大规模MIMO系统中矩阵近似求逆预编码的改进算法

"这篇论文探讨了在大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）蜂窝系统中，如何通过向量模值下降算法优化矩阵近似求逆预编码方法，以降低处理复杂度并提升误码率性能。" 在大规模MIMO系统中，利用大量天线可以在不增加带宽或发射功率的情况下显著提升系统的容量和频谱效率。然而，随着天线数量的增加，信号处理的复杂性也随之增加，这对实际系统中的硬件实现提出了挑战。传统的最小均方误差（MMSE）预编码算法虽然性能优良，但其计算复杂度高，不易于在大规模MIMO环境下实施。 诺曼级数展开的矩阵近似求逆预编码算法提供了一种低复杂度的解决方案，然而，这种方法的预编码性能相对较低。针对这一问题，该论文提出了一种创新的方法，结合向量扰动算法和向量模值下降算法来调整预编码矩阵的系数，以此改进诺曼级数近似求逆预编码算法。通过这种方式，不仅能够限制级数展开的次数，还能有效地降低系统的误码率，实现了复杂度和误码率之间的平衡。 具体来说，向量模值下降算法用于寻找使预编码矩阵模值最小化的系数，从而改善信号传输的质量。这种优化策略能够在保持较低计算复杂度的同时，提高通信系统的可靠性，降低了数据传输的错误率。 论文通过仿真验证了改进后预编码算法的有效性，表明在保证系统性能的前提下，可以减少计算步骤，这对于大规模MIMO系统中预编码器的实际设计具有重要的指导意义。该研究为大规模MIMO系统的预编码技术提供了新的思路，有助于推动未来无线通信系统的设计和发展。 关键词：大规模MIMO；线性预编码算法；矩阵近似求逆；向量模值；诺曼级数展开；误码率。