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基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

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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.

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来源
《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）》|2017年|2474-24782530|共6页
会议地点合肥
作者
LIU Ziyan; 刘紫燕; TANG Hu; 唐虎; LIU Shimei; 刘世美;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类移动通信;
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;

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