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Deterministic pilot pattern allocation optimization for sparse channel estimation based on CS theory in OFDM system

机译：基于OFDM系统CS理论的基于CS理论的稀疏信道估计确定态度导频模式分配优化

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Compressed sensing (CS)-based sparse channel estimation requires the sensing matrix with the minimum mutual coherence (MC), and its corresponding pilot pattern obtain optimal estimation performance. In order to minimize the MC of the sensing matrix, a deterministic optimized pilot pattern allocation scheme based on modified adaptive genetic algorithm (MAGA) is investigated in this paper. By adjusting the probability of mutation and crossover adaptively, the proposed scheme guides the search process to obtain the optimized pilot pattern. This method guarantees the convergence of the optimization process and prevents the process into local optimization to get the global optimization. Compared with the existing methods, simulation results prove that the proposed scheme obtain the sensing matrix with the smaller MC, whose corresponding deterministic pilot pattern effectively improve channel estimation performance.
机译：基于压缩的感测（CS）的稀疏信道估计要求具有最小相辅相（MC）的感测矩阵，并且其相应的导频模式获得最佳估计性能。 为了最小化感测矩阵的MC，本文研究了基于修改的自适应遗传算法（Maga）的确定性优化导频模式分配方案。 通过自适应地调整突变和交叉的概率，所提出的方案指导搜索过程以获得优化的导频模式。 该方法保证了优化过程的融合，并防止进程成为本地优化以获得全局优化。 与现有方法相比，仿真结果证明了所提出的方案利用较小MC获得感测矩阵，其相应的确定性导频模式有效地提高信道估计性能。

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