【摘 要】
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酉矩阵变换是一种常用的实值化方法,可有效地降低计算复杂度.然而,在现有的基于酉矩阵变换的大规模多输入多输出系统(Multiple input multiple output,MIMO)下行信道估计方法中,观测矩阵的维度增加了一倍,若不进行维度压缩,降低计算复杂度的目标将难以实现.虽然利用信号空间和噪声空间的正交性可压缩维度,但信号空间只能近似计算获得,不可避免地带来性能损失.为了改善信道估计性能,本文将信号空间矩阵当作变量,在估计过程中自适应地调整信号空间矩阵,但这使得信号空间矩阵和稀疏信号矩阵高度耦合,
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,镇江 212013
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酉矩阵变换是一种常用的实值化方法,可有效地降低计算复杂度.然而,在现有的基于酉矩阵变换的大规模多输入多输出系统(Multiple input multiple output,MIMO)下行信道估计方法中,观测矩阵的维度增加了一倍,若不进行维度压缩,降低计算复杂度的目标将难以实现.虽然利用信号空间和噪声空间的正交性可压缩维度,但信号空间只能近似计算获得,不可避免地带来性能损失.为了改善信道估计性能,本文将信号空间矩阵当作变量,在估计过程中自适应地调整信号空间矩阵,但这使得信号空间矩阵和稀疏信号矩阵高度耦合,传统的贝叶斯推断无法适用.为了应对该挑战,本文进一步引入列向量独立分解的贝叶斯变分假设,成功将信号空间矩阵和稀疏信号矩阵解耦.仿真结果表明,所提方法可显著提升信道估计性能.
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