公开(公告)号：CN106330280A

公开(公告)日：2017-01-11

申请号：CN201610674353.9

申请日：2016-08-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  满勇强 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  王兵 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04B7/0456 ,  H04L25/02

CPC classification number: H04B7/0456 ,  H04L25/0204

Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO预编码方法，该方法包括：对大规模MIMO进行建模，获取信道矩阵；根据信道矩阵得到RZF预编码矩阵；采用截短Kapteyn级数对预编码矩阵中的逆矩阵进行估计，得到预编码估计矩阵；利用得到的预编码估计矩阵对发送信号进行预编码。在截短阶数相同的情况下，与基于截短Taylor级数的展开方法相比，本发明能获得更高的平均用户到达率。

公开(公告)号：CN106788644B

公开(公告)日：2020-07-14

申请号：CN201611254924.X

申请日：2016-12-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  满勇强 ,  张弛 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  王兵 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/0456 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的牛顿迭代法的大规模MIMO预编码方法。包括步骤如下：首先估计信道矩阵，通过得到的信道矩阵计算RZF预编码表达式。然后采用牛顿迭代法对RZF预编码算法中的逆矩阵进行估计，将矩阵求逆运算转化成矩阵加法和矩阵乘法运算，最后利用得到的预编码矩阵对发送信号进行预编码。改进的牛顿迭代法是构建高阶迭代式，将位于0附近的特征值经过变换，使其更加靠近1，1附近的特征值保持不变，从而加快牛顿迭代的收敛速度。实验结果表明，当迭代次数超过4次时，传统的牛顿迭代法的性能优于基于泰勒级数展开的逆矩阵估计算法。在迭代次数为2时，改进的牛顿迭代优化算法就已经能获得大约95％的RZF预编码平均用户到达率。

公开(公告)号：CN106330280B

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201610674353.9

申请日：2016-08-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  满勇强 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  王兵 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04B7/0456 ,  H04L25/02

Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO预编码方法，该方法包括：对大规模MIMO进行建模，获取信道矩阵；根据信道矩阵得到RZF预编码矩阵；采用截短Kapteyn级数对预编码矩阵中的逆矩阵进行估计，得到预编码估计矩阵；利用得到的预编码估计矩阵对发送信号进行预编码。在截短阶数相同的情况下，与基于截短Taylor级数的展开方法相比，本发明能获得更高的平均用户到达率。

公开(公告)号：CN106788644A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611254924.X

申请日：2016-12-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  满勇强 ,  张弛 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  王兵 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/0413 ,  H04L25/02

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的牛顿迭代法的大规模MIMO预编码方法。包括步骤如下：首先估计信道矩阵，通过得到的信道矩阵计算RZF预编码表达式。然后采用牛顿迭代法对RZF预编码算法中的逆矩阵进行估计，将矩阵求逆运算转化成矩阵加法和矩阵乘法运算，最后利用得到的预编码矩阵对发送信号进行预编码。改进的牛顿迭代法是构建高阶迭代式，将位于0附近的特征值经过变换，使其更加靠近1，1附近的特征值保持不变，从而加快牛顿迭代的收敛速度。实验结果表明，当迭代次数超过4次时，传统的牛顿迭代法的性能优于基于泰勒级数展开的逆矩阵估计算法。在迭代次数为2时，改进的牛顿迭代优化算法就已经能获得大约95％的RZF预编码平均用户到达率。

公开(公告)号：CN106330284B

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201610679143.9

申请日：2016-08-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  王兵 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  满勇强 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04B7/08 ,  H04B7/0456 ,  H04B17/391 ,  H04L25/02

Abstract: 本发明公开了一种低复杂度大规模MIMO信道估计方法，该方法包括：建立向量形式的MIMO信道模型；根据建立的MIMO信道模型，利用MMSE算法对信道矩阵进行估计，得到信道估计值以及与真实的信道矩阵的估计误差；对信道估计值采用Kapteyn级数多项式展开，并对级数进行截短，得到最终的信道估计结果和估计误差。本发明复杂度更低。

公开(公告)号：CN106330284A

公开(公告)日：2017-01-11

申请号：CN201610679143.9

申请日：2016-08-16

Applicant: 东南大学

Inventor： 李正权 ,  王兵 ,  燕锋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰 ,  满勇强 ,  胡静 ,  宋铁成

IPC: H04B7/08 ,  H04B7/04 ,  H04B17/391 ,  H04L25/02

CPC classification number: H04B7/0854 ,  H04B7/0456 ,  H04B17/391 ,  H04L25/021 ,  H04L25/0242 ,  H04L25/0256

Abstract: 本发明公开了一种低复杂度大规模MIMO信道估计方法，该方法包括：建立向量形式的MIMO信道模型；根据建立的MIMO信道模型，利用MMSE算法对信道矩阵进行估计，得到信道估计值以及与真实的信道矩阵的估计误差；对信道估计值采用Kapteyn级数多项式展开，并对级数进行截短，得到最终的信道估计结果和估计误差。本发明复杂度更低。