基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

摘要：

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0～10dB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MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度.

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

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

会议类型: 国内会议

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-3WD 2017)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 2474-2478,2530

在线出版日期: 2017-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）