷范数进行近似；将问题转化为适用于梯度投影算法的形式；通过加速梯度投影APG算法进行求解，得到最优设计方案所述步骤2中，对步骤1中所得优化问题进行等价转化具体为：通过最优解的等价性证明，将其转化如下问题：
Figure QLYQS_25
其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；对上述等价问题先进行实数化处理得到如下实数化问题：
Figure QLYQS_26
其中
Figure QLYQS_27
Figure QLYQS_28
Figure QLYQS_29
其中，/>
Figure QLYQS_30
利用log-sum-exp函数来平滑max函数得到如下问题：
Figure QLYQS_31
2.根据权利要求1所述的一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述步骤2中，APG算法的迭代更新如下：
令Θ0＝(X0,W0,d0)，通过公式(9)更新得到下一次结果：
Figure QLYQS_32
ΠΘ表示Θ在集合Θ上的投影，
Figure QLYQS_33
表示对函数f对Θ的梯度，其中j表示迭代次数，
Figure QLYQS_34
代表步长，Zj+1是一个外推点，如下：
Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj) (10)
其中，
Figure QLYQS_35
βj由回溯线搜索法得到；/>
Figure QLYQS_36
Figure QLYQS_37
分别表示x,w,d在集合/>
Figure QLYQS_38
上的投影；
Figure QLYQS_39
步长βj的选择要满足Θj+1下降性，即：
Figure QLYQS_40
。
3.根据权利要求2所述的一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述步骤2中，APG算法具体迭代步骤如下：
1：输入Θ0；
2：初始化βj，ξ0；
3：更新
Figure QLYQS_41
4：更新Zj+1＝Θj+1+αj+1(Θj+1-Θj)；
5：判断
Figure QLYQS_42
否，βj＝2×βj，重复步骤3-5；
是，j＝j+1；
6：直到满足预定义的停止条件；
7：输出Θj。
CN202210130374.XA 2022-02-11 2022-02-11 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法 Active CN114531185B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210130374.XA CN114531185B (zh) 2022-02-11 2022-02-11 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210130374.XA CN114531185B (zh) 2022-02-11 2022-02-11 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114531185A CN114531185A (zh) 2022-05-24
CN114531185B true CN114531185B (zh) 2023-06-16

Family

ID=81622794

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210130374.XA Active CN114531185B (zh) 2022-02-11 2022-02-11 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114531185B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101138176A (zh) * 2005-03-07 2008-03-05 菲尼萨公司 高速sfp收发器
WO2017050930A1 (en) * 2015-09-23 2017-03-30 Université Du Luxembourg Method and device for symbol-level multiuser precoding
CN111726153A (zh) * 2020-06-17 2020-09-29 中山大学 用于航空通信公共信道的自适应预编码方法
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090316674A1 (en) * 2008-06-18 2009-12-24 Yi-Pin Eric Wang Method and apparatus for demodulation of qam signal using symbol-specific amplitude reference estimation

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101138176A (zh) * 2005-03-07 2008-03-05 菲尼萨公司 高速sfp收发器
WO2017050930A1 (en) * 2015-09-23 2017-03-30 Université Du Luxembourg Method and device for symbol-level multiuser precoding
CN111726153A (zh) * 2020-06-17 2020-09-29 中山大学 用于航空通信公共信道的自适应预编码方法
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114531185A (zh) 2022-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102055563B (zh) 一种适用于多基站协作的自适应联合线性预编码方法
CN112468196B (zh) 一种基于pzf预编码的去蜂窝大规模mimo系统中功率分配方法
CN112272051B (zh) 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法
CN101867462A (zh) 一种基于最小总误码率的多基站协作线性预编码方法
CN111405596B (zh) 莱斯信道下大规模天线无线携能通信系统资源优化方法
CN107026683B (zh) 一种基于空间分集自适应的mimo-fso系统
CN109068382B (zh) 一种基于时延QoS的NOMA跨层功率分配方法
CN114285444A (zh) 一种去蜂窝大规模mimo系统的功率优化方法
KR20030078663A (ko) 폐루프 다중 안테나 시스템
CN102104451A (zh) 多输入多输出系统中多用户收发联合预编码的方法及装置
CN116760448A (zh) 一种基于mimo-noma的星地融合网络资源高效分配方法
CN109391315B (zh) 一种数据模型双驱动的mimo接收机
CN101848174A (zh) 发射预处理方法和发射预处理信号的数据解调方法
CN104253638B (zh) 基于Stiefel流形上共轭梯度法的MIMO干扰对齐算法
CN114531185B (zh) 一种基于符号级信息的收发机联合设计方法
CN112600593A (zh) 一种基于noma的波束选择方法
CN104821840B (zh) 一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法
CN104320170A (zh) 大规模mimo系统中导频污染抑制波束赋形方法
CN109474318B (zh) 多用户双向mimo中继系统下包含直传链路的预编码方法
CN112188605A (zh) 无线携能通信场景下网络辅助全双工系统收发机设计方法
CN113381792B (zh) 一种基于信干噪比下界的波形生成方法
CN113194542B (zh) 一种非圆信号辅助noma系统的功率分配方法
CN103209496B (zh) 多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法
Lee et al. Weighted Sum Rate Maximization for Two-Way Wireless Powered Interference Channels
CN101800715A (zh) 酉预编码方法及装置、解码方法及装置和酉预编解码系统

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