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🔥内容介绍

多用户全息多输入多输出超表面（MU-HMIMOS）技术范式可凭借极低功耗实现大面积连续孔径，近年来被视为未来无线网络的高能效解决方案。该技术能根据通信、定位与传感的预期目标，灵活调控电磁波的传播特性。多用户全息多输入多输出超表面（MU-HMIMOS）系统的易处理信道建模是目前最关键的挑战之一，这主要是由数量庞大且排布紧密的贴片天线所引发的耦合效应导致。本文针对下行多用户通信场景下的这一挑战，基于傅里叶平面波表示法，在波数域中对电磁信道进行建模。基于所提出的信道模型，我们利用与 MU-HMIMOS 贴片天线数量和间距相关的采样信道方差，设计了最大比传输（MRT）和迫零（ZF）预编码方案，并推导了这两种方案的频谱效率解析性能。此外，考虑到当贴片天线数量极大时，直接进行矩阵求逆在实际中难以实现，我们提出一种低计算复杂度的 ZF 预编码方案 —— 借助诺依曼级数展开替代矩阵求逆操作。大量仿真结果验证了贴片天线数量及其间距对所研究系统频谱效率的影响，结果表明：天线数量越多、间距越大，贴片间的相关性就越低，系统性能也会随之提升。

🔥运行结果

🔥部分代码

%% MRC for Perfect channels

P =1/var_noise; %Linear scale

BFMatrix=ChannelPhase';

weights = ones(size(BFMatrix,2),1);

BFMatrix=BFMatrix/norm(BFMatrix,'fro');

H_G_MRC=ChannelPhase*BFMatrix;

MRC_signalGains = diag(abs(H_G_MRC).^2)';

powerAllocationMRT = functionHeuristicPowerAllocation(MRC_signalGains,P,weights);

BFMatrix = kron(sqrt(powerAllocationMRT),ones(size(BFMatrix,1),1)).*BFMatrix;

channelGains = abs(ChannelPhase*BFMatrix).^2;

signalGains = diag(channelGains);

interferenceGains = sum(channelGains,2)-signalGains;

rates = log2(1+signalGains./(interferenceGains+var_noise ));

MRT = sum(rates);

end

🔥参考文献

L. Wei et al., "Multi-User Holographic MIMO Surfaces: Channel Modeling and Spectral Efficiency Analysis," in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 16, no. 5, pp. 1112-1124, Aug. 2022.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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