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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Published in | Guangtongxin Yanjiu pp. 70 - 73 |
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Main Authors | , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
《光通信研究》编辑部
01.01.2018
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Subjects | |
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ISSN | 1005-8788 |
DOI | 10.13756/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。 |
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ISSN: | 1005-8788 |
DOI: | 10.13756/j.gtxyj.2018.01.018 |