为了降低毫米波MIMO系统中现有交替最小混合预编码算法和基于动量梯度下降的在线学习混合预编码方案的复杂度,针对单用户通信场景,重新考虑混合预编码器的设计问题,提出一种等效的单隐藏层神经网络架构.在该架构下,数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵的每一个组成元素可等效为单隐藏层神经网络的连接权值,其最优解可通过神经网络中的权值训练方法获得.在此基础上,结合反向传播算法,提出一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码机制.进一步地,将所提算法扩展到多用户通信场景.仿真结果表明,在单用户场景和多用户场景下,所提算法可实现的频谱效率均接近全数字预编码,同时复杂度低于现有的基于交替最小的混合预编码算法和基于动量梯度下降的在线学习混合预编码方案.
毫米波 混合预编码 神经网络 自适应梯度