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基于压缩感知理论的大规模MIMO系统下行信道估计中的导频优化理论分析与算法设计

曹海燕 叶震宇

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基于压缩感知理论的大规模MIMO系统下行信道估计中的导频优化理论分析与算法设计

曹海燕, 叶震宇

Theoretical analysis and algorithm Design of Optimized pilot for downlink channel estimation in massive MIMO systems based on compressed sensing

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-15
  • 上网日期:  2021-11-17

基于压缩感知理论的大规模MIMO系统下行信道估计中的导频优化理论分析与算法设计

  • 杭州电子科技大学

摘要: 本文针对大规模MIMO系统信道估计中的导频设计问题,在压缩感知理论框架下,提出了一种基于信道重构错误率最小化的自适应自相关矩阵缩减参数导频优化算法。首先以信道重构错误率最小化为目标,推导了OMP算法下信道重构错误率与导频矩阵列相关性之间的关系,并得出优化导频矩阵的两点准则:导频矩阵列相关性期望和方差最小化。然后研究了优化导频矩阵的方法,并提出相应的自适应自相关矩阵缩减参数导频矩阵优化算法,即在每次迭代过程中,以待优化矩阵平均列相关程度是否减小作为判断条件,调整自相关矩阵缩减参数值,使参数不断趋近于理论最优。仿真结果表明,所提方法比采用Gaussian矩阵、Elad方法、低幂平均列相关方法得到的导频矩阵具有更好的列相关性性质,且具有更低的信道重构错误率。

English Abstract

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