基于BSA的MIB-OMP毫米波MIMO预编码：高效优化与性能提升

本文主要探讨了在现代电子技术背景下，毫米波大规模MIMO系统中的预编码技术优化问题。毫米波通信因其高频率带宽潜力，对提高通信系统的链路质量和数据速率至关重要。传统的基于正交匹配追踪（OMP）的混合预编码方法在实际应用中面临挑战，特别是需要预先知道候选矩阵并进行矩阵求逆，这可能会限制其性能和效率。 为了解决这个问题，研究者提出了一种基于鸟群算法（BSA）的MIB-OMP混合预编码方法。鸟群算法作为优化算法的一种，其优势在于能够快速搜索全局最优解，通过模拟鸟群觅食行为来找到与残差内积最大化的阵列响应向量。这种策略使得算法不再依赖于预先定义的候选矩阵，从而简化了预编码过程。 此外，作者巧妙地利用Banachiewicz-Schur分块矩阵广义逆技术，将高维度的矩阵运算转化为低维度，进一步避免了直接进行矩阵求逆，降低了计算复杂度。这种方法不仅降低了系统的复杂性，还有助于提高系统的实时性和稳定性。 仿真结果显示，提出的基于BSA的MIB-OMP混合预编码方案在无需候选矩阵和矩阵求逆的情况下，与传统的OMP方法相比，毫米波大规模MIMO系统的频谱效率和误码率有所提升。这意味着该新型预编码算法在保持高效通信的同时，提高了系统的整体性能，对于未来无线通信系统的设计具有重要意义。 总结来说，这项研究不仅深入探讨了毫米波大规模MIMO系统中的预编码技术优化，还引入了生物启发的鸟群算法和矩阵处理技巧，为提高通信系统的性能提供了一种创新的解决方案。这对于推动现代电子技术的发展，特别是在5G和未来6G通信系统中，具有重要的理论和实践价值。