【通信】基于WMMSE（SDP-WMMSE）算法和逐次凸近似（SCA）算法通过迭代半定编程解决MIMO干扰无线网络的能效优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在多输入多输出（MIMO）干扰无线网络（如 5G 密集组网、物联网多设备通信）中，基站与用户间的同频干扰会显著降低通信质量，而传统 “追求高数据速率” 的资源分配策略往往导致能耗激增，难以满足 “双碳” 目标下的能效需求。能效优化问题本质是 “数据速率最大化” 与 “能耗最小化” 的多目标非凸优化问题，直接求解存在 “变量耦合强、约束复杂、局部最优陷阱” 等挑战。基于半定规划（SDP）的加权最小均方误差（WMMSE）算法（SDP-WMMSE）与逐次凸近似（SCA）算法的融合方案，通过 “非凸问题凸化 - 迭代求解 - 精度逼近” 的思路，可高效解决 MIMO 干扰场景下的能效优化难题，实现干扰抑制与能效提升的协同。本文将从问题建模、算法原理、迭代优化流程、性能验证四方面，解析该方案如何为 MIMO 干扰无线网络的能效优化提供可行路径。

一、MIMO 干扰无线网络能效优化的问题建模

MIMO 干扰无线网络由多个发射端（如基站、用户设备）与接收端组成，每个节点配备多根天线，核心是通过优化波束成形矩阵（或预编码矩阵），在抑制同频干扰的同时提升系统能效。需先构建能效优化的数学模型，明确非凸特性与约束边界。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function x = sym( x )

% SYM Symmetrize.

% SYM(X), where X is a matrix, returns the symmetric or Hermitian part

% of X; that is, SYM(X) = 0.5 * ( X + X' ). If X is an array, SYM(X)

% symmetrizes each of the submatrices X(:,:,k). X must satisfy

% size(X,1) = size(X,2).

%

% SYM(X) is useful in CVX when constructing LMIs. Sometimes, numerical

% errors will cause a construct to be slightly non-symmetric, causing

% CVX to flag it as an error. If you are sure the asymmetry is solely

% due to this effect, SYM(X) will correct it for you.

sx = size(x);

if sx(1) ~= sx(2),

error( 'Argument must be square in its first two dimensions.' );

elseif sx(1) > 1,

x = 0.5 * ( x + conj( permute( x, [2,1,3:length(sx)] ) ) );

end

% Copyright 2005-2016 CVX Research, Inc.

% See the file LICENSE.txt for full copyright information.

% The command 'cvx_where' will show where this file is located.

🔗 参考文献

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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