在多输入多输出(MIMO)多用户通信系统下行链路中，当发射端知道信道状态特性(CSI)时，即对发射端进行预 编码设计，使接收与发射联合处理可获得较好的通信性能。本文着重分析目前MIMO多用户系统下行链路的三种预编码 技术，即直接信道求逆的迫零预编码、规范的信道求逆预编码和基于THP预编码。分析了迫零预编码性能不好的主要原 因，可以由规范的信道求逆预编码进行改进，并得出非线形预编码THP预编码性能优于前面两种线形预编码。MATLAB仿 真结果证明了以上分析。

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不同基站和用户间由于距离变化等使传播时延不同而造成小区间的迟延干扰,严重恶化了系统性能。为此,探讨了如何利用SLNR ( Signal to Leakage Noise Ratio)预编码抑制小区间的迟延干扰,给出了小区协作的系统模型及小区间迟延干扰分析。针对存在迟延的LTE ( Long Term Evolution)系统设计了一种基于SLNR 准则的迟延SLNR预编码,以抑制小区间的迟延干扰,降低接收终端的复杂度。同时,对迟延SLNR预编码在LTE系统多基站协作环境下的性能进行了仿真。仿真结果表明,该

在本文中，我们提出了一种非线性Tomlinson-Harashima预编码（THP）方案，用于直接检测双边带（DSB）PAM-4传输系统中的非线性失真抑制。 在传统THP的基础上，通过引入非线性分量来修改反馈项。 这样，可以获得更准确的反馈，以减轻信号失真，尤其是非线性失真，包括由色散和平方律检测引起的信号-信号跳动干扰和非线性幂级数。 同时，为了降低计算复杂度，我们还建议仅在非线性THP中保留具有相邻抽头乘积的非线性核。 为了验证有效性，实验证明了双边边带（DSB）PAM-4信号在1550nm窗口中的传输。 接收器侧采用Volterra FFE来抑制线性和非线性前体。 我们优化了各种硬件参数，并对非线性THP内核进行了适当的简化。 结果表明，与传统的线性THP相比，提出的非线性THP最多可将BER降低三倍。 最后，结合提出的非线性THP和常规的Volterra FFE，我们在硬决策前向纠错（HD-FEC）阈值下分别成功地在80 km和40 km上分别传输了84 Gbps PAM-4和107 Gbps PAM-4为3.8×10-3。

近年来MIMO技术在电力线通信(PLC)领域受到广泛的关注，可在不增加带宽的基础上提升系统比特速率和频谱利用率。针对传统迫零预编码算法求逆运算复杂度太高的问题，提出一种基于双边雅克(Two-Sided Jacobi，TSJ)奇异值分解(SVD)的预编码算法，可有效降低计算复杂度。首先构造实对称矩阵，然后通过双边雅克比变换对该矩阵进行对角化，最后引入泰勒级数展开以简化计算过程。仿真结果表明，在不损失计算精度的情况下，所提算法能有效改善系统误码率性能。

Matlab ofdm仿真代码HybridPrecodingOpt：毫米波（mmWave）MIMO系统中混合预编码的优化算法 作者： 最后页面更新时间：2018年11月29日 最新版本：1.1.1（有关更多信息，请参见发行说明） 介绍 混合（-）是减少大规模毫米波（mmWave）系统中的高硬件成本和高功耗的最有前途的方法。 混合预编码将通过相移器进行的高维模拟预编码（或波束成形）与低维数字基带预编码结合在一起。 频谱效率的最大化问题大致归结为全数字预编码器和混合预编码器之间的欧几里德距离的最小化问题。 该问题被进一步表述为全数字预编码器与数字基带预编码器矩阵和模拟射频（RF）预编码器（或波束成形）矩阵乘积的问题。 值得注意的一点是，移相器在模拟RF预编码器矩阵上施加了额外的逐元素单位模量约束。 该软件包提供了用于混合预编码的建议优化算法的代码。 该代码也包含现有的最新算法。 此程序包的大多数代码来自。 文档 该文件可以在下面找到； H. Kasai，“用于毫米波MIMO系统中混合预编码的复杂斜流形上的快速优化算法”，GlobalSIP2018。 演算法 建议的 H. Kasai，“复杂

matlab模拟优化代码topopt-mgcg-matlab 用于高效3-D拓扑优化的MATLAB代码使用多网格CG，近似灵敏度分析，回收预编码器 该存储库包含以下论文中使用的matlab代码： Omir，N.Aage和BS Lazarov（2014）。 在multigrid-CG上进行有效的拓扑优化。 结构和多学科优化，49（5），815-829。 Amir，O.（2015年）。 回顾拓扑优化中的近似重新分析：以最小的重量过程进行循环预处理的优势。 结构和多学科优化，51（1），41-57。 这些代码现已免费提供，请在您的研究工作中参考相关出版物。 三种类型的代码： top3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小符合性topopt： a）基本 b）具有灵敏度监控 minV * .m =二维最小体积topopt： a）基本 b）重新分析 c）无基质再分析 minW3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小体积topopt： a）基本 b）无基质，带回收预处理器 c）无矩阵，带有循环预处理器和灵敏度监控 强烈建议扩展和改进！！！

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基于非完美信道状态信息，针对系统发射功率受限和用户速率需求约束下的系统和速率最大化问题，结合多输入多输出（MIMO）和非正交多址接入（NOMA）技术设计预编码和接收机。限定强用户的每条数据流都需要解码相应的弱用户信号以利用串行干扰技术消除弱用户信号的干扰，利用半正定规划和一阶泰勒展开将所形成的非凸优化问题转化为D.C.问题，并采用罚函数解决预编码秩为1的限制。仿真结果表明，相比于正交多址接入技术，所提出的D.C.算法可以提高系统和速率。