毫米波大规模MIMO系统中基于PAST算法的低复杂度混合预编码

在毫米波大规模MIMO系统中,一般采用混合模拟和数字预编码替代全数字预编码来减少射频链和能量消耗.然而,在计算最优无约束混合预编码时,奇异值分解(SVD)具有较高的复杂度.因此,提出了一种基于投影近似子空间跟踪(PAST)的低复杂度混合预编码算法.该算法在计算每个子速率的最优无约束混合预编码时,利用PAST算法估计需要的右奇异矩阵部分主要列向量,从而避免了高复杂度的SVD过程.仿真结果表明,不论是在全连接、混合连接还是在子连接系统结构中,该算法在频谱效率上都接近基于SVD的混合预编码,并且随着发送天线数的增加,提出的算法的复杂度和耗时远低于基于SVD的混合预编码.同时该算法的系统误码率较小,具有较好的可靠性.     

基于黎曼拟牛顿的毫米波MIMO混合预编码算法

针对毫米波MIMO系统混合预编码算法的非凸单位模约束、矩阵耦合问题，文章提出了一种基于黎曼拟牛顿的交替最小化混合预编码（RLBFGS-AltMin）算法。该算法首先引入交替最小化框架（AltMin），有效解决了混合预编码矩阵联合优化困难的问题；其次，利用黎曼流形将模拟预编码部分中的非凸单位模约束转化为搜索空间无约束优化求解；最后，通过改进的梯度计算方式和黎曼梯度下降理论求解出最优数字预编码和模拟预编码矩阵。仿真实验结果表明，所提算法可以获得更接近全数字预编码的频谱效率。     

基于OMP的Massive MIMO预编码

传统的全数字预编码器由于RF链的巨大硬件成本,使其不再适用于mmWave大规模MIMO系统,因此提出混合模拟/数字预编码以降低RF组件的硬件成本,同时实现类似性能到全数字预编码器。本文提出了一种OMP混合预编码算法。在该算法中,通过信道矩阵的奇异值分解获得最优全数字预编码矩阵。使用设计的初始矩阵作为RF预编码初始值,通过OMP思想更新RF矩阵,然后使用迭代改进来定义算法结束条件以改善混合预编码器的性能。仿真结果表明,OMP算法似乎提供很高的性能,并且接近最优的全数字预编码方案。能效分析结果表明采用混合预编码方案来保证频谱效率和能效更为合适。     

一种新的基于子连接结构的混合预编码算法

毫米波通信是5G网络的关键技术,因为它可以提供较高数量级的频谱,但它具有更大的路损,采用大规模天线阵列和定向波束成形技术可以有效解决这一问题.随着天线数量的增加,传统数字预编码器的硬件和能量成本非常高,需采用混合预编码来克服这一困难,但全连接结构中该算法的功耗较高,因此提出了一种新的基于子连接结构的混合预编码算法.该算...     

基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问题,受多步长思想的启发,从阵列响应集合中选取与射频链路数目相等的最优的前多列矢量,从而求得模拟预编码矩阵;其次,针对其求逆运算复杂度高的问题,利用Hlder不等式及Schatten范数来逼近待优化的目标函数,从而求得最优的数字预编码矩阵。仿真结果表明,所提基于改进的OMP算法的混合预编码方案有效降低了运算复杂度,且在数据流数目与射频链数目相差较小时,其系统性能更优。     

大规模MIMO中基于低复杂度雅克比预编码算法及实现

迫零线性预编码可以获得接近最优的系统容量,不同于传统MIMO系统,大规模MIMO将会配置成百根天线,随着天线数量增加,使得迫零线性预编码矩阵求逆计算复杂,不利于在应用中实现。为了减小线性预编码计算复杂度,提出基于低复杂度的雅克比迭代算法,该算法通过线性迭代,避免了矩阵求逆运算,减少了计算量。为了更进一步的减少计算时间,提出基于统一计算架构的异构多核并行算法,该方法利用GPU具有多核多线程结构特点,实现了异构多核并行计算。仿真结果表明,基于低复杂度雅克比预编码算法可以达到迫零预编码算法性能,同时与传统的线性预编码相比,该算法的计算量更少、时间更短。     

