【MIMO通信】基于深度学习的有限字母表信号MIMO信道线性预编码附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在 5G/6G 通信系统中，多输入多输出（MIMO）技术通过在发送端和接收端部署多根天线，大幅提升了频谱效率和传输可靠性，成为高速率通信的核心支撑。然而，MIMO 系统的性能高度依赖预编码技术—— 通过在发送端对信号进行预处理，抵消信道衰落和干扰。当信号为有限字母表信号（如 QPSK、16QAM 等调制后的离散星座点信号）时，传统线性预编码方法（如 ZF、MMSE）面临两大挑战：一是难以兼顾离散信号约束与预编码矩阵的线性优化，二是在高维 MIMO 或信道估计误差场景下性能显著下降。本文提出基于深度学习的线性预编码方案，利用神经网络强大的非线性拟合能力，突破传统方法的瓶颈，实现有限字母表信号在 MIMO 信道中的高效传输。

MIMO 通信与有限字母表信号：预编码的核心挑战

MIMO 系统通过多天线并行传输实现空间复用，而预编码是发送端的关键技术，其本质是通过矩阵运算对发送信号进行加权，使接收端能有效分离多路信号。有限字母表信号的特殊性（离散星座点特性）为预编码设计带来独特挑战。

1.1 有限字母表信号的传输特性

有限字母表信号是经过调制后的离散信号，其取值被限制在有限个星座点上（如 QPSK 有 4 个星座点，16QAM 有 16 个星座点）。这种离散性导致：

• 非线性约束：预编码后的信号需映射回星座点，传统线性预编码的连续域优化结果可能偏离最优星座点，引入额外误差；

• 星座点失真敏感：预编码矩阵的微小偏差可能导致接收信号星座点判决错误，尤其在高阶调制（如 64QAM）中更为明显。

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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