時變MIMO系統(tǒng)的信道預測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、多輸入多輸出（MIMO）技術采用了多根發(fā)射天線和接收天線，能夠在不增加系統(tǒng)帶寬和天線總發(fā)射功率的情況下，大大提高系統(tǒng)的頻譜利用率。MIMO系統(tǒng)若想使系統(tǒng)能夠利用諸如功率注水、波束賦形等發(fā)送預處理技術實現(xiàn)更好的系統(tǒng)性能，就需要在發(fā)射端提前知道當前時刻的信道狀態(tài)信息，從而根據此刻的信道狀態(tài)信息自適應調整發(fā)送策略。但是信道時變的影響使發(fā)送端獲得的信道估計信息是過時的，從而造成 MIMO系統(tǒng)的信道損失。本文采用信道預測技術來補償上述信道時變特性

2、，進而避免因此而導致的系統(tǒng)性能損失。
　　具體工作如下：
　　1推導了復數BP神經網絡學習算法，該算法擅長處理有較強非線性特性的數據，進而應用該算法進行時變MIMO系統(tǒng)信道預測。仿真結果表明，復數BP神經網絡預測算法和LS-SVM預測算法相比具有更高的預測精度。
　　2提出了基于復數小波神經網絡的時變 MIMO系統(tǒng)信道預測算法。該算法是小波理論和復數神經網絡的結合。仿真結果表明，復數小波神經網絡算法比復數BP神經網絡算

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