毫米波大规模MIMO混合预编码的优化设计与鸟群算法应用

本文档主要探讨了一种实用的毫米波大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出）混合预编码算法，针对数字模拟混合预编码技术在解决毫米波大规模MIMO系统中的优势和挑战。毫米波通信因其高带宽和大容量潜力，被广泛应用于5G和未来无线通信系统中，但射频链路的增加会带来硬件成本和复杂性的问题，同时也增加了校准难度。 传统混合预编码结构在实现上存在困难，特别是当射频资源有限时。本文提出了一种基于固定子连接结构的创新方法，这种简化的设计使得混合预编码的实现更为高效。作者通过理论推导，确定了为了最大化系统可达速率，模拟预编码矩阵应满足的关键条件，从而将混合预编码矩阵的设计问题转化为一个优化问题。这个优化过程采用了鸟群算法（Bird Swarm Algorithm, BSA），这是一种模仿鸟类觅食行为的群体智能优化算法，它能够在众多解空间中寻找到最优的预编码矩阵。 面对模拟移相器分辨率受限的现实情况，本文提出了两种解决方案。首先，针对直接量化方案，作者给出了具体的方法，即直接对模拟信号进行量化处理，以适应有限的移相器分辨率。其次，他们还提出了一种改进的离散BSA方案，通过结合离散化策略和鸟群算法的优势，进一步提升了算法在低分辨率条件下的性能。 仿真结果显示，作者的算法在使用简单结构的同时，能够实现良好的性能，证明了其有效性。在移相器分辨率有限的情况下，提出的两种解决方案都能有效应对，而改进的离散BSA方案尤其在分辨率较低时展现出更好的性能。 这篇文章对毫米波大规模MIMO系统中的混合预编码进行了深入研究，并提供了一种实用的、优化的解决方案，这对于提高毫米波通信系统的效率和降低硬件成本具有重要意义。通过将理论分析与实际优化算法相结合，本文的工作对于推动毫米波通信技术的发展和应用具有重要价值。