基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计

穆晓敏; 刘亚丽; 张建康; 赵凌霄

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基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计

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针对大规模MU-MIMO(多用户多输入多输出)系统中上行链路的信道估计问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)分解的稀疏信道估计算法.该算法利用稀疏数学模型构造稀疏信道模型,将稀疏理论与张量分解相结合,对基站端的接收信号进行PARAFAC建模.在满足唯一性分解条件下,利用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法联合估计出多个用户的信号矩阵与信道矩阵.仿真结果表明:所提算法的估计性能优于经典的正交匹配跟踪算法等稀疏信道估计算法,与基于导频序列的估计方法相比,其信道估计的精度大幅提高;仅需少量导频,降低了导频开销,实现了高频谱效率的通信传输.

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来源
《郑州大学学报：工学版》 |2019年第1期|44-49|共6页
作者
穆晓敏; 刘亚丽; 张建康; 赵凌霄;
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作者单位

郑州大学信息工程学院;

东南大学移动通信国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
大规模MU-MIMO; 稀疏信道; 平行因子分解; 信道估计; 归一化均方误差;

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