基于CSM方法的低复杂度大规模MIMO系统预编码优化

大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术作为5G通信的关键支柱，其优势在于显著提高数据传输速率和能量效率，使其在无线通信领域备受瞩目。然而，为了实现接近最优的性能，线性预编码方案如正则化零forcing (RZF) 预编码被广泛应用，但这带来了计算上的挑战，尤其是当系统规模扩大时，矩阵求逆操作所需的复杂度急剧上升。 传统的RZF预编码依赖于对大矩阵的求逆，这不仅占用大量计算资源，还可能导致性能受限。为解决这一问题，本文提出了一种创新的解决方案——基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的快速低复杂度矩阵求逆方法。CSM方法巧妙地结合了Cholesky分解，这是一种将矩阵分解为上三角矩阵乘积的过程，以及Sherman-Morrison引理，一个用于在线性代数中处理矩阵更新的小技巧。 Cholesky分解的优势在于它能将大矩阵转化为易于处理的形式，而Sherman-Morrison引理则允许我们在不完全求逆的情况下进行有效更新，这对于大规模MIMO系统的实时性和效率至关重要。该研究利用了大规模MIMO系统中信道的渐近正交特性，通过这种方法，预编码过程得以简化，减少了所需的计算步骤，从而降低了整体的计算复杂度。 通过对比与传统的Neumann级数逼近法，研究结果表明，在大规模MIMO配置下，基于CSM的预编码方案在保证性能的前提下，所需运算量明显减少，显示出明显的优点。这不仅有助于提高系统的实际运行效率，还有可能扩展到其他对计算效率有严格要求的应用场景，比如物联网、自动驾驶等。 总结来说，本文的工作为大规模MIMO系统设计了一种高效的预编码策略，通过CSM方法降低矩阵求逆的复杂度，为5G和未来无线通信系统的高效实施提供了有价值的技术支撑。这项研究成果对于推动无线通信领域的技术创新和实际应用具有重要意义。