一种大规模MIMO低复杂度混合预编码方法及系统与流程

技术特征：
1.一种大规模mimo低复杂度混合预编码方法，其特征在于，包括：(1)设定发送天线数量、用户天线数和信道传输矩阵；(2)利用扩展幂迭代法获取信道传输矩阵的前若干个特征值及其特征向量；(3)利用获取的信道传输矩阵前若干个特征值及其特征向量获得混合预编码矩阵，并得到待发送信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：(2.1)利用幂乘算法pi获取第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值及其特征向量；(2.2)利用矩阵收缩算法，从第i次迭代的信道传输矩阵h
(i)
中去除第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值及其特征向量的影响，获得新矩阵h
(i 1)
，利用幂乘算法pi获取第i 1次迭代中新矩阵h
(i 1)
的最大特征值及其特征向量；(2.3)在迭代次数等于n后，获取n次迭代中，每次迭代过程中获取的信道传输矩阵的最大特征值及其特征向量，得到前n个特征值及其特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2.1)包括：由λ
(n
‑
1)
＝argmax|z
i(n
‑
1)
|得到第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值，由得到第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值对应的特征向量，z
(n
‑
1)
＝h
(i)
u
(n
‑
1)
，其中，z
(n
‑
1)
为幂迭代向量，h
(i)
为第i次迭代信道矩阵，u
(n
‑
1)
为第n
‑
1次迭代的特征向量，λ
(n
‑
1)
为第n
‑
1次迭代的特征值，z
i(n
‑
1)
为信道矩阵h
(i)
的第n
‑
1次幂迭代向量的元素，u
(n)
为第n次幂迭代的特征向量，n
′
为迭代总次数，n为当前迭代次数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，由得到新矩阵h
(i 1)
，其中，h
(i 1)
为第i 1次迭代信道矩阵，λ
i(n)
为信道矩阵h
(i)
的第n次幂迭代特征值，为信道矩阵h
(i)
的第n次幂迭代特征向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s3包括：由获取的信道传输矩阵前n个特征值及其特征向量计算混合预编码算法的模拟矩阵和数字矩阵，其中：模拟矩阵为：数字矩阵为：其中，f
i
为第i个子阵列对应的模拟预编码矩阵，m为子阵列天线数，f
ib
为第i个子阵列对应的数字预编码矩阵，v
i
为信道矩阵的第i大的特征值对应的特征向量，1≤i≤n。6.一种大规模mimo低复杂度混合预编码系统，其特征在于，包括：初始化模块，用于设定发送天线数量、用户天线数和信道传输矩阵；扩展幂迭代模块，用于利用扩展幂迭代法获取信道传输矩阵的前若干个特征值及其特征向量；混合预编码模块，用于利用获取的信道传输矩阵前若干个特征值及其特征向量获得混合预编码矩阵，并得到待发送信号。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述扩展幂迭代模块，包括：
幂乘模块，用于利用幂乘算法pi获取第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值及其特征向量；矩阵收缩模块，用于利用矩阵收缩算法，从第i次迭代的信道传输矩阵h
(i)
中去除第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值及其特征向量的影响，获得新矩阵h
(i 1)
，利用幂乘算法pi获取第i 1次迭代中新矩阵h
(i 1)
的最大特征值及其特征向量；扩展幂迭代子模块，用于在迭代次数等于n后，获取n次迭代中，每次迭代过程中获取的信道传输矩阵的最大特征值及其特征向量，得到前n个特征值及其特征向量。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，由λ
(n
‑
1)
＝argmax|z
i(n
‑
1)
|得到第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值，由得到第i次迭代中信道传输矩阵h
(i)
的最大特征值对应的特征向量，z
(n
‑
1)
＝h
(i)
u
(n
‑
1)
，其中，z
(n
‑
1)
为幂迭代向量，h
(i)
为第i次迭代信道矩阵，u
(n
‑
1)
为第n
‑
1次迭代的特征向量，λ
(n
‑
1)
为第n
‑
1次迭代的特征值，z
i(n
‑
1)
为信道矩阵h
(i)
的第n
‑
1次幂迭代向量的元素，u
(n)
为第n次幂迭代的特征向量，n
′
为迭代总次数，n为当前迭代次数。9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，由得到新矩阵h
(i 1)
，其中，h
(i 1)
为第i 1次迭代信道矩阵，λ
i(n)
为信道矩阵h
(i)
的第n次幂迭代特征值，为信道矩阵h
(i)
的第n次幂迭代特征向量。10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述混合预编码模块，用于由获取的信道传输矩阵前n个特征值及其特征向量计算混合预编码算法的模拟矩阵和数字矩阵，其中：模拟矩阵为：数字矩阵为：其中，f
i
为第i个子阵列对应的模拟预编码矩阵，m为子阵列天线数，f
ib
为第i个子阵列对应的数字预编码矩阵，v
i
为信道矩阵的第i大的特征值对应的特征向量，1≤i≤n。

技术总结
本发明公开了一种大规模MIMO低复杂度混合预编码方法及系统，属于无线通信预编码技术领域，其中，方法的实现包括：进行相关参数初始化、利用扩展幂迭代法完成混合预编码的设计过程；利用EPI算法获得预编码矩阵，产生待发送信号。其中，参数初始化包括设定发送天线数量MN，用户天线数K，信道传输矩阵H；利用EPI算法获取信道矩阵的前N个最大奇异值及其特征向量。利用特征向量获取混合预编码矩阵；最后利用混合预编码矩阵产生待发送信号；计算比较混合预编码的传输速率以及运算复杂度。通过与理论值相比较，本发明具有更快的收敛性，更低的复杂度以及更低的成本。以及更低的成本。以及更低的成本。


技术研发人员：何怡刚 程彤彤 黄源 何鎏璐 王枭 张慧 隋永波
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2021.07.19
技术公布日：2021/11/14