基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案,在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先,随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量,并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量;其次,更新位置矢量和速度矢量,并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量,从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子,将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量,并与之前的群体最优位置矢量比较,经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量,并对其进行归一化;最后,根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比,所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化;其收敛速度提高约100%,且性能可以达到全数字预编码方案的90%,因此,该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。     

毫米波MIMO系统中部分连接型混合预编码设计

为了提高毫米波通信系统中混合预编码频谱效率,考虑交替使用最小化架构来提高波束形成增益。然而,这种架构因为射频域调相网络通常使用移相器构成,导致非凸约束,并且已知解决方案具有更高的计算复杂度。在使用交替最小化架构之前,证明了信道矩阵的有序右奇异向量的相位角可以用来初始化模拟预编码器,从而避免了采用搜索近似最佳模拟预编码矩阵的复杂优化过程。另外,不需要发射机处的天线阵列响应矢量。仿真结果表明,提出的算法性能优于传统部分连接型算法且复杂度更低,尤其在高信噪比情况下,更加明显。     

室内可见光多用户MIMO系统改进BD预编码算法

块对角化(block diagonalization, BD)算法是一种多输入多输出的传统线性预编码算法, 其核心思想是通过奇异值分解(singular value decomposition, SVD)找到干扰矩阵零空间的正交基, 从而完全消除多用户干扰(multiuser interference, MUI), 但是随着收发端数目的增多, BD预编码算法所需的计算复杂也大大增加, 成为了制约其发展的关键因素之一. 为此, 本文提出了一种改进的低复杂度BD算法——基于正交分解中的施密特正交化求逆与格基规约操作的组合算法, 对传统BD算法两次高复杂度操作的奇异值分解用施密特正交化和格基规约操作进行替换, 从而降低算法复杂度. 结果表明, 本文改进算法的计算复杂度上降低了46.7%, 系统和容量上得到了2–10 bits/Hz的提高, 同时误码率上得到了2个量级的优化.     

基于改进智能水滴的正交匹配追踪混合预编码算法

针对毫米波大规模多输入多输出（mmWave Massive MIMO）系统硬件成本高、系统开销大等问题,提出一种基于改进智能水滴的正交匹配追踪（IWD-OMP）混合预编码算法。首先,基于正交匹配追踪（OMP）算法求解预编码矩阵;其次,采用改进的智能水滴（IWD）算法求解矩阵中全局最优的索引向量;最后,通过此方法求解的矩阵无须提前构造候选矩阵,可以达到节约系统资源、降低矩阵计算复杂度的目的。实验结果表明,当发送端天线数为128,信噪比为28 dB时,与OMP算法相比,该方法的系统可达和速率提高了约7.71%;当信噪比为8 dB时,该方法的系统误码率降低约19.77%。此外,所提预编码算法对实际信道环境中非完全信道状态信息（CSI）具有鲁棒性,当信噪比取值为28 dB时,相较于完全CSI,该方法对非完全CSI的可达和速率降低了约1.08%。     

ROD-based hybrid TH precoding and combining for mmWave large-scale MIMO systems

Hybrid precoding is one of key techniques for millimeter wave (mmWave) large-scale multiple-input multiple-output (MIMO) systems. This paper considers a nonlinear hybrid precoding architecture which consists of a nonlinear unit, a reductive digital precoder and a constant modulus radio frequency (RF) precoder, and presents a novel hybrid Tomlinson-Harashima (TH) precoding and combining algorithm. Firstly, due to the intractability of the sum rates maximization problem for such a nonlinear hybrid precoding architecture, a tractable three-stage optimization problem is constructed through the lower bound of the sum rates, which allows the digital precoding matrix, the RF precoding matrix and the RF combining matrix to be optimized sequentially and independently. Then, in order to solve the three-stage optimization problem effectively, a novel row orthogonal decomposition (ROD) is defined. Based on the ROD, it is interesting that the necessary and sufficient condition of the optimal digital precoding matrix can be obtained, and a near-optimal RF precoding matrix can be derived. Finally, the optimization of the RF combining matrix is reformulated as a unimodular quadratic programming and solved by a generalized power method. Theoretical analyses and simulations indicate that the proposed ROD-based hybrid TH precoding and combining algorithm can offer a higher sum rates and a lower bit error rate with a comparable complexity in comparison to the previous works.     

