MIMO系统中基于贝叶斯的稀疏信道估计算法

发布时间：2018-01-07 22:10

本文关键词：MIMO系统中基于贝叶斯的稀疏信道估计算法　出处：《光通信研究》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对未知支持集贝叶斯匹配追踪算法中支持集搜索过于复杂的问题,提出一种改进的贝叶斯稀疏信道估计算法。该算法利用信道的稀疏特性来提高信道估计精度,通过计算信道期望来估计高维稀疏信道。为了提高支持集的搜索准确度,改进算法在支配支持集的搜索过程中引入了维特比路径译码的思想,保留所有发生概率差异低于门限的路径,并对支持集上的信道估计值进行计算,最后计算出信道期望并作为最后的信道估计值。理论分析和仿真结果都表明,改进算法在降低算法复杂度的同时还保持了较高的估计精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that support set search is too complex in Bayesian matching tracking algorithm with unknown support set. An improved Bayesian sparse channel estimation algorithm is proposed, which makes use of the sparse property of the channel to improve the channel estimation accuracy. In order to improve the search accuracy of support set, the Viterbi path decoding idea is introduced in the search process of dominating support set. All paths where the probability difference is lower than the threshold are retained, and the channel estimation on the support set is calculated. Finally, the channel expectation is calculated and used as the final channel estimation. The theoretical analysis and simulation results show that. The improved algorithm not only reduces the complexity of the algorithm, but also maintains a high estimation accuracy.
【作者单位】：洛阳理工学院计算机与信息工程学院;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室;广州大学计算机科学与教育软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61503174) 河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2016GGJS-158) 河南省教育厅自然科学基金资助项目(17A520044) 广东省自然科学基金面上项目(2016A030313540) 广州市科技计划项目(201707010284) 广州市市属高校科研项目(1201430560)
【分类号】：TN919.3
【正文快照】： 0引言在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)通信系统中,准确地估计信道是一个难题。从实际观测的结果看,在很多情况下无线信道都表现出稀疏特性[1-2],即信道矢量中的一些元素数值非常小,可以近似为零。因此,对稀疏信道的估计问题是目前通信领域的一个研究热点

【参考文献】