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基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计 被引量：4
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作者 刘紫燕 唐虎 刘世美 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2474-2478,2530,共6页
针对多小区多用户大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪(FF-StOMP)压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪(StOMP)求解不同阈值下的信道... 针对多小区多用户大规模多输入多输出(MASSIVE MIMO)系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪(FF-StOMP)压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪(StOMP)求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上,采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值,达到自适应参数设定的目的。仿真结果表明,与StOMP算法相比,信噪比在0~10 dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5~1 dB;信噪比在11~20 dB时,信道估计性能能够提升0.2~0.3 dB。当小区用户数发生变化时,所提出的算法能实现自适应信道估计,能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出技术 多小区信道估计 自适应压缩感知 分段正交匹配追踪算法
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