一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113541746A(43)申请公布日2021.10.22(21)申请号202110618234.2(22)申请日2021.06.03(71)申请人桂林电子科技大学地址541004广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号(72)发明人谭方青肖晴崔子健徐旭(74)专利代理机构北京专赢专利代理有限公司11797代理人陈进(51)Int.Cl.H04B7/0413(2017.01)H04B7/0456(2017.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法(57)摘要本发明公开了一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，属于编码技术领域，该方法首先在基带部分采用迫零预编码来设计数字预编码矩阵，在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵，将模拟移相器的相位作为目标变量，将使系统可达和速率最大的条件作为目标函数，使用ABC算法对此问题进行寻优，得到尽可能好的预编码矩阵。该方法大大提高了收敛速度，降低了运算量，本发明采用人工蜂群（ArtificialBeeColony）算法来设计混合预编码，借助群智能算法的思想将混合预编码设计等效为随机寻优问题，不涉及矩阵求逆等复杂运算，运算量较低，取得了较好的性能。CN113541746ACN113541746A权利要求书1/2页1.一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、首先制作模拟预编码矩阵和毫米波大规模MIMO系统模型；步骤2、输入，NP：种群数目；Maxiter：最大迭代次数；H：信道矩阵；Nt：向量θ的维度；K：接收天线数；步骤3、初始化相关参数，当前迭代次数t＝0，随机生成NP个维度为Nt的θ向量，记为计算每个θ对应的目标函数值即步骤4、用ξi计算NP个个体的适应度值，种群中适应度值较优的一半个体组成引领蜂种群，另一半个体组成跟随蜂种群；步骤5、引领蜂、跟随蜂依次搜索产生新的引领蜂种群和跟随蜂种群；步骤6、根据目标函数值评估NP个即得函数值，保留表现更好的θ向量，记录为θelite。当t＜Maxiter时，如果则迭代次数t＝t+1，迭代次数小于最大迭代次数时，返回步骤5，否则，进入步骤7；步骤7、当达到最大迭代次数后，以θelite生成模拟预编码矩阵，即输出FRF＝diag{f1,f2,...,fN}。2.根据权利要求1所述的一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，所述步骤1具体是：首先在基带部分采用迫零预编码来设计数字预编码矩阵，在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵，将模拟移相器的相位作为目标变量，将使系统可达和速率最大的条件作为目标函数，使用ABC算法对此问题进行寻优，得到尽可能好的预编码矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，所述毫米波大规模MIMO系统模型中，首先通过数字预编码器对Ns路数据流进行数字预编码。每一路数据流通过相应的射频链路后，由L个移相器构成的模拟预编码器对其进行模拟预编码。进行模拟预编码之后，每一路数据流通过与对应射频链路相连的仅有L根天线的子天线阵列发射出去。总发射天线数Nt＝LN，接收端用户数为K，用户为单天线，于是用户端的接收信号y∈CK×1可以表示为：y＝HFRFFBBs+n＝HFs+n(1)TK×LNLN×N其中，H＝[h1,h2,...,hK]∈C为信道矩阵，FRF＝diag{f1,f2,...,fN}∈C表示模拟预编码矩阵，表示数字预编码矩阵，F＝FRFFBB表示混合预K×122编码矩阵，是发送信号，n∈C表示加性高斯白噪声，即n～CN(0,σIK)，σ表示方差。FRF和FBB满足总发射功率约束，即系统可达和速率表示为：其中，2CN113541746A权利要求书2/2页ABC算法优化的目标函数为：4.根据权利要求1所述的一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，引领蜂搜索：当前第t代引领蜂种群中一个目标个体随机选择个体r1∈{1,2,...,NP/2}逐维进行交叉搜索，按式(6)产生新个体对新生成个体和目标个体进行适应度评价，再将二者的适应度值进行比较，选择适应度值较优的个体进入引领蜂种群。5.根据权利要求4所述的一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，跟随蜂搜索：跟随蜂按轮盘赌的方式(即)在新的引领蜂种群中选择较优目标个体与随机选择的个体j按式(6)进行搜索，产生新个体形成跟随蜂种群。6.根据权利要求5所述的一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，其特征在于，引领蜂搜索和跟随蜂搜索完成