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發(fā)視頻如何使用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行毫米波大規(guī)模MIMO混合預(yù)編碼方案
2019-01-23 |
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資料介紹
針對毫米波大規(guī)模多輸入多輸出（ MIMO）系統(tǒng)中基于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化（PSO）算法的混合預(yù)編碼方案，在迭代后期收斂速度較慢以及容易陷入局部最優(yōu)值的問題，提出了一種基于改進(jìn)PSO算法的混合預(yù)編碼方案。首先，隨機(jī)初始化粒子的位置矢量和速度矢量，并以最大化系統(tǒng)和速率為目標(biāo)求解初始群體最優(yōu)位置矢量；其次，更新位置矢量和速度矢量，并隨機(jī)地選擇更新后的兩個(gè)粒子的個(gè)體歷史最優(yōu)位置矢量進(jìn)行加權(quán)求和作為新的個(gè)體歷史最優(yōu)位置矢量，從中挑選出若干個(gè)使系統(tǒng)和速率最大的粒子，將其個(gè)體歷史最優(yōu)位置矢量的加權(quán)平均值作為新的群體最優(yōu)位置矢量，并與之前的群體最優(yōu)位置矢量比較，經(jīng)過多次迭代形成最終的群體最優(yōu)位置矢量即為所求的最佳混合預(yù)編碼矢量，并對其進(jìn)行歸一化；最后，根據(jù)歸一化后的混合預(yù)編碼矢量設(shè)計(jì)最終的模擬預(yù)編碼矩陣和數(shù)字預(yù)編碼矩陣。仿真結(jié)果表明，與基于傳統(tǒng)PSO算法的混合預(yù)編碼方案相比，所提改進(jìn)方案在收斂速度與和速率上都得到優(yōu)化；其收斂速度提高約100%，且性能可以達(dá)到全數(shù)字預(yù)編碼方案的90%，因此，該改進(jìn)方案能夠有效提升系統(tǒng)性能且加快收斂。
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