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摘要:
针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中基于传统粒子群优化(PSO)算法的混合预编码方案,在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案.首先,随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量,并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量;其次,更新位置矢量和速度矢量,并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量,从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子,将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量,并与之前的群体最优位置矢量比较,经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量,并对其进行归一化;最后,根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵.仿真结果表明,与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比,所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化;其收敛速度提高约100%,且性能可以达到全数字预编码方案的90%,因此,该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛.
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文献信息
篇名 基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 毫米波 大规模多输入多输出技术 混合预编码 收敛速度 和速率
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 2365-2369
页数 5页 分类号 TN928
字数 5355字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴君钦 江西理工大学信息工程学院 53 269 9.0 13.0
2 黄劲松 江西理工大学信息工程学院 9 3 1.0 1.0
3 李人敏 江西理工大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
4 陈琛 江西理工大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
毫米波
大规模多输入多输出技术
混合预编码
收敛速度
和速率
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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