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Pilot decontamination under imperfect power control

机译：功率控制不完善时的先导去污

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In a time-division duplex (TDD) multiple antenna system the channel state information (CSI) can be estimated using reverse training. In multicell multiuser massive MIMO systems, pilot contamination degrades CSI estimation performance and adversely affects massive MIMO system performance. In this paper we consider a subspace-based semi-blind approach where we have training data as well as information bearing data from various users (both in-cell and neighboring cells) at the base station (BS). Existing subspace approaches assume that the interfering users from neighboring cells are always at distinctly lower power levels at the BS compared to the in-cell users. In this paper we do not make any such assumption. Unlike existing approaches, the BS estimates the channels of all users: in-cell and significant neighboring cell users, i.e., ones with comparable power levels at the BS. We exploit both subspace method using correlation as well as blind source separation using higher-order statistics. The proposed approach is illustrated via simulation examples.
机译：在时分双工（TDD）多天线系统中，可以使用反向训练来估计信道状态信息（CSI）。在多小区多用户大规模MIMO系统中，导频污染会降低CSI估计性能，并对大规模MIMO系统性能产生不利影响。在本文中，我们考虑一种基于子空间的半盲方法，在该方法中，我们在基站（BS）上拥有训练数据以及来自各种用户（小区内和相邻小区）的信息承载数据。现有的子空间方法假定与小区内用户相比，来自相邻小区的干扰用户总是在BS处处于明显较低的功率水平。在本文中，我们不做任何这样的假设。与现有方法不同，BS估计所有用户的信道：小区内和重要的相邻小区用户，即，在BS处具有可比较的功率水平的用户。我们利用相关性利用子空间方法以及利用高阶统计信息进行盲源分离。通过仿真实例说明了所提出的方法。

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