低复杂度单载波时域均衡算法

由于卫星通信体制的约束,接收机信号处理在时域进行,致使传统信道均衡算法面临高维矩阵求逆困境。充分利用Toeplitz矩阵的特殊结构和连续干扰消除思想,提出了一种低复杂度单载波时域均衡算法,将高维信道均衡系统转换成多个低维信道均衡系统,依次对低维信道均衡系统进行均衡,从而避免对高维矩阵求逆操作。实验结果表明,与传统信道均衡算法相比,所提算法能以更低的计算复杂度实现更相近甚至更优的误码性能。

基于图神经网络的低复杂度无蜂窝大规模MIMO无线传输

波束成形是多天线无线通信网络研究中的基本问题之一。针对无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)多点联合发送中满足用户服务质量需求下的最大化系统和速率波束成形问题,利用网络历史数据,提出了基于图神经网络的波束成形智能优化算法,有效克服了传统优化算法在大规模多天线通信中计算效率低的缺点。仿真实验结果表明,所提算法的性能表现与传统优化算法接近,且具有更低的计算复杂度。