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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 hongliu tu
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检索条件"主题词=approximative matrix inverse"

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An Improved Precoding of approximative matrix inverse Computations Based on Norm Minimization Algorithm in Massive MIMO System 3

An Improved Precoding of Approximative Matrix Inverse Comput...

引用

3rd IEEE International Conference on Progress in Informatcs and Computing (IEEE PIC)

作者： Tu, Hongliu Hu, Yanjun Xu, Yaohua Li, Fengrong Anhui Univ Key Lab Intelligent Comp & Signal Proc Minist Educ Hefei Anhui Peoples R China Chinese Acad Sci Shanghai Inst Microsyst & Informat Technol Key Lab Wireless Sensor Network & Commun Shanghai Peoples R China

ISBN: (纸本)9781467390880

In massive multiple-input multiple-output (MIMO) system, scaling up the antennas of base station (BS) has a clear benefit on sum rate and energy efficiency, but the signal processing complexity can be very high and many algorithms cannot be implemented in practice for high hardware cost. approximative matrix inverse Computations (AMIC) algorithm is a kind of low complexity precoding for large multiuser MEMO systems, but the Bite Error Rate (BER) performance is shown to be not better than the classical MMSE precoding. To improve the BER performance of AMIC algorithm, in this paper, vw use norm minimization algorithm to change the coefficient of the precoding matrix to improve the BER performance of AMIC algorithm. It can verify that the proposed algorithm can achieve better BER performance than the AMIC algorithm by using only a limited number of Neumann series iterations, and keep lower complexity. The proposed scheme is a compromise solution between complexity and BER performance.

关键词： Massive MIMO linear precoding algorithm approximative matrix inverse normminimization

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An Improved Precoding of approximative matrix inverse Computations Based on Norm Minimization Algorithm in Massive MIMO System

An Improved Precoding of Approximative Matrix Inverse Comput...

引用

2015 IEEE International Conference on Progress in Informatics and Computing(PIC 2015)

作者： Hongliu Tu Yanjun Hu Yaohua Xu Fengrong Li Key laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing Ministry of Education Anhui University Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication Shanghai Institute of Microsystem and Information TechnologyChinese Academy of Sciences

In massive multiple-input multiple-output（MIMO） system, scaling up the antennas of base station（BS） has a clear benefit on sum rate and energy efficiency, but the signal processing complexity can be very high and many algorithms cannot be implemented in practice for high hardware cost. Approximati ve matrix inverse Computations（AMIC） algorithm is a kind of lowcomplexity precoding for large multiuser MIMO systems, but the Bite Error Rate（BER） performance is shown to be not better than the classical MMSE precoding. To improve the BER performance of AMIC algorithm, in this paper, we use norm minimization algorithm to change the coefficient of the precoding matrix to improve the BER performance of AMIC algorithm. It can verify that the proposed algorithm can achieve better BER performance than the AMIC algorithm by using only a limited number of Neumann series iterations, and keep lower complexity. The proposed scheme is a compromise solution between complexity and BER performance.

关键词： Massive MIMO linear precoding algorithm approximative matrix inverse norm minimization

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