【摘 要】
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针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学通信核心芯片、协议及系统应用团队
【基金项目】
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国家科技重大专项(2018ZX03001026-002)
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针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。
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