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基于AI的5G网络的大规模MU-MIMO下行自适应预编码优化算法 认领 引用
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作者 刘春宇 张铁峰 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2026年第3期573-579,共7页
为满足5G网络对高容量、低干扰与高频谱效率的需求,提出一种自适应正则化迫零预编码A-RZF(Adaptive RZF)方法。根据系统用户数与噪声水平自适应设置正则化系数,在不显著增加计算复杂度的前提下提升频谱效率与边缘用户速率。基于下行MU-M... 为满足5G网络对高容量、低干扰与高频谱效率的需求,提出一种自适应正则化迫零预编码A-RZF(Adaptive RZF)方法。根据系统用户数与噪声水平自适应设置正则化系数,在不显著增加计算复杂度的前提下提升频谱效率与边缘用户速率。基于下行MU-MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output)系统模型,构建与MRT(Maximum Ratio Transmission)、ZF(Zero-Forcing)、固定RZF(Regularized Zero-Forcing)等基线方案的可复现实验对比,从总频谱效率、天线规模增益、边缘用户速率与复杂度等维度实现仿真分析。结果表明,在典型参数设置下,A-RZF在中低信噪比区间较ZF与固定RZF表现出更稳健的性能优势,并能保持与大规模天线增长相匹配的容量增益。 展开更多
关键词 5G网络 大规模MIMO 线性预编码 正则化迫零 频谱效率 人工智能
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适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法 认领 引用 被引量：3
2
作者 朱庆浩 宋志鹏 吴君钦 《电讯技术》 北大核心 2017年第12期1427-1432,共6页
在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,为了降低传统预编码算法的复杂度,在原有正则化迫零(RZF)预编码算法的基础上,提出用超松驰迭代(SOR)法代替矩阵求逆的高复杂度运算,得到一种改进算法RZF-SOR,并应用随机矩阵原理得出其最优相关参数的... 在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,为了降低传统预编码算法的复杂度,在原有正则化迫零(RZF)预编码算法的基础上,提出用超松驰迭代(SOR)法代替矩阵求逆的高复杂度运算,得到一种改进算法RZF-SOR,并应用随机矩阵原理得出其最优相关参数的近似表达式和取值的必要条件。实验仿真表明,提出的RZF-SOR预编码算法与RZF预编码相比有效地降低了一个数量级的复杂度,在很小的迭代次数下达到接近于RZF预编码的误码率性能,并且优于基于Neumann级数预编码算法的误码率性能。 展开更多
关键词 大规模MIMO 低复杂度预编码 超松驰迭代 正则化迫零
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