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摘要:
本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM(Multiple-Input Muhiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模方法,利用概率参数模拟不同的传播环境.然后,将机器学习领域的狄利特雷过程(Dirichlet Process,DP)引入到稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)模型中,建立了DP-SBL结构,在信道估计的同时挖掘并利用大规模MIMO系统所特有的隐聚类特征.接着,将DP-SBL结构应用于大规模MIMO-OFDM系统中,在因子图上利用消息传递算法推导了一种基于隐聚类和狄利特雷过程的接收机算法.最后,将本文提出的接收机算法和现有算法进行对比分析.结果表明,本文提出的接收机算法充分利用了大规模MIMO-OFDM系统特有的空间相关性,能够以较低的计算复杂度获得较强的鲁棒性和显著的性能增益.
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文献信息
篇名 基于隐聚类和狄利特雷过程的大规模MIMO-OFDM接收机设计
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 大规模MIMO 迭代接收机设计 隐聚类假设 狄利特雷过程 消息传递算法
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2515-2523
页数 9页 分类号 TN911.23
字数 7891字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.122.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王忠勇 郑州大学信息工程学院 100 622 10.0 21.0
2 袁正道 11 11 2.0 2.0
4 崔建华 洛阳师范学院物理与电子信息学院 18 31 3.0 5.0
5 路新华 郑州大学信息工程学院 9 25 3.0 4.0
6 薛琦 郑州大学信息工程学院 5 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
大规模MIMO
迭代接收机设计
隐聚类假设
狄利特雷过程
消息传递算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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0372-2112
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