具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，实施例1：一种基于蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计方法，包含以下步骤：

步骤1、首先在基带部分采用迫零预编码来设计数字预编码矩阵，在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵，将模拟移相器的相位作为目标变量，将使系统可达和速率最大的条件作为目标函数，使用ABC算法对此问题进行寻优，得到尽可能好的预编码矩阵。该方法大大提高了收敛速度，降低了运算量；

步骤2、输入，NP：种群数目；Maxiter：最大迭代次数；H：信道矩阵；N_t：向量θ的维度；K：接收天线数；

步骤3、初始化相关参数，当前迭代次数t＝0，随机生成NP个维度为N_t的θ向量，记为计算每个θ对应的目标函数值即

步骤4、用ξ_i计算NP个个体的适应度值，种群中适应度值较优的一半个体组成引领蜂种群，另一半个体组成跟随蜂种群；

步骤5、引领蜂、跟随蜂依次搜索产生新的引领蜂种群和跟随蜂种群；

引领蜂搜索：当前第t代引领蜂种群中一个目标个体随机选择个体r₁∈{1,2,...,NP/2}逐维进行交叉搜索，按式(6)产生新个体

对新生成个体和目标个体进行适应度评价，再将二者的适应度值进行比较，选择适应度值较优的个体进入引领蜂种群。

跟随蜂搜索：跟随蜂按轮盘赌的方式(即)在新的引领蜂种群中选择较优目标个体与随机选择的个体j按式(6)进行搜索，产生新个体形成跟随蜂种群；

引领蜂搜索和跟随蜂搜索完成后，结合两种蜂群产生迭代种群，判断是否发生侦察蜂行为，若发生，则按式(6)进行侦察蜂搜索产生新个体，并与原个体一对一比较后，选择适应度值较优个体进入迭代种群。

步骤6、根据目标函数值评估NP个即得函数值，保留表现更好的θ向量，记录为θ_elite。当t＜Maxiter时，如果则迭代次数t＝t+1，迭代次数小于最大迭代次数时，返回步骤5，否则，进入步骤7；

步骤7、当达到最大迭代次数后，以θ_elite生成模拟预编码矩阵，即输出F_RF＝diag{f₁,f₂,...,f_N}。

实施例2，在实施例1的基础上，毫米波大规模MIMO系统模型中，首先通过数字预编码器对N_s路数据流进行数字预编码。每一路数据流通过相应的射频链路后，由L个移相器构成的模拟预编码器对其进行模拟预编码。进行模拟预编码之后，每一路数据流通过与对应射频链路相连的仅有L根天线的子天线阵列发射出去。总发射天线数N_t＝LN，接收端用户数为K，用户为单天线，于是用户端的接收信号y∈C^K×1可以表示为：

y＝HF_RFF_BBs+n＝HFs+n (1)

其中，H＝[h₁,h₂,...,h_K]^T∈C^K×LN为信道矩阵，F_RF＝diag{f₁,f₂,...,f_N}∈C^LN×N表示模拟预编码矩阵，表示数字预编码矩阵，F＝F_RFF_BB表示混合预编码矩阵，是发送信号，n∈C^K×1表示加性高斯白噪声，即n～CN(0,σ²I_K)，σ²表示方差。F_RF和F_BB满足总发射功率约束，即

系统可达和速率表示为：

其中，

ABC算法优化的目标函数为：

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。