基于贝叶斯压缩感知的毫米波MIMO信道估计

• 作者: 吴贇 王萍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 毫米波 MIMO 稀疏贝叶斯学习 多测量矢量模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 126-129,182
• 页数: 5页
• 分类号: TP919
• 字数: 3526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.02.023

摘要

毫米波多输入多输出(MIMO)通信系统中,获取完整的信道状态信息可使系统达到最大通信容量.利用毫米波信道的角度域稀疏特性,提出一种基于MMV模型的稀疏贝叶斯学习的(CTSBL)信道估计方法.运用信道虚实分量具有相同的稀疏结构,引入块稀疏压缩感知框架,再结合多测量信道间的时域相关性,以及超参数迭代更新算法,使毫米波信道估计性能得到了提升.算法理论分析和实验仿真结果表明,提出的CTSBL毫米波MIMO信道估计方法比传统的贪婪算法块正交匹配追踪(BOMP)信道估计方法具有更高的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴贇		1	2	1.0	1.0
2	王萍	东华大学信息科学与技术学院	17	75	5.0	8.0