无人机协助的多用户MIMO毫米波网络混合预编码方案

针对无人机（UAV）协助的毫米波网络下行链路多用户通信场景,设计一种混合预编码方案。在发射端和接收端分别使用混合预编码器和模拟合并器,并将多元联合优化问题分解为子问题进行求解。构建UAV与地面用户的三维位置模型,利用带外位置信息对波束导向向量进行优化,进而通过码本生成模拟预编码器和模拟合并器。以最小化接收数据和发送数据之间的误差为目标,利用卡尔曼滤波算法设计基带预编码器,从而减少用户之间的干扰。仿真结果表明,该方案相比模拟波束成形方案、数字预编码方案和迫零混合预编码方案可有效提升系统频谱效率和能量效率。     

An adaptive watermarking approach based on weighted quantum particle swarm optimization

In this paper, we propose a novel optimal singular value decomposition (SVD)-based image watermarking approach that uses a new combination of weighted quantum particle swarm optimization (WQPSO) algorithm and a human visual system (HVS) model for both the hybrid discrete wavelet transform and discrete cosine transform (DCT). The proposed SVD-based watermarking approach initially decomposes the host image into sub-bands; afterwards, singular values of the DCT of the lower sub-band of the host image are quantized using a set of optimal quantization steps deduced from a combination of the WQPSO algorithm and the HVS model. To evaluate the performance of the proposed approach, we present tests on different images. The experimental results show that the proposed approach yields a watermarked image with good visual definition; at the same time, the embedded watermark was robust against a wide variety of common attacks, including JPEG compression, Gaussian noise, salt and pepper noises, Gaussian filters, median filters, image cropping, and image scaling. Moreover, the results of various experimental analyses demonstrated the superiority of the WQPSO approach over other optimization techniques, including classical PSO and QPSO in terms of local convergence speed, resulting in a better balance between global and local searches of the watermarking algorithm.     

A new robust and secure digital image watermarking scheme based on the integer wavelet transform and singular value decomposition

In this paper, a new robust and secure digital image watermarking scheme that can be used for copyright protection is proposed. The scheme uses the integer wavelet transform (IWT) and singular value decomposition (SVD). The grey image watermark pixels values are embedded directly into the singular values of the 1-level IWT decomposed sub-bands. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme in terms of robustness, imperceptibility and capacity due to the IWT and SVD properties. A challenge due to the false positive problem which may be faced by most of SVD-based watermarking schemes has been solved in this work by adopting a digital signature into the watermarked image. The proposed digital signature mechanism is applied to generate and embed a digital signature after embedding the watermarks; the ownership is then authenticated before extracting watermarks. Thus, the proposed scheme achieved the security issue where the false positive problem is solved, in addition to that, the scheme is considered as a blind scheme. A computer simulation is used to verify the feasibility of the proposed scheme and its robustness against various types of attacks and to compare it with some previous schemes. Furthermore, the statistical Wilcoxon signed rank test is employed to certify the effectiveness of the proposed scheme.     

数字博物馆中的图像版权保护研究

随着数字博物馆的不断发展,关于数字博物馆中的图像版权保护越来越受到人们的重视。首先对数字水印技术和数字博物馆进行介绍,然后就数字水印技术用于解决数字博物馆中图像版权保护问题进行探讨,提出一种新的基于奇异值分解的盲数字图像水印算法。利用Arnold混沌映射将水印进行预处理,并按水印的大小把原始图像分成若干个子块,利用矩阵的奇异分解方法分解每个子块,通过比较调整相邻图像块最大奇异值来完成水印的嵌入。实验结果表明,该算法对于JPEG有损压缩、剪切、加噪声等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于奇异值分解的欠定ICA算法研究

从奇异值分解出发,研究欠定独立分量分析(ICA)盲分离的新算法,给出了欠定ICA算法的代价函数,推导出分离矩阵的计算公式.在此基础上,提出了将基于奇异值分解的欠定ICA算法与普通ICA算法相结合的二次盲信号分离算法.利用此盲分离算法,能够较好地分离出部分源信号.仿真实验说明了此方法的有效性.     

一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法

结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,本文提出了一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中按Z字型选取低频系数,再结合SVD分解的方法嵌入水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。