对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题...对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题可以建模为结构化压缩感知重建问题。为了优化导频位置和导频符号来改进稀疏信道估计的质量,提出了一种最小化完全块间相关值的导频优化准则以及基于此准则的导频搜索算法,完全块间相关值是结构化压缩感知框架下衡量恢复矩阵子块间相关程度的量值。仿真结果表明,与其他导频相比,使用此优化方法获得的导频可以使信道估计误差明显减小,其性能增益大约为2~5 d B。另外,仿真结果还表明,在相同的导频数量前提下,使用优化导频获得的性能增益会随着发送天线数量的增加而变得更加明显。展开更多
通过压缩信道状态信息(Channel Status Information,CSI)传输码字降低大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的CSI反馈开销,可以有效减少计算资源的使用和信息传输时间的消耗。针对如何使用轻量化模型准确估计...通过压缩信道状态信息(Channel Status Information,CSI)传输码字降低大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的CSI反馈开销,可以有效减少计算资源的使用和信息传输时间的消耗。针对如何使用轻量化模型准确估计低压缩比条件下CSI反馈的问题,通过设计的轻量化迭代交叉网络(Iterative Cross Network,ICNet)模型,在用户端使用设计的迭代压缩模块压缩CSI反馈,基站端使用设计的迭代重建模块估计CSI反馈,以较高的准确率和较低的时间消耗估计了低压缩比条件下的CSI反馈。在COST2100模型生成的数据样本下评估了ICNet在低压缩比条件下的鲁棒性,实验表明,在较小的1/64压缩比条件下,ICNet的归一化均方误差比次优值降低了8.48%,ICNet的参数量降低了35%左右。展开更多
文摘对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题可以建模为结构化压缩感知重建问题。为了优化导频位置和导频符号来改进稀疏信道估计的质量,提出了一种最小化完全块间相关值的导频优化准则以及基于此准则的导频搜索算法,完全块间相关值是结构化压缩感知框架下衡量恢复矩阵子块间相关程度的量值。仿真结果表明,与其他导频相比,使用此优化方法获得的导频可以使信道估计误差明显减小,其性能增益大约为2~5 d B。另外,仿真结果还表明,在相同的导频数量前提下,使用优化导频获得的性能增益会随着发送天线数量的增加而变得更加明显。
