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Structured Compressive Channel Estimation for Large-Scale MISO-OFDM Systems

机译：大规模MISO-OFDM系统的结构化压缩信道估计

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To estimate the increased channel parameters in large-scale multiple-input-single-output (MISO) systems, a structured compressive channel estimation scheme based on preamble signals is proposed. The channel estimation scheme exploits the sparse common support of different channel impulse responses (CIRs), leading to a block-structured compressive sensing model for the MISO system. Using this model, an optimization criteria characterizing the unique block sparsity is formulated, and accordingly a block-based orthogonal matching pursuit algorithm is developed which effectively recovers the channel parameters. Simulation results validate the efficacy of the proposed scheme in estimating many sparse CIRs, showing its performance advantage in the emerging large-scale antenna systems.
机译：为了估计大规模多输入单输出（MISO）系统中增加的信道参数，提出了一种基于前导信号的结构化压缩信道估计方案。信道估计方案利用了不同信道脉冲响应（CIR）的稀疏通用支持，从而导致了MISO系统的块结构压缩感测模型。使用该模型，制定了表征唯一块稀疏性的优化标准，并因此开发了可有效恢复信道参数的基于块的正交匹配追踪算法。仿真结果验证了该方案在估计许多稀疏CIR方面的有效性，显示了其在新兴大型天线系统中的性能优势。

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