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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
文献摘要：
针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,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,推导了正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,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,即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,与采用Gaussian矩阵、Elad方法、低幂平均列相关方法得到的导频矩阵相比,本文所提方法具有更好的列相关性,且具有更低的信道重构错误率.
文献关键词：
大规模MIMO;压缩感知;信道估计;导频设计
中图分类号：
作者姓名：
曹海燕;叶震宇
作者机构：
杭州电子科技大学,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]曹海燕;叶震宇-.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)[J].物理学报,2022(05):1-10
A类：
Elad
B类：
压缩感知理论,MIMO,信道估计,导频优化,优化理论,算法设计,大规模多输入多输出,multiple,input,output,导频设计,设计问题,信道重构,错误率,自相关矩阵,阵缩,先以,正交匹配追踪,orthogonal,matching,pursuit,OMP,两点,方差最小化,以待,待优,均列,断条,参数值,趋近,Gaussian,相关方法
AB值：
0.291433
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