联合低秩及稀疏结构特性的毫米波通信下行信道估计

• 作者: 周金
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超大规模智能天线 非凸算法 深度神经网络 信道状态信息 字典学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 物理效应/模拟器仿真技术
• 页码范围: 99-108
• 页数: 10页
• 分类号: TN929.5|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-0629

摘要

毫米波通信的信道估计给系统带来较大负荷.为降低系统开销,联合无线信道低秩和稀疏特征,提出一种基于非凸低秩逼近的信道估计算法框架.针对基于信道建模的字典学习方法运算量大的问题,设计了基于深度神经网络信道特征分类的字典学习算法.仿真表明:在特定城市微蜂窝信道模型下,该方法的均方误差性能均优于基于信道模型的字典学习方法、贝叶斯框架下的信道估计方法以及基于压缩感知信道估计方法;获取相同归一化均方误差时本文算法所需的信噪比最低;所需导频数量低于上述3种方法.