基于压缩感知的分布式MIMO信道估计算法研究

发布时间：2018-11-07 21:48

【摘要】：为解决分布式多输入多输出系统信道矩阵维度高导致的信道估计复杂度高、难度大的问题,提出了一种利用分布式压缩感知理论的稀疏度自适应的分布式正交匹配追踪信道估计算法。构建了联合稀疏信道模型,改进了标准正交匹配追踪算法,实现了结合相关联端口上信道参数的分布式正交匹配追踪算法;设计双重判决条件实现公共稀疏度和完整稀疏度的变步长共同逼近,解决了信道稀疏度未知情况下稀疏信道精确估计的难题。实验结果表明,改进算法计算复杂度低,重建效果均优于现有同类方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of high complexity and difficulty in channel estimation caused by the high dimension of channel matrix in distributed multi-input and multi-output systems, A distributed orthogonal matching tracking channel estimation algorithm based on distributed compression sensing theory is proposed. The joint sparse channel model is constructed, the standard orthogonal matching tracking algorithm is improved, and the distributed orthogonal matching tracking algorithm based on the channel parameters on the associated port is implemented. A dual decision condition is designed to achieve the variable step size approximation of common sparsity and integrity sparsity, which solves the problem of accurate estimation of sparse channel under unknown channel sparsity. The experimental results show that the improved algorithm has lower computational complexity and better reconstruction effect than the existing methods.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;解放军保密委员会技术安全研究所;解放军理工大学;
【分类号】：TN919.3

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：2317657