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基于几何均值分解的可见光MIMO预编码优化设计
被引量：
1
1
作者
刘晓叶
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第7期127-131,共5页
在可见光通信(VLC,Visible Light Communication)系统中,受发送信号非负约束和信道相关性较强影响,预编码后的等效子信道增益差异较大,现有的预编码需要迭代搜索等复杂的功率和比特分配算法来适配不同子信道。针对此问题,利用非线性判...
在可见光通信(VLC,Visible Light Communication)系统中,受发送信号非负约束和信道相关性较强影响,预编码后的等效子信道增益差异较大,现有的预编码需要迭代搜索等复杂的功率和比特分配算法来适配不同子信道。针对此问题,利用非线性判决反馈均衡检测器,提出基于几何平均分解的线性预编码,将信道分解成多个增益相同的子信道来提高误码率性能,避免了传统预编码中复杂的功率和比特分配问题,又基于最小均方误差准则进行功率分配,进一步提高了系统性能。最后仿真实验分析结果表明,所提两种方案均明显优于传统预编码,误码率性能获得了约8 dB~12 dB增益。
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关键词
可见光通信
预编码
误码率
判决反馈均衡
几何平均分解
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职称材料
毫米波MIMO的DNN混合预编码梯度优化方法
被引量：
2
2
作者
王勇
王喜媛
任泽洋
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期202-207,共6页
毫米波多输入多输出的混合预编码是降低硬件复杂度和能量消耗的重要方法。为降低优化处理的复杂性并提升频谱效率,提出了一种支持深度学习的混合预编码优化算法。为了消除子信道之间由信噪比差异导致部分子信道误码率较高进而对整体误...
毫米波多输入多输出的混合预编码是降低硬件复杂度和能量消耗的重要方法。为降低优化处理的复杂性并提升频谱效率,提出了一种支持深度学习的混合预编码优化算法。为了消除子信道之间由信噪比差异导致部分子信道误码率较高进而对整体误码率产生的不良影响,通过基于块对角化的几何均值分解和深度神经网络的训练来选择混合预编码器,将预编码器的优化选择视为深度神经网络中的映射,以优化大规模多输入多输出的混合预编码过程。将频谱效率的优化问题近似归结为全数字预编码器和混合预编码器之间的欧氏距离的最小化问题,利用有限数量的射频链路实现吞吐量的改善。性能分析和仿真结果都表明,由于采用改进的梯度计算算法和单循环迭代结构,基于深度神经网络的方法能够最小化毫米波多输入多输出的误码率并提高频谱效率,同时显著地降低了所需的计算复杂度。当频谱效率为50 bit/(s·Hz)时,信噪比可节省3 dB。不同方案达到相同误码率时,信噪比可节省5 dB以上,并具有更好的稳健性。
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关键词
混合预编码
频谱效率
几何平均分解
深度神经网络
多输入多输出
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职称材料
MIMO系统中基于GMD方法的矢量预编码设计
3
作者
刘锋
蒋铃鸽
何晨
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期304-307,共4页
针对多输入-多输出(MIMO)通信系统提出了一种基于几何平均分解(GMD)的矢量预编码(VP)设计.该设计是基于THP(Tomlinson-Harashima Precoding)技术的GMD收发机的推广形式.基于GMD方法的联合收发处理构建了等对角的上三角信道,消除了子信...
针对多输入-多输出(MIMO)通信系统提出了一种基于几何平均分解(GMD)的矢量预编码(VP)设计.该设计是基于THP(Tomlinson-Harashima Precoding)技术的GMD收发机的推广形式.基于GMD方法的联合收发处理构建了等对角的上三角信道,消除了子信道增益间的不平衡.给出了基于迫零(ZF)准则的预编码方案,利用扩展信道得到基于最小均方误差(MMSE)准则的方案.仿真结果表明,该方案具有比现有VP和GMD THP收发机更好的性能.
