本文提出了一种基于无监督学习的方案，用于同时设计多用户 Mu-MIMO 系统的模拟前置器和合成器，并结合低分辨率 PS。通过将模拟前置器和合成器的设计问题转换为相位分类问题，并提出一种泛化神经网络体系结构 (PCNet)，能够产生各种 PS 分辨率的解，仿真结果表明，该方案相对于对于最常用的低分辨率 PS 配置的最先进的混合波束成形设计具有更优越的总速率和复杂度性能。

Feb, 2022

本文研究了大天线阵列中毫米波系统的发射预编码和接收合并应用，利用基础追踪原则，开发了算法精确地近似了优化的无约束预编码器和合并器，使它们可以在低成本射频硬件中实现，并表明这些算法可以克服硬件限制，使毫米波系统接近其无约束性能极限。

May, 2013

该论文提出了在毫米波多用户下行信道中，一种低复杂度的混合模拟 / 数字预编码方法，其中利用模拟组合器和混合预编码器实现高速传输并达到最高速率。

Sep, 2014

本文提出一种基于开关网络的混合结构，以减少相移器结构的复杂性和功耗，并介绍了一种基于压缩感知技术的独立于模拟处理阶段硬件的开环信道估计技术。结果表明，使用基于开关的结构可以在减少硬件复杂度和功耗的同时，获得与基于相移器相同或更好的信道估计性能，且所有混合结构在相同功耗下提供类似的频谱效率。

Dec, 2015

本文提出了一种自适应算法以估计 mmWave（毫米波）信道参数，利用了信道的弱散射特性，并使用新型分层多分辨率码本构建了训练波束向量以实现算法的高效运行。此外，本文还将自适应信道估计算法扩展至多径情况，通过估计的信道，提出了一种新型混合模拟 / 数字预编码算法，其能够突破模拟仅波束成形的硬件限制并接近数字解决方案的性能。仿真结果表明，所提出的低复杂度信道估计算法与全面信道训练算法相比达到了可比较的预编码增益，同时说明了即使存在干扰，所提出的算法也能够接近完全信道知识实现的覆盖概率。

Jan, 2014

本文提出一种用于毫米波系统的混合预编码结构，通过额外的反馈开销来构建一个先进的定向预编码结构，旨在实现多用户的同时传输，并取得了显著的总速率表现提升。

Feb, 2018

本文提出一种低复杂度的混合预编码方案，称为 Phased-ZF (PZF)，可在尽可能近似于传统基带零强制 (ZF) 预编码性能的同时实现基于射频域的相位控制和低维度基带预编码，并将此方案在理想瑞利衰落信道和稀疏散射毫米波（mmWave）信道中进行了模拟，均取得了良好的性能。

Oct, 2014

本研究提出一种基于深度学习的毫米波大规模 MIMO 混合预编码框架，该框架通过 DNN 训练来优化 MIMO 预编码过程，最终实现减少 BER 和提高频谱效率的目的，并且能够在实现混合预编码的同时大幅度降低所需的计算复杂度。

Jan, 2019

本文提出了一种新的，基于动态子阵列和硬件高效的低分辨率相移器的混合波束成形结构，用于毫米波多用户多输入单输出（MU-MISO）系统，此外，还提出了一种迭代算法和一种简单的启发式算法，以提高系统的性能表现。

Jun, 2019

本文研究混合模拟 / 数字预编码在毫米波宽带信道中的应用，提出了用于空间复用的高效混合模拟 / 数字编码本设计，并提出了基于 Gram-Schmidt 正交化的低复杂度但近似最优的贪婪式频率选择混合预编码算法。仿真结果表明，所提出的混合编码本和预编码设计与无约束解相比，在保证性能的同时，需要较少的复杂性。

Oct, 2015