毫米波系统中混合预编码的交替最小化附matlab代码

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,数据同步 small 3个月
推荐场景:
数据库上云
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
数据传输服务 DTS,数据同步 1个月
简介: 毫米波系统中混合预编码的交替最小化附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

在毫米波通信系统中,混合预编码是一种有效的技术,用于克服大气传输和多径效应对信号传输的影响。混合预编码通过利用多个天线的干涉效应来提高系统的传输性能。

交替最小化算法是一种常用的优化算法,用于求解非线性问题。在毫米波系统中,交替最小化算法被广泛应用于混合预编码的优化问题中。该算法通过交替地更新预编码矩阵和数据传输矩阵,以最小化传输误差。

混合预编码的交替最小化算法的基本步骤如下:

  1. 初始化预编码矩阵和数据传输矩阵。
  2. 根据当前的预编码矩阵,计算数据传输矩阵。
  3. 根据当前的数据传输矩阵,更新预编码矩阵。
  4. 重复步骤2和步骤3,直到满足收敛条件。

在每一次迭代中,交替最小化算法通过不断更新预编码矩阵和数据传输矩阵,逐渐降低传输误差,从而提高系统的传输性能。

混合预编码的交替最小化算法在毫米波通信系统中具有重要的应用价值。通过优化预编码矩阵和数据传输矩阵,可以最大程度地提高系统的传输速率和可靠性。这对于实现高速、高容量的毫米波通信具有重要意义。

总结起来,混合预编码的交替最小化算法是毫米波通信系统中的一种重要技术。通过不断优化预编码矩阵和数据传输矩阵,可以提高系统的传输性能,实现高速、高容量的毫米波通信。这种算法在未来的通信技术发展中将发挥重要作用。

⛄ 部分代码

clear,clc%Nt = 144;%Nr = 16;%Ns = 4;%NRF = 4;Nt = 144;Nr = 36;Ns = 8;NRF = 12;SNR_dB = -40:5:0;SNR = 10.^(SNR_dB./10);realization = 200;smax = length(SNR); % enable the parallelNc = 30;c = 1/sqrt(Nc)*exp(1i*[0:2*pi/Nc:2*pi-2*pi/Nc])';C = kron(eye(NRF),c);%parfor reali = 1:realizationfor reali = 1:realization    reali    [ H,At,Ar,Fopt,Wopt ] = channel_realization(Nt,Nr,Ns);        [ FRFA, FBBA ] = AE_AltMin( Fopt, NRF);    FBBA = sqrt(Ns) * FBBA / norm(FRFA * FBBA,'fro');    [ WRFA, WBBA ] = AE_AltMin( Wopt, NRF);        [ FRFO, FBBO ] = OMP( Fopt, NRF, At);    FBBO = sqrt(Ns) * FBBO / norm(FRFO * FBBO,'fro');    [ WRFO, WBBO ] = OMP( Wopt, NRF, Ar);    [ FRF, FBB ] = my_AltMin_new( Fopt, C);    FBB = sqrt(Ns) * FBB / norm(FRF * FBB,'fro');    [ WRF, WBB ] = my_AltMin_new( Wopt, C);    for s = 1:smax        RA(s,reali) = log2(det(eye(Ns) + SNR(s) * pinv(WRFA*WBBA) * H * FRFA * FBBA * FBBA' * FRFA' * H' * WRFA*WBBA));        ROM(s,reali) = log2(det(eye(Ns) + SNR(s) * pinv(WRFO*WBBO) * H * FRFO * FBBO * FBBO' * FRFO' * H' * WRFO*WBBO));        R(s,reali) = log2(det(eye(Ns) + SNR(s) * pinv(WRF*WBB) * H * FRF * FBB * FBB' * FRF' * H' * WRF*WBB));        RO(s,reali) = log2(det(eye(Ns) + SNR(s) * pinv(Wopt) * H * Fopt * Fopt' * H' * Wopt));    endendplot(SNR_dB,sum(RO,2)/realization,'r-o','LineWidth',1.5);hold ongrid onplot(SNR_dB,sum(R,2)/realization,'m-^','LineWidth',1.5);plot(SNR_dB,sum(RA,2)/realization,'Marker','>','Color',[0 0.498039215803146 0],'LineWidth',1.5);plot(SNR_dB,sum(ROM,2)/realization,'b-v','LineWidth',1.5);legend('Fully digital','Proposed FPS-AltMin','MO-AltMin [3]','OMP [2]')

⛄ 运行结果


⛄ 参考文献

[1] Xianghao Yu, et al.  "Alternating Minimization Algorithms for Hybrid Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems " IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN SIGNAL PROCESSING, VOL. 10, NO. 3, APRIL 2016

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
Sqoop 企业级大数据迁移方案实战
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。它用于从关系数据库(如MySQL,Oracle)导入数据到Hadoop HDFS,并从Hadoop文件系统导出到关系数据库。 本课程主要讲解了Sqoop的设计思想及原理、部署安装及配置、详细具体的使用方法技巧与实操案例、企业级任务管理等。结合日常工作实践,培养解决实际问题的能力。本课程由黑马程序员提供。
相关文章
|
19天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
基于MIMO系统的PE-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
本文介绍了基于交替最小化(AltMin)算法的混合预编码技术在MIMO系统中的应用。通过Matlab 2022a仿真,展示了该算法在不同信噪比下的性能表现。核心程序实现了对预编码器和组合器的优化,有效降低了硬件复杂度,同时保持了接近全数字预编码的性能。仿真结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和收敛性。
32 8
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
OFDM系统PAPR算法的MATLAB仿真,对比SLM,PTS以及CAF,对比不同傅里叶变换长度
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下,通过选择映射(SLM)与相位截断星座图(PTS)技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释,附带操作步骤视频,适合研究与教学使用。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
47 3
|
2月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
2月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术,通过空间域的不同天线传输符号序列,并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端,每次仅激活一个天线发送符号;在接收端,通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色,尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
|
2月前
|
Python
基于python-django的matlab护照识别网站系统
基于python-django的matlab护照识别网站系统
19 0
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
224 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
109 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

热门文章

最新文章