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針對毫米波大規(guī)模多輸入多輸出（ MIMO）系統(tǒng)中基于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化（PSO）算法的混合預編碼方案，在迭代后期收斂速度較慢以及容易陷入局部最優(yōu)值的問題，提出了一種基于改進PSO算法的混合預編碼方案。首先，隨機初始化粒子的位置矢量和速度矢量，并以最大化系統(tǒng)和速率為目標求解初始群體最優(yōu)位置矢量；其次，更新位置矢量和速度矢量，并隨機地選擇更新后的兩個粒子的個體歷史最優(yōu)位置矢量進行加權求和作為新的個體歷史最優(yōu)位置矢量，從中挑選出若干個使系統(tǒng)和速率最大的粒子，將其個體歷史最優(yōu)位置矢量的加權平均值作為新的群體最優(yōu)位置矢量，并與之前的群體最優(yōu)位置矢量比較，經過多次迭代形成最終的群體最優(yōu)位置矢量即為所求的最佳混合預編碼矢量，并對其進行歸一化；最后，根據(jù)歸一化后的混合預編碼矢量設計最終的模擬預編碼矩陣和數(shù)字預編碼矩陣。仿真結果表明，與基于傳統(tǒng)PSO算法的混合預編碼方案相比，所提改進方案在收斂速度與和速率上都得到優(yōu)化；其收斂速度提高約100%，且性能可以達到全數(shù)字預編碼方案的90%，因此，該改進方案能夠有效提升系統(tǒng)性能且加快收斂。
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