一种基于1bit压缩感知的毫米波信道估计算法

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统在接收端使用高精度模/数转换器的成本和功耗高等问题,文章提出了一种采用1 bit量化器的信道估计算法。该算法首先根据量化后的接收信号计算条件期望估计量化前的接收信号,然后利用毫米波信道在角度域的稀疏性,使用正交匹配追踪算法,每次迭代选取与当前残差最大相关的原子进行最小二乘估计。为了提升算法的有效性,文章同时提出了每次迭代选取多个原子的解决方案。仿真结果表明,文章所提算法的平均归一化均方误差是期望最大(EM)算法的1/10,且每次迭代运行时间为EM算法的1/20,其在有效性和可靠性等方面均有较大提升,在毫米波大规模MIMO系统信道估计应用中有一定的实用价值。     

一种新的基于压缩感知的毫米波信道估计算法

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l1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。