主要内容

OMPDECOMP.

使用正交匹配追求分解信号

描述

[COEFF.dictatom.atomidx.犯错] = OMPDecomp(Xd计算分解矩阵COEFF.dictatom.信号X。分解矩阵的乘积,dictatom.XCOEFF.,近似X。原子在dictatom.选中datomidx.是指数d对应dictatom.犯错是分解错误。分解基于一个正交匹配追求(OMP)算法最小化Frobenius规范||X-dictatom.XCOEFF.||

例子

[COEFF.dictatom.atomidx.犯错] = OMPDecomp(Xd,'maxsparsity',纳米还指定了最大的稀疏性纳米

[COEFF.dictatom.atomidx.犯错] = OMPDecomp(Xd,'normweight',WTS.最小化加权Frobenius规范||WTS.1/2X-dictatom.XCOEFF.||使用权重WTS.

例子

全部收缩

给定一组用于8元件均匀线性阵列的最佳,全数字,波束成形权重,将权重分解为模拟和数字波束成形权重的乘积。假设两个射频链。表明,组合权重实现了类似于最佳权重的性能。

指定最佳,全数字,波束成形权重。

Wopt = steervec((0:7)* 0.5,[20 -40]);

创建转向矢量字典。

Stvdict = steervec((0:7)* 0.5,-90:90);

使用OMP执行分解。将最大稀疏性设置为两个。

[WBB,WRF,WDICTIDX,NORMERR] = OPDECOMP(WOPT,STVDICT,'maxsparsity',2);

比较从最佳权重和混合权重的光束模式。情节表明了分解的WOPT.进入WRF.WBB.几乎是准确的。

绘图(-90:90,ABS(SUM(WOPT' * STVDICT)),' - '......-90:90,ABS(SUM((wrf * wbb)'* stvdict)),' - ''行宽',2)xlabel('角度(度)')ylabel('振幅') 传奇('最佳的''杂交种'

输入参数

全部收缩

要分解的输入数据,指定为复值N-经过-NC矩阵。

数据类型:双倍的
复数支持:金宝app是的

原子字典,指定为复值矩阵。该函数使用来自字典的原子子子集来构造数据。

数据类型:双倍的
复数支持:金宝app是的

分解的最大稀疏性,指定为正整数。分解在稀疏性时停止纳米已完成。

例子:5.

依赖性

使用此参数使用语法指定'maxsparsity'

数据类型:双倍的

OMP使用的规范重量以最小化加权Frobenius规范||WTS.1/2X (X-dictatom.XCOEFF.||,指定为复重值N-经过-N矩阵。

例子:5.

依赖性

使用此参数使用语法指定'normweight'

数据类型:双倍的
复数支持:金宝app是的

输出参数

全部收缩

基础原子的系数,作为一个返回NS.-经过-NC矩阵。行代表相应原子的系数dictatom.NS.表示从字典中选择的原子数,并且是信号稀疏性的量度。

数据类型:双倍的
复数支持:金宝app是的

信号基原子,作为一个返回N-经过-NS.矩阵。列是形成信号的基础的原子。这些原子是指定的字典的子集dNS.表示所选原子的数量,并且是信号稀疏性的量度。

数据类型:双倍的
复数支持:金宝app是的

从字典中选择的原子索引d,作为一个长度返回 -NS.行矢量在哪里dict(:,atomidx)= dictatom

数据类型:双倍的

分解错误的规范,作为非负标量返回。

数据类型:双倍的

更多关于

全部收缩

混合波束形成重量

在混合波束形成的背景下,COEFF.参数代表数字重量。dictatom.代表模拟权重和d是一系列转向矢量,可用作模拟重量。

参考

[1] Ayach,Omar El等。“毫米波MIMO系统中的空间稀疏预编码”IEEE跨无线通信。卷。13,3月3日,2014年3月。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

在R2019B中介绍