【摘 要】
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大规模多入多出（Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive-MIMO）系统由于配置大规模天线阵列,充分利用分集技术和空间复用技术,能够显著提升数据传输效率且不消耗额外频谱资源,因此被认为是5G移动通信的核心技术。能否有效利用大规模MIMO系统的增益,关键取决于信道状态信息是否能被准确估计,故信道估计质量是大规模MIMO系统炙手可热的研究方向。由于收
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大规模多入多出（Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive-MIMO）系统由于配置大规模天线阵列,充分利用分集技术和空间复用技术,能够显著提升数据传输效率且不消耗额外频谱资源,因此被认为是5G移动通信的核心技术。能否有效利用大规模MIMO系统的增益,关键取决于信道状态信息是否能被准确估计,故信道估计质量是大规模MIMO系统炙手可热的研究方向。由于收发端天线数目的有增无已,接踵而至的导频开销和算法复杂度问题给大规模MIMO系统在进行信道估计时带来了严峻的挑战。而压缩感知（Compressive Sensing,CS）技术的提出为大规模MIMO系统中的信道估计指明了一条行之有效的道路,当天线阵列数目较多时,利用信道矩阵在变换域呈现的潜在稀疏特性,可以利用压缩感知中的重构算法完成信道估计。本文研究了大规模MIMO系统中基于CS的信道估计方案,挖掘特定域中信道的稀疏性,开展了如下工作:针对大规模MIMO多小区多用户场景信道估计问题,本文建立多小区信道模型,研究导频污染下的信道矩阵参数,基于其呈现的联合稀疏性,提出了一种自适应双阈值的信道估计算法。在分段匹配正交追踪算法中引入比例-积分-微分控制（Proportion-Integral-Derivative,PID）思想,在每次迭代时能够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。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地修正迭代停止阈值,在先验条件未知的情况下能更真实反应信道状态。仿真验证了该算法能在小区用户数发生变化时,通过自适应搜索最佳迭代和停止阈值以达到提高重构信号精度的目的。针对大规模MIMO应用于高速移动场景信道估计问题,本文考虑整数多普勒情况下的OTFS帧图案,分析了OTFS系统在时延-多普勒域的稀疏情况,在降低导频开销的同时提出了一种动态变步长信道估计算法。该算法通过计算两次迭代时残差能量的变化率,动态调整步长大小,避免过估计的同时也能提高估计精度。仿真结果表明,所给出的算法能够在较低的导频开销下获得精准的信道状态信息。
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