基于C2PO-Net的MIMO信号预编码算法

摘要

提出了一种基于模型驱动的1位量化预编码深度学习网络.首先,对量化预编码问题进行建模,并介绍了几种量化预编码算法;然后,将基于交替最小化近似解决双凸松弛问题的1位量化预编码算法(C2PO)与深度学习相结合,提出了基于模型驱动的深度学习网络C2PO-Net;最后,将其与1位量化后的最大比率传输(MRTQ)算法,C1PO算法和C2PO算法进行性能比较.仿真结果表明,在MIMO瑞利衰弱信道中,C2PO-Net算法在误码率性能上优于所提到的算法,并且在训练不断加深的过程中以较低的复杂度逼近无精度的ZF算法的预编码性能.