[发明专利]一种毫米波大规模MIMO系统中的混合预编码方法

权利要求书

1.一种毫米波大规模MIMO系统中的混合预编码方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)：将最优模拟预编码矩阵的设计问题转化为如下最优化问题：

θ＝arg min tr(F_RF(θ)^HH^*H^TF_RF(θ))^-1

s.t.0θ_j＜2π,j＝1,2,…,N_t

其中，H为信道矩阵，向量f_n中的元素其中f_n∈C^M×1，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,M，N为射频链路数，M为每个射频链路所连接的发射天线数；F_RF关于唯一变化，元素θ_j＝θ_n+(l-1)N＝θ_nl为第j个移相器的相位，其中j＝1,2,...,N_t，n＝1,2,…,N，l＝1,2,…,M，N_t＝MN为毫米波大规模MIMO系统发射天线数，(·)^H、(·)^T、(·)^-1、(·)^*分别表示取矩阵的共轭转置、转置、逆、共轭，tr(·)表示取矩阵的迹，tr(F_RF(θ)^HH^*H^TF_RF(θ))^-1为该最优化问题的目标函数；

步骤(2)：初始化基于动态突变概率的缎蓝园丁鸟优化(DSBO)算法参数：凉亭数nPop＝50，凉亭长度等于毫米波大规模MIMO系统发射天线数N_t，t为迭代次数，初始化时设t＝0，最大迭代次数MaxIt＝250，定义凉亭的一般表达式为：即每个凉亭对应一个θ向量；随机生成nPop个长度为N_t的第0次迭代时的θ向量，记为其中1≤i≤nPop；计算每个θ⁰向量对应的目标函数值即

步骤(3)：用来计算nPop个凉亭的适应度，适应度越大，凉亭对雌鸟的吸引力越大；当tMaxIt时，计算的适应度其中1≤i≤nPop：

其中

步骤(4)：根据步骤(3)的计算结果选出当前迭代的nPop个凉亭中最吸引雌鸟的凉亭，即适应度最大的方案，将其作为当前最佳方案，记为θ′，为其他雄鸟建造凉亭提供经验和正确的方向；

步骤(5)：雄鸟在建造凉亭时会通过模仿历史最佳凉亭以及当前最佳凉亭来改善自己的凉亭，根据这一特点，按照记录下的历史最佳方案和当前最佳方案的合方向移动将代入下式得到

其中

其中，分别表示当前迭代中的第k个元素和变化后的新方案的第k个元素，θ_elite,k、θ′_k分别表示历史最佳方案θ_elite和当前最佳方案θ′的第k个元素，prob′表示当前最佳方案θ′的适应度值，α＝0.94；

在雄鸟忙于建造凉亭时，它们可能受到其他动物的攻击行为，因此，在迭代的过程中，需要对依概率施加一定的突变，如果randpMutation，rand表示区间[0,1]内均匀分布的随机数，则将代入下式计算，得到施加突变后的方案：

其中δ＝z×(var_max-var_min)；

其中，var_max、var_min分别表示向量θ中每个元素的上限和下限，z＝0.02，N(0,1)表示服从标准正态分布的随机数；pMutation为突变概率，pMutation设定为随迭代次数t非线性下降的变量，遵循下式：

其中，pMutation(t)表示第t次迭代时pMutation的取值，pMutation_max、pMutation_min分别表示最大和最小突变概率，exp表示以自然常数为底的指数函数；

步骤(6)：根据目标函数值评估nPop个既得方案，保留表现更好的θ向量，记录为θ_elite；当t＜MaxIt时，如果则迭代次数t＝t+1，当迭代次数小于MaxIt时，返回步骤(3)，否则进入步骤(7)；

步骤(7)：当算法达到最大迭代次数后，即t＝MaxIt时，输出最优向量θ_elite；

步骤(8)：由步骤(7)得到的θ_elite生成最优模拟预编码矩阵F_RF；即F_RF＝diag{f₁,f₂,…,f_N}。