16、毫米波大规模 MIMO 系统的信道估计与反馈技术解析

毫米波大规模 MIMO 系统的信道估计与反馈技术解析

1. 毫米波大规模 MIMO 系统信道估计基础

在毫米波大规模 MIMO 系统中,基站(BS)接收带有混合合并的反馈信号。在第 (l) 次迭代时,基站接收到的信号可表示为:
[p_l = F_{l,r}^H H^H W_{l,t} W_{l,r}^H f_l = F_{l,r}^H H^H W_{l,t} W_{l,r}^H (q_l - e_l)]
其中 (F_l = F_{RF,l} F_{BB,l}),(W_l = W_{RF,l} W_{BB,l}),(q_l = f_l + e_l),下标 (t) 和 (r) 分别表示预编码和合并。

根据上述公式,混合 MIMO 收发器结构存在两个不完善因素:
- 模拟处理损伤 :移动台(MS)使用混合合并 (W_{l,r}^H) 和预编码 (W_{l,t}) 处理信号,会降低主导奇异向量的估计性能。基站使用混合合并 (F_{l,r}) 处理接收信号,意味着基站的有效接收信号是低维观测值。
- 分解引起的失真 :基站分解 (q_l) 产生的误差也会降低估计性能。

这两个不完善因素是将数字基带预编码/合并负担转移到模拟射频的副产品。不过,SE - ARN 算法所需的随机单位范数 (q_1) 可通过混合 MIMO 收发器结构以足够的精度轻松实现。并且,MS 的实际接收信号是 (W_{l,r}^H H f_l),反馈信号是 (W_{l,t} W_{l,r}^H H f_l),而非传统全数字预编码/合并 MIMO 系统中的 (H f_l)。这种失真可通过使用 DFT 模拟合并或

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值