大规模MIMO系统的自适应阈值信道估计算法.pdf

第41卷第4期 杭州电子科技大学学报(自然科学版) Vol. 41 No. 4
2021 年 7 月 Journal of Hangzhou Dianzi University (Natural Sciences) Jul. 2021
DOI： . cnEi. hdu. 2021. 04. 002
大规模MIMO 系统的自适应阈值信道估计算法
孙文胜，马天然
(杭州电子科技大学通信工程学院，浙江 杭州310018#
摘要：针对大规模多入多出(Mliple-Input Multiple-Output, MIMO)系统信道估计需要一定的先
验条件及估计精度低的问题，提出一种应用于下行链路的自适应阈值的分段正交匹配追踪的信道
估计算法(应用信道矩阵在频域中表现的稀疏特性，采用压缩感知重构算法，结合比例-积分-微
分控制算法思想，每次迭代时，根据当前重构误差自适应调整挑选原子的阈值，一次性高效选择多
个与原信号相关性较强的原子；同时引入残差分布特性，通过计算相邻两次迭代的残差关系，动态
修正迭代停止阈值，在先验条件未知的情况下，能够更真实地反应迭代状态，从而达到提高信道估
计精度的目的(仿真结果表明，在低信噪比下，所提算法与传统的分段匹配正交追踪算法相比，估
并且保持了较低的算法复杂度(
关键词：大规模多输入多输出；信道估计；压缩感知；自适应匹配追踪算法
中图分类号:TN929. 5 文献标志码:A 文章编号：10019146(2021)04000706
0引言
大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统通过配备大数量级天线以提高多
路复用的能效，具有可靠性高、无线系统容量大等特点，是5G发展的关键技术之一+1,(正确的信道状
态信息(Channel State Information, CSI)是充分发挥大规模MIMO优势的前提条件。在大规模MIMO
系统中，由多个天线引起的多载波信号叠加特性使得信道估计变得困难，并且下行链路信道的CSI只
能通过接收器来估计(在实际MIMO正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,
OFDM)系统中，信道状态信息的获取需要通过信道估计技术来完成 ，传统的信道估计方法主要分为盲
信道估计、半盲信道估计以及基于导频的信道估计方法［3］,基于导