為了解決部分連接結(jié)構(gòu)毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中預(yù)編碼算法高復(fù)雜度的問(wèn)題,提出了一種基于相位對(duì)齊的混合預(yù)編碼方案（Phase Alignment-Singular Value Decomposition,PA-SVD）。該方案首先通過(guò)提取信道矩陣共軛轉(zhuǎn)置的部分相位的方法設(shè)計(jì)模擬預(yù)編碼,以獲得較高的天線(xiàn)增益,其次數(shù)字預(yù)編碼矩陣采用奇異值分解的方法獲得。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有的EC-SIC（Equivalent Channel-Successive Interference Cancellation）和PZF（Phased Zero-Forcing）算法相比,文中所提算法的頻譜效率略低于EC-SIC算法而高于PZF算法,在算法復(fù)雜度上遠(yuǎn)低于EC-SIC,與PZF算法的復(fù)雜度相當(dāng)。 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,40(03)北大核心

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【部分圖文】：

部分連接結(jié)構(gòu)混合預(yù)編碼

在數(shù)據(jù)流數(shù)與射頻鏈路數(shù)、接收天線(xiàn)數(shù)相等的情況下,3種算法隨接收天線(xiàn)數(shù)的增加而增加,文獻(xiàn)[10]算法受接收天線(xiàn)數(shù)和射頻鏈路數(shù)影響較大。從圖2至圖4中可以看出,本文所提算法與文獻(xiàn)[10]相比在復(fù)雜度上降低很多,與文獻(xiàn)[11]算法復(fù)雜度相當(dāng)。圖 3 Nt=256、SNR=0 dB平均運(yùn)行 時(shí)間與接收天線(xiàn)數(shù)的關(guān)系

圖 2 Ns=N RF t =Nr=16、Nt=128時(shí) 平均運(yùn)行時(shí)間與信噪比的關(guān)系圖 4 Ns=N RF t =Nr=16、SNR=0 dB平均 運(yùn)行時(shí)間與發(fā)射天線(xiàn)數(shù)的關(guān)系


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