大规模MIMO下贝叶斯压缩感知信道估计方法

由于存在导频污染问题,基站侧高效、高精度地获取信道状态信息对实现大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用系统的潜在优点至关重要。通过使用压缩感知技术,可以有效解决导频污染问题。然而,在压缩感知信道估计算法中,很难直接获取信道稀疏度的先验知识。为了解决这个问题,文章提出一种基于贝叶斯压缩感知的信道估计方法,该方法将稀疏信号的统计信息作为先验知识,并运用于多用户大规模MIMO系统的上行链路。仿真结果表明,与传统的信道估计方法相比,所提方法能有效重构原始信道系数。...

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Bibliographic Details
Published inGuangtongxin Yanjiu pp. 70 - 73
Main Authors 吴灿, 黄俊伟, 张书畅
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 《光通信研究》编辑部 01.01.2018
Subjects
大规模多输入多输出;贝叶斯压缩感知;信道估计;导频污染
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ISSN1005-8788
DOI10.13756/j.gtxyj.2018.01.018

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Summary:由于存在导频污染问题,基站侧高效、高精度地获取信道状态信息对实现大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用系统的潜在优点至关重要。通过使用压缩感知技术,可以有效解决导频污染问题。然而,在压缩感知信道估计算法中,很难直接获取信道稀疏度的先验知识。为了解决这个问题,文章提出一种基于贝叶斯压缩感知的信道估计方法,该方法将稀疏信号的统计信息作为先验知识,并运用于多用户大规模MIMO系统的上行链路。仿真结果表明,与传统的信道估计方法相比,所提方法能有效重构原始信道系数。
ISSN:1005-8788
DOI:10.13756/j.gtxyj.2018.01.018