典型文献
估计大规模MIMO-OFDM稀疏随机信道的卡尔曼滤波
文献摘要：
为改善在大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中获取稀疏随机信道参数的精度并改善收敛速度,提出了在多测量向量条件下基于L1范数最小化的卡尔曼滤波(KF)优化模型和算法.该方法将优化过程分为2个步骤:先利用L1范数的次梯度和伪测量做时序递推修正,再利用常规KF修正测量误差(TKF).在修正参数的L1范数时,可利用硬阈值回溯迭代的贪婪滤波(GKF)加速收敛.仿真结果表明,2个算法均优于单测量向量时的Bregman迭代算法,在较高信噪比时,GKF的估计精度高于TKF.
文献关键词：
多天线;正交频分复用;信道状态信息;压缩感知;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
张静;张梦雨;王栋
作者机构：
上海师范大学 信息与机电工程学院, 上海 200234
文献出处：
引用格式：
[1]张静;张梦雨;王栋-.估计大规模MIMO-OFDM稀疏随机信道的卡尔曼滤波)[J].无线电工程,2022(06):925-931
A类：
TKF,GKF
B类：
MIMO,OFDM,卡尔曼滤波,大规模多输入多输出,正交频分复用,信道参数,收敛速度,L1,范数,和算,次梯度,递推,测量误差,修正参数,硬阈值,回溯,贪婪,Bregman,迭代算法,高信噪比,估计精度,多天线,信道状态信息,压缩感知
AB值：
0.320358
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