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PSO算法的混合預編碼方案。首先,隨機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,并隨機地選擇更新后的兩個粒子的個體歷史最優(yōu)位置矢量進行加權求和作為新的個體歷史最優(yōu)位置矢量,從中挑選出若干個使系統(tǒng)和速率最大的粒子,將其個體歷史最優(yōu)位置矢量的加權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編碼矢量,并對其進行歸一化;最后,根據(jù)歸一化后的混合預編碼矢量設計最終的模擬預編碼矩陣和數(shù)字預編碼矩陣。仿真結果表明,與基于傳統(tǒng)PSO算法的混合預編碼方案相比,所提改進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%,且性能可以達到全數(shù)字預編碼方案的90%,因此,該改進方案能夠有效提升系統(tǒng)性能且加快收斂。
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