为了在大规模多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)下行系统中得到精准的信道状态信息(Channel State Information,CSI),提出了基于多奇异值的预编码码字选择方法。该方法在重构信道矩阵的基础上对信道自相关矩阵进行奇异值分解...为了在大规模多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)下行系统中得到精准的信道状态信息(Channel State Information,CSI),提出了基于多奇异值的预编码码字选择方法。该方法在重构信道矩阵的基础上对信道自相关矩阵进行奇异值分解,利用分解出的前两个特征值对应的特征向量对信道进行在垂直和水平两个维度上联合量化。此方法在降低系统选码复杂度的同时,还能保持较好地逼近真实信道的性能。此外,基于假设的信道模型给出了量化反馈比特数与量化精度的关系。通过MATLAB实验仿真,证实了该方法的有效性和可行性。展开更多
文摘为了在大规模多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)下行系统中得到精准的信道状态信息(Channel State Information,CSI),提出了基于多奇异值的预编码码字选择方法。该方法在重构信道矩阵的基础上对信道自相关矩阵进行奇异值分解,利用分解出的前两个特征值对应的特征向量对信道进行在垂直和水平两个维度上联合量化。此方法在降低系统选码复杂度的同时,还能保持较好地逼近真实信道的性能。此外,基于假设的信道模型给出了量化反馈比特数与量化精度的关系。通过MATLAB实验仿真,证实了该方法的有效性和可行性。