WMMSE是通信中有关波束赋形的经典优化算法,也是许多人开始做和速率优化问题第一个学习的算法,为了督促自己学习也方便之后自己用到的时候进行回顾,就详细记录一下其中的细节和推导过程。WMMSE简单来讲就是通过引入辅助变量设计了一个加权总和均方误差最小化问题,利用块状坐标下降法对其中的决策变量依次寻优。这个操作使得...
基于此WMMSE方法表示如下: 1. 初始化一个 \{\mathbf{V}_m, \forall m\} ,确保 \sum_{m=1}^M \text{Tr}\left( \mathbf{V}_m\mathbf{V}_m^H \right) \leq P_t 2. 重复以下步骤: 3. 根据公式(9)确定 \mathbf{U}_m=\left(\sum\limits_i \mathbf{H}_m\mathbf{V}_i\mathbf{V}_i...
WMMSE算法(An Iteratively Weighted MMSE)afanofAvalon编辑于 2025年03月24日 06:16 03:38 system model 04:29 速率最大化问题 07:00 MSE最小问题 13:33 和速率问题转化为MMSE问题 块状梯度下降:有三变量W,V,U,固定其中两个(如V,U),优化第三个变量(如W) 15:14 证明 两个优化问题等价...
加权最⼩均⽅误差（weightedminimummeansquareerror,WMMSE ）算法加权最⼩均⽅误差（weighted minimum mean square error, WMMSE ）算法[1]⼀、问题描述 考虑MIMO系统中的下⾏链路，基站发射天线数为，⽤户数为，每个⽤户的接收天线数为。⽤户的MIMO信道记为，则其在采样时间时的接受信号可以表⽰为...
加权最小均方误差(weightedminimummeansquareerror-WMMSE)算法.pdf,加权最⼩均⽅误差 (weightedminimummeansquareerror,WMMSE)算法 加权最⼩均⽅误差 (weighted minimum mean square error, WMMSE)算法[1] ⼀、问题描述 考虑MIMO系统中的下⾏链路 基站发
Rethinking WMMSE提出了一项重大突破，将传统的WMMSE算法的复杂度从基站天线数的3次方降低到线性，关键在于证明了原始优化问题中的决策变量可以在信道矩阵的线性变换下求解。文章创新地针对总功率和单天线功率两种约束，设计了相应的线性算法，极具实用价值。理解过程虽然详尽，但可能会导致阅读难度增加，建议读者...
专利摘要:本发明公开了一种基于深度展开WMMSE和SCA的混合波束成形方法,包括以下步骤:步骤1、基于系统参数和香农公式构建用户接收信号模型,进而建立用户加权速率和最大化的问题;步骤2、基于WMMSE算法将用户加权速率和最大化的问题转化为包含发射波束成形矢量的WMMSE问题;步骤3、使用BCD法对发射波束成形矢量和RIS相移矩阵交替...
本发明公开了大规模MIMO鲁棒WMMSE预编码器及其深度学习设计方法,基站利用各用户终端的信道估计值和信道估计误差的统计参数,依据所有用户的遍历和速率或遍历和速率下界最大化准则,通过鲁棒WMMSE预编码器的迭代设计或深度学习设计方法,计算与每个用户终端相应的预编码矢量进行下行鲁棒WMMSE预编码传输。迭代设计采用块坐标下降...
【预测模型】基于WMMSE的DNN算法实现数据预测 一、DNN反向传播算法算法介绍 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法? 回到我们监督学习的一般问题,假设我们有m个训练样本:{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}{(x1,y1),(x2,y2),.....
In addition to the rate maximizing WMMSE solutions, we propose lower complexity sub-array-based zero-forcing... M Majidzadeh,J Kaleva,N Tervo,... 被引量: 0发表: 2020年 5G毫米波大规模天线系统预编码优化算法研究 首先,针对多用户massiveMIMO系统的上行链路预编码问题,论文重点研究了该系统下的预编码...