基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真

简介: 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。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印):

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要
基于MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统的SDR-AltMin混合预编码算法是一种先进的无线通信技术,它结合了凸优化和交替最小化技术来优化大规模MIMO系统的性能。

2.1 SDR-AltMin混合预编码算法
预编码技术是MIMO系统中的关键技术之一,其目的是通过在发射端对信号进行适当的预处理,以提高接收端的信号质量。预编码器设计的目标是使信号在经过无线信道传输后,能够在接收端实现期望的信号重构。

     SDR-AltMin混合预编码算法是一种针对大规模MIMO系统的高效预编码技术,它结合了半定松弛(Semidefinite Relaxation, SDR)和交替最小化(Alternating Minimization, AltMin)两种方法,以优化预编码矩阵。

2.1.1 SDR(半定松弛)
SDR是一种将非凸优化问题转化为凸优化问题的技术,通过引入松弛变量和约束条件,将原本非凸的优化问题转化为一个凸优化问题,从而可以利用成熟的凸优化算法求解。

2.1.2 SDR(半定松弛)
SDR是一种将非凸优化问题转化为凸优化问题的技术,通过引入松弛变量和约束条件,将原本非凸的优化问题转化为一个凸优化问题,从而可以利用成熟的凸优化算法求解。

2.2 SDR-AltMin算法原理
假设有一个MIMO系统,其中发送端有Nt​ 个天线,接收端有Nr​ 个天线,需要传输Ns​ 路独立的数据流。目标是设计一个预编码矩阵 F 和一个接收矩阵W,使得接收端的信号质量最优。整个算法的流程可以用如下流程图表示:

4.png
5.png

2.3 CVX工具箱
在本课题汇总,优化过程用到了cvx工具箱。CVX是一个用于Matlab和GNU Octave的建模系统,它允许用户以自然的数学形式编写凸优化问题,并使用通用的数学优化求解器来求解这些问题。CVX支持多种类型的凸优化问题,包括线性规划、二次规划、几何规划、半定规划等。在matlab中,调用cvx工具箱格式为:

```cvx_begin % 开始CVX求解环境
variable X(n,n) hermitian
minimize(norm(AXB - C, 'fro'))
subject to
trace(X) == 1
X >= 0
cvx_end % 结束CVX求解环境



       要在Matlab中调用CVX,只需在Matlab环境中导入CVX包,并使用CVX提供的API来构建和求解优化问题。

        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,有效地解决了大规模MIMO系统中的预编码器设计问题。该算法不仅能够提高系统的性能,还可以降低计算复杂度。

3.MATLAB核心程序
```NRF = [2,4,8,16,32];



SNR = 10.^(SNR_dB./10);
realization = 20;
smax = length(SNR);% enable the parallel

for r = 1:length(NRF)
    parfor reali = 1:realization
        [ij1,ij2,r,reali]
        [ FRF, FBB ] = SDR_AltMin( Fopt(:,:,reali), NRF(r) );
        [ WRF, WBB ] = Receiver( Wopt(:,:,reali), NRF(r) );
        R(r,reali) = log2(det(eye(Ns) + SNR/Ns * pinv(WRF * WBB) * H(:,:,reali) * FRF * FBB * FBB' * FRF' * H(:,:,reali)' * WRF * WBB));    
    end
end
% plot(NRF,sum(R,2)/realization,'Marker','diamond','LineWidth',1.5,'Color',[0.87058824300766 0.490196079015732 0]);
% grid on
% hold on
if SNR_dB==0
if Ns == 2
   save nrfns2.mat NRF R realization
end
if Ns == 4
   save nrfns4.mat NRF R realization
end
if Ns == 8
   save nrfns8.mat NRF R realization
end
end
if SNR_dB==-5
if Ns == 2
   save nrfns22.mat NRF R realization
end
if Ns == 4
   save nrfns42.mat NRF R realization
end
if Ns == 8
   save nrfns82.mat NRF R realization
end
end
if SNR_dB==-10
if Ns == 2
   save nrfns23.mat NRF R realization
end
if Ns == 4
   save nrfns43.mat NRF R realization
end
if Ns == 8
   save nrfns83.mat NRF R realization
end
end
if SNR_dB==5
if Ns == 2
   save nrfns24.mat NRF R realization
end
if Ns == 4
   save nrfns44.mat NRF R realization
end
if Ns == 8
   save nrfns84.mat NRF R realization
end
end
end
end
0X_071m
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
3天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Big-Bang-Big-Crunch(BBBC)算法的目标函数最小值计算matlab仿真
该程序基于Big-Bang-Big-Crunch (BBBC)算法,在MATLAB2022A中实现目标函数最小值的计算与仿真。通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,算法在解空间中搜索最优解。程序初始化随机解集,经过扩张和收缩阶段逐步逼近全局最优解,并记录每次迭代的最佳适应度。最终输出最佳解及其对应的目标函数最小值,并绘制收敛曲线展示优化过程。 核心代码实现了主循环、粒子位置更新、适应度评估及最优解更新等功能。程序运行后无水印,提供清晰的结果展示。
|
4天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真
本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法,旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性,优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析,验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制,增强了目标状态估计的准确性,尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真
本程序基于Adaboost算法进行数据分类的Matlab仿真,对比线性与非线性分类效果。使用MATLAB2022A版本运行,展示完整无水印结果。AdaBoost通过迭代训练弱分类器并赋予错分样本更高权重,最终组合成强分类器,显著提升预测准确率。随着弱分类器数量增加,训练误差逐渐减小。核心代码实现详细,适合研究和教学使用。
|
2天前
|
存储 人工智能 算法
通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
阿里云向量检索服务Milvus 2.5版本在全文检索、关键词匹配以及混合检索(Hybrid Search)方面实现了显著的增强,在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能,并阐述其在RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。
通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
83 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
17天前
|
算法
基于遗传优化算法的风力机位置布局matlab仿真
本项目基于遗传优化算法(GA)进行风力机位置布局的MATLAB仿真,旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制,通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤,在复杂约束条件下找到最优布局方案,提升风场整体能源产出效率。
|
17天前
|
算法 安全 机器人
基于包围盒的机械臂防碰撞算法matlab仿真
基于包围盒的机械臂防碰撞算法通过构建包围盒来近似表示机械臂及其环境中各实体的空间占用,检测包围盒是否相交以预判并规避潜在碰撞风险。该算法适用于复杂结构对象,通过细分目标对象并逐级检测,确保操作安全。系统采用MATLAB2022a开发,仿真结果显示其有效性。此技术广泛应用于机器人运动规划与控制领域,确保机器人在复杂环境中的安全作业。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。