大规模MIMO系统中基于牛顿迭代和超松弛迭代的WWSE预编码算法

在大规模MIMO系统中,将牛顿迭代法用于传统的WWSE预编码算法求逆运算,但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题,提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法,然后与牛顿迭代算法相结合,利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算,将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示,与传统牛顿迭代法比较,WWSESOR-NT算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。

一种基于SSOR的大规模MIMO线性预编码方案

大规模多输入多输出系统(Massive MIMO)由于天线数和用户数太大,导致预编码矩阵在求逆是复杂度过高。为了降低复杂度,本文提出了一种基于对称逐步超松弛(SSOR)的线性预编码方案,相比传统的规则化迫零(RZF)预编码方案,本文所提的方案在没有任何性能损失的情况下可以降低一个量级的运算复杂度,为了保证所提SSOR预编码方案的性能,提出一种仅依靠天线配置的简单的量化松弛参数。

基于改进共轭梯度的大规模多输入多输出预编码

针对大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统下行链路预编码实现复杂、线性预编码矩阵求逆困难等问题,提出一种基于对称逐步超松弛预处理共轭梯度法(SSOR-PCG)的低复杂度预编码算法。该算法在共轭梯度(PCG)算法的基础上,采用对称逐步超松弛分裂(SSOR)算法对矩阵进行预处理以降低矩阵的条件数,达到提高预编码算法收敛速度、降低复杂度的目的。仿真结果表明:与PCG算法相比,所提出的SSOR-PCG预编码算法运行时间缩短约88.93%,在信噪比为26dB时已收敛;与迫零预编码算法相比,所提算法迭代2次即可获得与迫零预编码算法相近的系统容量性能,复杂度降低约一个数量级,误码率降低约49.94%。

大规模MIMO系统中的联合预编码算法

在大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统中,针对正则化迫零(RZF)预编码算法矩阵求逆复杂度较高的问题,现有的牛顿(Newton)迭代法可有效减小复杂度。但Newton迭代法收敛速度慢且迭代初始值计算复杂。论文基于超松弛(SOR)迭代法的思想得到一种矩阵求逆方法即超松弛矩阵求逆(SORMI)迭代法,并将其迭代结果作为Newton迭代法的初始值,提出SORMI-Newton联合预编码算法。仿真结果表明,与Newton和SORMI迭代法相比,联合算法可提供更精确的迭代初始值,从而加快了收敛速度,能够以较少迭代次数达到RZF预编码误码率性能。

基于SSOR预条件技术的快速相位解缠算法

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤和研究热点。在众多的解缠算法中,最小二乘相位解缠算法以其优良的稳定性受到人们的关注。该方法的核心思想是将相位解缠问题转化为通过迭代方法求解大型线性方程组。然而,传统的迭代方法存在收敛缓慢,耗时过长的缺点。针对这一问题,本文提出了一种利用对称超松弛预条件技术加速相位解缠的新方法。数值仿真实验表明,与传统方法相比,该方法可以在精确恢复真实相位的前提下,大大提高相位解缠的效率。