【技术实现步骤摘要】
一种基于量子计算的最小均方误差检测方法
[0001]本专利技术涉及通信领域,特别是涉及一种基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法。
技术介绍
[0002]1982年,Feynman描述了量子计算的巨大潜力,并且建议在量子力学原理的基础上构造量子计算机,以此来挖掘量子计算的潜力。进一步的,1994年Shor提出素数因子分解和离散对数问题的多项式时间量子算法;1995年Grover提出了在没有结构的搜索空间上进行搜索的量子算法。这些量子计算算法都展示了量子计算的特殊潜力,对传统的算法提供了加速。另一方面,随着技术和需求的增加,通信系统发展迅速,特别是大规模多输入多输出系统(Massive MIMO:Massive Multiple
‑
Input Multiple
‑
Output)系统作为移动通信领域的关键技术之一,现如今越来越受到青睐。由于大规模MIMO系统的研究存在大量基站天线来联合服务于多个用户的现象,因此这类研究涉及了很多高计算复杂度的问题,并且其中一部分至今也没有较好的处理方式。例如信号达到方向估计在混合大规模MIMO系统中有较多的应用,但为了避免复杂度为O(poly(MQ))的大规模矩阵特征分解和协方差矩阵重构,研究人员只好牺牲部分检测性能来降低计算复杂度。目前,量子计算还没有被应用到混合大规模MIMO到达方向估计方法的先例。
技术实现思路
[0003]技术问题:本专利技术的目的是提供一种基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,将传统混合大 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,其特征在于:该估计方法包括以下步骤:S1:根据量子奇异值估计构造量子态形式的空间协方差矩阵;S2:根据变分原理实现密度矩阵特征分解算法并对步骤S1中的协方差矩阵进行特征分解得到特征向量;S3:根据步骤S2得到的特征向量实现量子标记操作并实现到达方向搜索。2.根据权利要求1所述的基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,其特征在于:所述步骤S1中的空间协方差矩阵,其矢量表示根据式(1)得到:式(1)中,A=(a1,a2,...a
Q
)
T
为一个Q
×
M2矩阵,P=(P1,P2,...,P
Q
)
T
为Q
×
1能量矢量,σ为正则化参数,a(θ
(q)
)为导向矢量。3.根据权利要求2所述的基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,其特征在于:所述能量矢量P根据式(2)构造:式(2)中,U
P
为构造能量矢量的量子过程且能够通过复杂度O(poly(logQ))实现,i为索引值且表示向量的i个元素;矩阵A根据式(3),(4)得到:素;矩阵A根据式(3),(4)得到:式(3),(4)中,U
M
为构造公式(3)量子态的量子过程且能够以复杂度O(poly(logM))实现,U
N
为构造公式(4)量子态的量子过程且能够以复杂度O(poly(logQ))实现,j为索引值且表示矩阵A的第j个列。4.根据权利要求3所述的基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,其特征在于:所述步骤S1中构造量子态形式的空间协方差矩阵,其特定的空间协方差矩阵量子态为:其中,α
i
=<u
i
|P>,γ为A的秩,|u
i
>、|v
i
>和σ
i
分别为A的左、右奇异向量和奇异值。5.根据权利要求4所述的基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法,其特征在于:所述空间协方差矩阵的量子态通过以下方法获得:S1.1:制备量子态如式(6)所示:式(6)中,α
i
=<u
i
|P>;
S1.2:对初始量子态进行量子奇异值估计,使得量子态演化为如式(7)所示的量子态:S1.3:增加一个初始态为|0>的寄存器并执行由奇异值寄存器控制的受控旋转操作,通过式(8)得到量子态:式(8)中,C为一个取值为的常数;S1...
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