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随着无线通信系统对高频谱效率的需求不断提升,大规模MIMO技术成为5G及未来通信的关键支撑。在硬件成本与功耗约束下,混合预编码架构通过结合数字基带处理与模拟射频域处理,实现了性能与复杂度的良好折衷。
几何均值分解作为一种矩阵分解方法,其核心思想是将信道矩阵分解为具有特定几何特性的多个子矩阵。相比于传统的奇异值分解或QR分解,该方法能更好地保持子矩阵间的均衡性,特别适合解决混合预编码中基带与射频联合优化问题。
在混合预编码设计中,几何均值分解技术主要贡献体现在两方面:首先在模拟预编码阶段,通过对信道矩阵的几何特性分解,可生成具有恒定模约束的射频预编码矩阵;其次在数字预编码阶段,分解后的对角矩阵能直接反映信道增益分布,便于实现功率分配优化。
这种方法的优势在于:能够保持各数据流间的公平性,避免传统方法中因信道条件差异导致的某些数据流性能严重下降;同时其分层处理特性天然契合混合预编码的硬件架构,显著降低信号处理时延。实际系统中,该技术可提升多用户场景下的和速率性能约15-30%,同时将计算复杂度降低至传统算法的60%左右。