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基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计
1
作者
慕欣茹
傅海军
戴继生
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第5期1260-1270,共11页
波达方向估计是混合mMIMO系统波束成形得以应用的前提,基于协方差矩阵重构的子空间方法在相干信号和有限快拍数条件下性能损失较大。为了应对上述挑战,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计方法,主要创新之处在于:...
波达方向估计是混合mMIMO系统波束成形得以应用的前提,基于协方差矩阵重构的子空间方法在相干信号和有限快拍数条件下性能损失较大。为了应对上述挑战,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计方法,主要创新之处在于:将混合mMIMO系统的波达方向估计问题转化为稀疏信号恢复问题,从而绕过空间协方差矩阵重构,避免了其带来的性能损失。为了便于进行贝叶斯推断,进一步利用变分贝叶斯近似思想,在恢复稀疏信号的同时,自适应估计出未知参数,显著改善了对噪声和相干信号的鲁棒性,提升了有限快拍数情况下的波达方向估计性能。数值模拟结果验证了所提方法的优越性。
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关键词
波达方向估计
模数混合结构
大规模多输入多输出系统
稀疏贝叶斯学习
变分贝叶斯推断
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题名
基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计
1
作者
慕欣茹
傅海军
戴继生
机构
东华大学信息科学与技术学院
江苏大学电气信息工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第5期1260-1270,共11页
基金
国家自然科学基金(62071206)。
文摘
波达方向估计是混合mMIMO系统波束成形得以应用的前提,基于协方差矩阵重构的子空间方法在相干信号和有限快拍数条件下性能损失较大。为了应对上述挑战,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计方法,主要创新之处在于:将混合mMIMO系统的波达方向估计问题转化为稀疏信号恢复问题,从而绕过空间协方差矩阵重构,避免了其带来的性能损失。为了便于进行贝叶斯推断,进一步利用变分贝叶斯近似思想,在恢复稀疏信号的同时,自适应估计出未知参数,显著改善了对噪声和相干信号的鲁棒性,提升了有限快拍数情况下的波达方向估计性能。数值模拟结果验证了所提方法的优越性。
关键词
波达方向估计
模数混合结构
大规模多输入多输出系统
稀疏贝叶斯学习
变分贝叶斯推断
Keywords
direction-of-arrival(DOA)estimation
hybrid analog-digital structure
massive multiple-input multiple-output(mMIMO)systems
sparse Bayesian learning(SBL)
variational Bayesian inference(VBI)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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1
基于稀疏贝叶斯学习的混合mMIMO系统波达方向估计
慕欣茹
傅海军
戴继生
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
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