基于矩阵完备理论的大规模MIMO系统 信道估计研究
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引用本文:姜薇,黄秋实,黄学军.基于矩阵完备理论的大规模MIMO系统 信道估计研究[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2019,39(5):20~25
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作者单位
姜薇 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
黄秋实 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
黄学军 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
基金项目:国家自然科学基金(61427801)资助项目
中文摘要:针对大规模 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统中信道估计导频开销巨大且估计精度不高的问题,假设在莱斯衰落信道模型下,文中提出一种基于矩阵完备理论的信道估计新方法。利用大规模 MIMO 信道固有的稀疏特性,将信道估计问题建模为低秩矩阵完整化问题。采用一种新的加权核范数建立信道矩阵的低秩逼近,通过极大极小迭代算法实现信道状态信息的估计。仿真结果表明,相比传统 LS(Least Squares)算法和现有低秩信道估计算法SVP-H(Hybrid Singular Value Projection)与SDP(Semi Definite Programming),在使用相同导频数目的条件下,该算法具有较高的信道估计精度和较低的计算复杂度。
中文关键词:大规模MIMO  信道估计  莱斯衰落信道  矩阵完备理论
 
Channel estimation based on matrix completion for massive MIMO systems
Abstract:Channel estimation approaches for massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems involve overwhelming training overhead and poor performance.Assumimg the Rice fading channel model,a new approach based on the matrix completion is proposed.The channel estimation problem is formulated as a low-rank matrix completion problem by utilizing the inherent sparsity of the massive MIMO channel.The weighted nuclear norm is used to approximate the rank function,and then with the majorization-minimization (MM) algorithm to realize the channel state information.Simulation results demonstrate that,compared with the traditional least squares (LS) algorithm and the existing low-rank channel estimation algorithms hybrid singular value projection (SVP-H) and semi-definite programming (SDP),under the condition of the same number pilots,the proposed algorithm can obtain better channel estimation performance and a lower complexity.
keywords:massive multiple-input multiple-output(MIMO)  channel estimation  Rice fading channel model  matrix completion
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