基于压缩感知的多小区MASSIVEMIMO信道估计

文档名：基于压缩感知的多小区MASSIVEMIMO信道估计
针对多小区多用户大规模多输入多输出(MASSIVEMIMO)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0～10dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5～1dB;信噪比在11～20dB时,信道估计性能能够提升0.2～0.3dB.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MASSIVEMIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度.
作者：刘紫燕唐虎刘世美
作者单位：贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025
母体文献：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议(CRSSC-CWI-CGrC-3WD2017)论文集
会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议(CRSSC-CWI-CGrC-3WD2017)  
会议时间：2017年5月26日
会议地点：合肥
主办单位：中国计算机学会,中国人工智能学会
语种：chi
分类号：
关键词：移动通信  大规模多输入多输出系统  信道估计  自适应阈值  压缩感知
在线出版日期：2018年7月24日
基金项目：
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