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...
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...
是的 加权最小均方误差算法
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...
【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),.....
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...
A modified WMMSE algorithm that incorporates such factors is proposed. We evaluate the performance of the proposed WMMSE algorithm using a time division duplexing (TDD) LTE simulation platform, and show that our practice-oriented design can improve the system throughput by 3 ~ 30% in comparison ...
3.传统的预编码器,如正则化迫零(rzf,regularized zero-forcing)和信漏噪比(slnr,signal-to-leakage-and-noise ratio)可以获得次优的和速率性能;加权最小均方误差(wmmse,weightedminimummean-square-error)预编码器可以最大化和速率,但由于每次迭代都涉及矩阵求逆,计算量较大,因此需要进一步降低计算复杂度。