【摘 要】
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文中研究了有限反馈MIMO系统中基于Grassmannian流形的自适应量化问题。由于反馈延迟的存在，接收端量化的信道状态信息在反馈回发送端时已经过期。文中提出一种建立在Grassman
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文中研究了有限反馈MIMO系统中基于Grassmannian流形的自适应量化问题。由于反馈延迟的存在，接收端量化的信道状态信息在反馈回发送端时已经过期。文中提出一种建立在Grassmannian流形上的预测算法，利用信道的时间相关性来预测下一时刻的信道状态信息，以补偿延迟，改善系统性能。为了进一步提高时变信道的量化分辨率，提出动态码本的自适应量化方案，即每一个量化时刻k都会产生一个与该时刻真实值最接近的码本。仿真结果表明，该算法能够提高速率，改善系统性能。
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