基于训练的MU-MIMO系统能效优化算法：性能提升与仿真验证

本文主要探讨了"论文研究-基于训练的多用户MIMO系统能效优化方法研究"这一主题，由李士超和邱玲两位作者共同完成。他们的研究背景是针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统的能效优化问题，这是一个关键的通信与信息系统领域议题，特别是在移动通信和无线通信网络中，能效优化对于降低能耗、提升系统效率具有重要意义。 研究的核心内容聚焦于解决在发送端信道状态信息不可见的情况下，如何优化系统的能效。作者提出了一个两步优化策略，首先针对各态历经能量效率进行优化。他们利用已有的理论成果，将原始问题转化为关于各态历经能量效率下界的优化问题，并证明了这个问题在训练功率和数据功率上的联合拟凹性。这种特性使得他们能够设计出一种交替优化算法，有效地求解这个问题。 在第二步，作者转向瞬时能量效率的优化。在这个阶段，发送端使用通过各态历经能量效率优化得到的训练序列功率来发送训练序列，同时，接收端通过信道估计获取有误差的信道状态信息，以此为基础预测瞬时能量效率。他们提出了一种基于这些预测的瞬时能量效率优化算法，目的是进一步提升数据信号发送功率的利用效率。 研究结果显示，相比于仅仅优化各态历经能量效率的传统方法和仅追求频率效率优化的策略，本文提出的两步能效优化算法能够显著提高系统的能量效率。这表明，考虑信道状态信息的不确定性并兼顾各阶段能效，对于MU-MIMO系统的能效提升具有实际价值。 本文的研究不仅对通信与信息系统领域的能效优化提供了新的思路，也为无线通信技术的发展提供了一个实用且高效的能效优化框架，对于节能减排、绿色通信有着积极的推动作用。此外，该工作还得到了高等学校博士学科点专项科研基金的支持，体现了学术界对这一问题的关注和投入。 关键词：通信与信息系统、多用户MIMO系统、优化、能量效率。整个研究过程充分展示了作者在MU-MIMO系统能效优化方面的深入理解和创新实践。