4、瑞利衰落 MIMO 信道预测与自适应太阳跟踪算法研究

瑞利衰落 MIMO 信道预测与自适应太阳跟踪算法研究

在当今的通信和能源领域，有两个重要的研究方向备受关注，一是无线通信中的多输入多输出（MIMO）信道预测，二是太阳能光伏板的太阳跟踪系统优化。本文将详细探讨这两个领域的相关技术和算法。

1. MIMO 信道预测技术

1.1 MIMO 系统概述

单输入单输出（SISO）无线系统要达到 1Gbps 级别的数据速率，对带宽的要求极高，几乎难以实现。而多输入多输出（MIMO）系统在非视距（NLOS）无线网络中能够提供高数据速率，但这也增加了发射机和接收机的复杂度。传统的 MIMO 系统性能分析是基于发射机和/或接收机对信道状态信息（CSI）有完美了解的假设。然而，在实际情况中，CSI 会随信道波动而变化，因此需要对 CSI 进行估计和预测。

1.2 信道预测方法

许多线性预测器被用于预测信道状态信息，但当数据出现非线性失真时，这些方法往往失效。在这种情况下，人工神经网络（ANN）能取得较好的效果。由于信道经历的瑞利衰落具有复杂和随机的特性，因此需要使用复杂的学习算法来训练神经网络。

文献中提出了基于分裂复实时递归学习（SCRTRL）和全复实时递归学习（FCRTRL）的解决方案，但这些方法无法准确测量 CSI。为了克服 RNN - SCRTRL 和 RNN - FCRTRL 的过早收敛问题，本文选择了递归神经网络（RNN），并开发了基于遗传算法（GA）的学习算法用于窄带信道预测。

1.3 MIMO 接收机建模

在一个具有 $N_T$ 个发射天线和 $N_R$ 个接收天线的 MIMO 系统中，第 $j$ 个发射天线和第 $i$ 个