目錄

1.算法運行效果圖預覽

2.算法運行軟件版本

3.部分核心程序

4.算法理論概述

4.1 基于1-bit DAC的非線性預編碼背景

4.2 ZF（Zero-Forcing）

4.3 WF（Water-Filling）

4.3 MRT（Maximum Ratio Transmission）

4.4ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）

5.算法完整程序工程

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1.算法運行效果圖預覽

(完整程序運行后無水印)

2.算法運行軟件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）

        % 計算符號能量，歸一化，以及其他參數Energy =  sqrt(mean(abs(Maps).^2));Maps   = Maps/Energy;          Lmaps  = length(Maps);bps    = log2(Lmaps); bits   = de2bi(0:Lmaps-1,bps,'left-msb'); % 生成隨機比特序列，映射到符號，添加噪聲，構建信道矩陣等   Xbits  = randi([0 1],Us,bps);Ybits  = bi2de(Xbits,'left-msb')+1;Zmod   = Maps(Ybits).';Noise  = (randn(Us,1)+1i*randn(Us,1))/sqrt(2);H      = (randn(Us,Ns)+1i*randn(Us,Ns))/sqrt(2);H1     = sqrt(1 - Herr)*H + sqrt(Herr)*(randn(Us,Ns)+1i*randn(Us,Ns)); % 遍歷預編碼器類型    for j3=1:length(Pcd_sel) % 遍歷每個SNR值 for k=1:length(SNRs)N0 = 10.^(-SNRs(k)/10);if strcmp(Pcd_sel{j3},'ZF')==1[x,beta] = func_zf(Zmod,H1); endif strcmp(Pcd_sel{j3},'WF')==1[x, beta, ~] = func_WF(Zmod,H1,N0);endif strcmp(Pcd_sel{j3},'MRT')==1[x, beta, ~] = func_MRT(Zmod,H1);endif strcmp(Pcd_sel{j3},'ADMM')==1wb            = 1; [x, beta, vr] = func_ADMM(Zmod,H1,N0);  Vr_sets       = [Vr_sets vr];endy  = H*x + sqrt(N0)*Noise;Y_ = beta*y; [~,Iidx]    = min(abs(Y_*ones(1,length(Maps))-ones(Us,1)*Maps).^2,[],2); bhat        = bits(Iidx,:);err         = (Ybits~=Iidx); BER(m,j3,k) = BER(m,j3,k) + sum(sum(Xbits~=bhat))/(Us*bps);                   end         end     end
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4.算法理論概述

? ? ? ? 在現代無線通信系統中，多用戶多輸入多輸出（MU-MIMO, Multi-User Multiple-Input Multiple-Output）技術是提高頻譜效率和數據傳輸速率的關鍵。然而，高精度的數字模擬轉換器(DAC)在大規模MIMO系統中成本高昂，能耗巨大，因此基于1-bit DAC的預編碼技術應運而生，它通過僅使用1-bit的量化來顯著降低硬件復雜度和功耗。本文將深入探討基于1-bit DAC的MU-MIMO系統中的非線性預編碼算法，并與傳統線性預編碼技術，如ZF（Zero-Forcing）、WF（Water-Filling）、MRT（Maximum Ratio Transmission）以及較為先進的ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法進行對比。

4.1 基于1-bit DAC的非線性預編碼背景

? ? ? ? 在MU-MIMO系統中，預編碼的目的是將多路信號映射到天線陣列上，以在接收端實現用戶間的干擾消除或最小化。當使用1-bit DAC時，信號只能被量化為+1或-1，這導致預編碼過程變得非常具有挑戰性，因為它本質上是非線性的，需要設計特定的算法來逼近理想線性預編碼的性能。

? ? ? ?信號量化可表示為：

? ?

? ? ? ? 其中，sk?是原始的復數預編碼信號，s^k?是量化后的信號，sign(?)sign(?)函數根據信號的實部和虛部確定量化結果。

? ? ? ?一種常見的非線性預編碼方法是基于符號最大化準則，即尋找一組預編碼向量，最大化各個用戶信號經過量化后的能量，同時考慮相互間的干擾。對于一個基站天線數為N，服務用戶數為K的系統，接收信號模型可表示為：

4.2 ZF（Zero-Forcing）

ZF預編碼的目的是完全消除用戶間的干擾，其預編碼矩陣WZF?滿足：

其中，H是所有用戶信道矩陣，H?是H的共軛轉置。

4.3 WF（Water-Filling）

? ? ? ?WF算法是一種功率分配策略，用于優化每個子載波的發射功率，以最大化系統總吞吐量。其目標是解決如下優化問題：

其中，p是功率分配向量，Ptotal?是總功率預算，SINRk?是第k個用戶的信噪比。

4.3 MRT（Maximum Ratio Transmission）

MRT預編碼是基于信道增益的，目的是最大化信號能量與干擾加噪聲比，其預編碼向量為：

4.4ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）

? ? ? ? ADMM是一種迭代優化算法，被用于解決帶約束的優化問題，如在MU-MIMO系統中結合功率約束優化預編碼矩陣。ADMM通過交替優化原始問題的不同子問題，達到全局最優解或近似最優解。

5.算法完整程序工程

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