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关键词
矢量预编码
多输入-多输出系统
几何平均分解
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职称材料
题名
基于几何均值分解的可见光MIMO预编码优化设计
被引量：
1
1
作者
刘晓叶
机构
郑州大学
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第7期127-131,共5页
基金
国家重点研发计划项目(No.2019QY0302)
国家自然科学基金资助项目(No.61640003)
河南省高校重点科研项目(No.20A510010)。
文摘
在可见光通信(VLC,Visible Light Communication)系统中,受发送信号非负约束和信道相关性较强影响,预编码后的等效子信道增益差异较大,现有的预编码需要迭代搜索等复杂的功率和比特分配算法来适配不同子信道。针对此问题,利用非线性判决反馈均衡检测器,提出基于几何平均分解的线性预编码,将信道分解成多个增益相同的子信道来提高误码率性能,避免了传统预编码中复杂的功率和比特分配问题,又基于最小均方误差准则进行功率分配,进一步提高了系统性能。最后仿真实验分析结果表明,所提两种方案均明显优于传统预编码,误码率性能获得了约8 dB~12 dB增益。
关键词
可见光通信
预编码
误码率
判决反馈均衡
几何平均分解
Keywords
visible light communication
precoder
bit error rate,decision feedback equalization
geometric mean decomposition
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
毫米波MIMO的DNN混合预编码梯度优化方法
被引量：
2
2
作者
王勇
王喜媛
任泽洋
机构
西安电子科技大学网络与信息安全学院
西安电子科技大学信息科学研究中心
北京邮电大学国际学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期202-207,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0804103)。
文摘
毫米波多输入多输出的混合预编码是降低硬件复杂度和能量消耗的重要方法。为降低优化处理的复杂性并提升频谱效率,提出了一种支持深度学习的混合预编码优化算法。为了消除子信道之间由信噪比差异导致部分子信道误码率较高进而对整体误码率产生的不良影响,通过基于块对角化的几何均值分解和深度神经网络的训练来选择混合预编码器,将预编码器的优化选择视为深度神经网络中的映射,以优化大规模多输入多输出的混合预编码过程。将频谱效率的优化问题近似归结为全数字预编码器和混合预编码器之间的欧氏距离的最小化问题,利用有限数量的射频链路实现吞吐量的改善。性能分析和仿真结果都表明,由于采用改进的梯度计算算法和单循环迭代结构,基于深度神经网络的方法能够最小化毫米波多输入多输出的误码率并提高频谱效率,同时显著地降低了所需的计算复杂度。当频谱效率为50 bit/(s·Hz)时,信噪比可节省3 dB。不同方案达到相同误码率时,信噪比可节省5 dB以上,并具有更好的稳健性。
关键词
混合预编码
频谱效率
几何平均分解
深度神经网络
多输入多输出
Keywords
hybrid precoding
spectral efficiency
geometric mean decomposition
deep neural network
multi-input multi-output
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
MIMO系统中基于GMD方法的矢量预编码设计
3
作者
刘锋
蒋铃鸽
何晨
机构
上海交通大学电子工程系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期304-307,共4页
基金
上海市科委重大科技攻关项目(06DZ15013)
国家自然科学基金(60772100)资助项目
文摘
针对多输入-多输出(MIMO)通信系统提出了一种基于几何平均分解(GMD)的矢量预编码(VP)设计.该设计是基于THP(Tomlinson-Harashima Precoding)技术的GMD收发机的推广形式.基于GMD方法的联合收发处理构建了等对角的上三角信道,消除了子信道增益间的不平衡.给出了基于迫零(ZF)准则的预编码方案,利用扩展信道得到基于最小均方误差(MMSE)准则的方案.仿真结果表明,该方案具有比现有VP和GMD THP收发机更好的性能.
关键词
矢量预编码
多输入-多输出系统
几何平均分解
Keywords
vector precoding
multiple input multiple output （MIMO） systems
geometric mean decomposition
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于几何均值分解的可见光MIMO预编码优化设计
刘晓叶
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
毫米波MIMO的DNN混合预编码梯度优化方法
王勇
王喜媛
任泽洋
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
MIMO系统中基于GMD方法的矢量预编码设计
刘锋
蒋铃鸽
何晨
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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