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部分支撑集辅助的压缩感知CSI反馈方法 被引量:1

Compressive Sensing Based CSI Feedback Assisted by Partial Support-Set
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摘要 在频分双工大规模多输入多输出系统中,基于压缩感知的信道状态信息(CSI,channel state information)反馈方法因正确重构CSI小幅度元素的支撑集合造成巨大的反馈开销.为降低基于压缩感知的CSI反馈的开销,提出一种部分支撑集辅助的压缩感知CSI反馈方法.提出方法将CSI的一部分小幅度元素的支撑集与压缩CSI一同反馈回基站.基站无需重构反馈回基站的CSI小幅度元素的支撑集,压缩CSI所需的测量次数(反馈开销)得以极大降低.分析与仿真结果表明,相对于传统的基于CS的CSI反馈方法,提出方法在确保CSI重构精度与可达和速率情况下,能有效降低CSI反馈开销和CSI重构的计算复杂度. In a frequency division duplex(FDD)massive multiple input multiple output(MIMO)system,the compressed sensing(CS)-based channel state information(CSI)feedback methods cause a significant feedback overhead,due to the correct reconstruction of the support-set for the small magnitude elements of CSI.To reduce the feedback overhead,a CS-based CSI feedback scheme assisted by partial support-set is proposed in this paper,where the partial support-set of small magnitude elements and the compressed CSI are fed back to the base station(BS)together.Since the BS does not need to recover the support-set of small magnitude elements,the measurement requirement(i.e.,the feedback overhead)to compress the CSI is greatly reduced.Compared with the conventional CS-based CSI feedback,the analysis and simulation results show that the proposed method can reduce CSI feedback overhead and computation complexity of CSI reconstruction,while guaranteeing the CSI recovery accuracy and achievable sum-rate.
作者 卿朝进 阳庆瑶 万东琴 蔡曦 彭朗 QING Chao-jin;YANG Qing-yao;WAN Dong-qin;CAI Xi;PENG Lang(School of Electrical Engineering and Electronic Information,Xihua University,Chengdu,Sichuan 610039,China)
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1669-1676,共8页 Acta Electronica Sinica
基金 四川省教育厅重点项目(No.15ZA0134) 教育部春晖计划(No.Z2015113) 西华大学校重点项目(No.Z1120941) 四川省信号与信息处理重点实验室(重点研究基地)开放课题(No.szjj2015-071) 四川省军民融合产业发展专项资金(No.zyf-2018-056)
关键词 信道状态信息 压缩感知 大规模多输入多输出 反馈开销 CSI compressed sensing massive multi-input multi-output feedback overhead
作者简介 卿朝进,男.1978年11月出生于四川安岳.博士,硕士生导师.现任教于西华大学电气与电子信息学院,主要从事无线通信系统中的信号处理等方面的研究工作.E-mail:qingchj@uestc.edu.cn;阳庆瑶,女.1995年5月出生于四川宜宾.现为西华大学电气与电子信息学院2017级硕士生,研究方向主要为无线通信中的信号处理、人工智能、CSI反馈等.
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献9

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共引文献6

同被引文献1

引证文献1

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