针对频分复用双工方式的大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统在虚拟角域信道中估计精度较差的问题,提出一种基于门限的稀疏度自适应匹配追踪(BT-SAMP)算法。该算法融合了回溯正交匹配追踪(BAOMP)算法的原子选择特性和稀疏度自适应匹...针对频分复用双工方式的大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统在虚拟角域信道中估计精度较差的问题,提出一种基于门限的稀疏度自适应匹配追踪(BT-SAMP)算法。该算法融合了回溯正交匹配追踪(BAOMP)算法的原子选择特性和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法的自适应特性,将BAOMP算法的"添加原子"规则作为SAMP算法的原子选择预处理,通过合理的阈值添加固定的原子,然后延续SAMP算法的步长迭代自适应特性,寻找到信道矩阵近似系数最大,达到了提高SAMP算法估计精度、加快算法收敛的目的。仿真结果表明,在低信噪比(SNR)情况下,与SAMP算法相比,信道估计精度均有提高,特别是信噪比在0~10 d B时,其估计精度提升4 d B,算法的运行时间减少约61%。展开更多
为了使得大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路可达速率最大化,提出一种基于匹配博弈的导频分配(PA-MG)算法.在用户侧,根据用户效用函数生成对导频的偏好列表,并向排列最优的导频发出申请;在基站侧,根据导频效用函数生成对请求用户...为了使得大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路可达速率最大化,提出一种基于匹配博弈的导频分配(PA-MG)算法.在用户侧,根据用户效用函数生成对导频的偏好列表,并向排列最优的导频发出申请;在基站侧,根据导频效用函数生成对请求用户的偏好列表,并依次将导频分配给排列最优的用户,直到完成所有用户的导频分配.仿真结果表明:相比于潜博弈的导频分配(PG-PA)算法,所提PA-MG算法支持的小区规模更大、复杂度更低;相比于WGC-PD(Weighted Graph Coloring Based Pilot Decontamination)算法,PA-MG算法能够获得更大的上行链路可达速率,各用户的信干噪比分布更均匀,且对阴影衰落的鲁棒性更强.展开更多
随着6G技术对数据传输速率的高要求,超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)系统的应用前景广泛。然而,XL-MIMO系统中的近场球面波前特性使得传统基于平面波前的信道估计方法不再适用,从...随着6G技术对数据传输速率的高要求,超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)系统的应用前景广泛。然而,XL-MIMO系统中的近场球面波前特性使得传统基于平面波前的信道估计方法不再适用,从而影响信道状态信息(Channel State Information,CSI)的获取。为了解决这一问题,提出了一种新的信道估计方案,分析了XL-MIMO的近场球面波特性,并将其与适用于高速移动场景的正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术结合,构建了一个考虑球面波特性的XL-MIMO OTFS系统框架。此外,利用模型驱动的思想设计了一种可学习的去噪近似消息传递(Learned Denoising Based Approximate Message Passing,LDAMP)算法,用于有效估计信道状态信息。仿真结果表明,所提出的XL-MIMO OTFS信道估计框架在近场高速移动场景下具有显著的性能提升和良好的鲁棒性。在信噪比为20 dB时,LDAMP算法的归一化均方误差达到10^(-2),相比传统算法提高了多个数量级。展开更多
文摘针对频分复用双工方式的大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统在虚拟角域信道中估计精度较差的问题,提出一种基于门限的稀疏度自适应匹配追踪(BT-SAMP)算法。该算法融合了回溯正交匹配追踪(BAOMP)算法的原子选择特性和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法的自适应特性,将BAOMP算法的"添加原子"规则作为SAMP算法的原子选择预处理,通过合理的阈值添加固定的原子,然后延续SAMP算法的步长迭代自适应特性,寻找到信道矩阵近似系数最大,达到了提高SAMP算法估计精度、加快算法收敛的目的。仿真结果表明,在低信噪比(SNR)情况下,与SAMP算法相比,信道估计精度均有提高,特别是信噪比在0~10 d B时,其估计精度提升4 d B,算法的运行时间减少约61%。
文摘为了使得大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路可达速率最大化,提出一种基于匹配博弈的导频分配(PA-MG)算法.在用户侧,根据用户效用函数生成对导频的偏好列表,并向排列最优的导频发出申请;在基站侧,根据导频效用函数生成对请求用户的偏好列表,并依次将导频分配给排列最优的用户,直到完成所有用户的导频分配.仿真结果表明:相比于潜博弈的导频分配(PG-PA)算法,所提PA-MG算法支持的小区规模更大、复杂度更低;相比于WGC-PD(Weighted Graph Coloring Based Pilot Decontamination)算法,PA-MG算法能够获得更大的上行链路可达速率,各用户的信干噪比分布更均匀,且对阴影衰落的鲁棒性更强.
文摘随着6G技术对数据传输速率的高要求,超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)系统的应用前景广泛。然而,XL-MIMO系统中的近场球面波前特性使得传统基于平面波前的信道估计方法不再适用,从而影响信道状态信息(Channel State Information,CSI)的获取。为了解决这一问题,提出了一种新的信道估计方案,分析了XL-MIMO的近场球面波特性,并将其与适用于高速移动场景的正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术结合,构建了一个考虑球面波特性的XL-MIMO OTFS系统框架。此外,利用模型驱动的思想设计了一种可学习的去噪近似消息传递(Learned Denoising Based Approximate Message Passing,LDAMP)算法,用于有效估计信道状态信息。仿真结果表明,所提出的XL-MIMO OTFS信道估计框架在近场高速移动场景下具有显著的性能提升和良好的鲁棒性。在信噪比为20 dB时,LDAMP算法的归一化均方误差达到10^(-2),相比传统算法提高了多个数量级。
