双向MIMO中继系统中一种低复杂度的联合信道估计方法
本文关键词： 双向MIMO中继 低复杂度 信道状态信息 平行因子 出处：《电子与信息学报》2017年12期 论文类型：期刊论文
【摘要】：对于双向多输入多输出(MIMO)中继系统,如何在减少中继负担的情况下获得精确的信道状态信息(CSI)成为信道估计的一个难点。该文针对双向MIMO中继系统,提出一种低复杂度的联合信道估计方法。所提方法在两个用户端同时发送正交信道训练信号至中继,中继采用所设计的放大因子放大所接收的信号并转发至两个用户。每个用户对所接收的信号构造平行因子(PARAFAC)模型,并根据实际系统要求,分别设计了迭代和非迭代的两种拟合算法对PARAFAC模型进行拟合,从而联合估计出所有信道的CSI。所提信道估计方法无需在中继处进行信道估计,减轻了中继的负担。与已有信道估计方法相比,所提方法设计灵活,采用的拟合算法具有较低的复杂度,而且在使用较少信道训练信号的情况下具有较高的信道估计精度。
[Abstract]:For bidirectional MIMO relay systems, how to obtain accurate channel state information while reducing the relay burden has become a difficulty in channel estimation. This paper focuses on bidirectional MIMO relay systems. A low complexity joint channel estimation method is proposed, in which orthogonal channel training signals are transmitted to the relay at the same time between two clients. The relay uses the designed amplification factor to amplify the received signal and forward it to two users. Each user constructs a parallel factor (PARAFAC) model for the received signal, and according to the actual system requirements, Two fitting algorithms, iterative and non-iterative, are designed to fit the PARAFAC model, so that all channels can be estimated jointly. The proposed channel estimation method does not need to estimate the channel at the relay. Compared with the existing channel estimation methods, the proposed method is more flexible, has lower complexity and has higher channel estimation accuracy when using fewer channel training signals.
【作者单位】： 中国传媒大学信息工程学院;北京邮电大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61601414,61561037) 国家高技术研究发展计划(2015AA01A705,2014AA01A701)~~
【分类号】：TN919.3
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，本文编号：1510653
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