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基于有限速率反馈的MIMO-OFDM系统的预编码技术研究的综述报告
MIMO-OFDM系统是一种采用多个天线和正交频分复用技术的无线通信系统，能够提高数据传输的可靠性和吞吐量。在MIMO-OFDM系统中，预编码技术是一种重要的技术之一，它可以通过改变发送端的信号矩阵，降低通信信道的复杂度，提高通信系统的性能。本文将对基于有限速率反馈的MIMO-OFDM系统的预编码技术进行综述。
传统的预编码技术通常是基于全局信息和固定的预编码矩阵，很难适应通信信道的动态变化和多样性。而基于有限速率反馈的预编码技术，可以利用反馈信息实时调整预编码矩阵，提高通信系统的性能。有限速率反馈技术能够在保证系统性能的同时，降低反馈开销，避免因高带宽要求和信道变化导致的过高延迟。
目前，有关基于有限速率反馈的预编码技术研究主要包括两类：线性预编码和非线性预编码。线性预编码通常基于线性变换，例如最小均方误差（MMSE）预编码、零对角线预编码和零相交预编码等；而非线性预编码则考虑了更为复杂的信道特征和编码方式，比如基于深度学习的预编码技术。
线性预编码技术主要的优点是计算简单，实现方便，易于实现实时调整。其中，MMSE预编码技术是目前研究较为广泛的一种线性预编码技术，它的基本思想是最小化预编码后的误差变量的均方误差。MMSE预编码技术可以有效的抑制不同用户之间的干扰，提高数据传输的可靠性。但是，由于预编码矩阵的选取过程并不完全受反馈信息控制，往往需要增加更多的反馈信息来适应动态变化的信道。
非线性预编码技术在最近几年中得到了越来越广泛的关注。它可以更精准的描述信道的多样性，适应更为复杂的编码方式，并且相较于传统线性预编码技术来说，非线性预编码技术可在更小的反馈开销下达到更好的性能。其中，基于神经网络的预编码技术在MIMO-OFDM系统中也备受关注。深度学习可以对信道进行更高效的建模和预测，从而取得更佳的性能表现。
总之，基于有限速率反馈的预编码技术是MIMO-OFDM系统中十分关键的技术之一。线性预编码技术通常较为简单实用且易于实现，而非线性预编码技术则具有更高的预测和抗干扰能力。未来的研究方向可以着重考虑如何在不同的传输场景下，选择最为合适的预编码技术和反馈策略，以达到更好的通信性能。