申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-03-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112906899B

主分类号：G06N10/20

分类号：G06N10/20;G06N7/01;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.06.22#实质审查的生效;2021.06.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法，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得到的特正向量实现量子标记操作并实现到达方向搜索。本发明针对混合大规模MIMO通信系统中传统的到达方向估计算法，采用量子奇异值估计算法、量子可获取数据结构以及变分量子算法，降低了传统到达方向估计问题的复杂度，从而得到更稳定的性能。

主权项：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；所述步骤S2具体包括以下步骤：S2.1：根据步骤S1中生成的量子态，构造空间协方差矩阵相关的密度矩阵 式11中，该密度矩阵和空间协方差矩阵具有相同的特征向量且特征值存在平方归一化关系，|ui和σi分别为A的左奇异向量和奇异值；S2.2：利用冯诺依曼定理和变分量子算法设计成本函数，得到式12的函数： 式12中，q1＞q2＞…＞qγ＞0是实权重系数，设计权重系数的目的是为了能够更好的获取密度矩阵的全部特征向量，是一组容易制备的正交量子态集合，Vθ是由单、双比特参数量子门组成的量子网络；S2.3：重新表述式12的成本函数，得到式13： 式13中，为一个厄米特测量算子；S2.4：在量子计算机上计算式13成本函数，在传统计算机上通过梯度算法或者免梯度算法对成本函数进行优化，并将新的参数θ反馈到量子计算机上重新计算成本函数，重复执行上述传统-量子计算机上运算，直到参数的更新对成本函数的变化小于预设的阈值，得到参数θ*；S2.5：输出近似的特征向量

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 基于量子计算的混合大规模MIMO到达方向估计方法

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