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Beam-structured precoding for network massive MIMO systems via Hamiltonian-based optimization
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AI
DOI：10.1007/s11432-025-4666-y.png)
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摘要
En 中文
大规模多输入多输出（MIMO）因其显著提升的频谱效率而获得广泛认可，并作为一项基础技术在未来无线通信网络中保持重要地位。将其扩展到网络大规模MIMO能够实现基站（BSs）间的联合传输，但也因信道矩阵的高维性及关联优化变量而引入显著挑战。本研究通过在基于哈密顿（Hamiltonian）的框架下利用波束结构化预编码（beam-structured precoding）技术来研究预编码器设计。我们首先引入基于波束的信道模型，并在波束域中构建预编码器设计问题。随后证明，每个用户终端（UT）的最优波束域预编码器仅占用其非零波束域信道元素对应的波束，这一设计被称为波束结构化预编码，从而将优化问题转化为低维形式。相应问题采用哈密顿系统进行处理，其中目标函数被解释为势能，将优化问题转化为物理系统的能量最小化任务。随后利用RATTLE积分器数值求解系统的动力学方程，提供了一种原理性方法以探索解空间，同时降低计算复杂度并保持良好性能。通过仿真结果，我们通过展示显著的复杂度节省且维持高性能，验证了所提方法的有效性。
Keyword:
network massive MIMO transmission
beam-structured precoding
sum-rate maximization
Hamiltonian-based optimization
期刊
IF:
7.6
论文数:
4.9K
被引数:
8.9K
机构
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