论文研究-大规模MIMO下信道估计研究 .pdf
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中国科技论文在线
大规模 MIMO 下信道估计研究
王颂阳，满毅，滕颖蕾
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作者简介：王颂阳（1988-），男，硕士研究生，未来无线通信技术：
通信联系人：满毅（1974-），男，副教授，未来通信技术和网络管理方面. E-mail: manyi@bupt.edu.cn
（北京邮电大学电子工程学院，北京，100876）
摘要：大规模 MIMO 技术是近几年来兴起的一种技术，能极大地提高系统的吞吐量和能源5
效率。但是由于收发端天线数增加，信道矩阵变大，因此如何获取基站与用户间的准确信道
信息也成为了一大挑战。本文提出了一种新型的贝叶斯估计方法，并把它和传统信道估计方
法 LS(最小二乘法)、MMSE（最小均方差估计法）进行比较，并以天线数和 SNR 为变量进
行了仿真验证。结果表明，不论是天线数还是 SNR 变化，贝叶斯方法凭借对于信道二阶信
息的应用，估计误差比传统方法都要低。 10
关键词：最小二乘估计法；最小均方误差估计法；贝叶斯估计法；信道估计
中图分类号：TN929.533
An study of channel estimation in massive MIMO
WANG Songyang, Man Yi, Teng Yinglei 15
(School of Electronic Engineering,Beijing University of Post and
Telecommunications,Beijing,100876)
Abstract: Massive MIMO is a new technology which can greatly improve the throughput and energy
efficiency。However，the order of the channel matrix increases with the antennas of Base station，thus
how to obtain the accurate channel information between the Base station and users becomes a big
20
challenge。Hence，this article proposes a novel Bayesian scheme，and compared wiht two traditional
methods（LS，MMSE），simulations are done by taking the antennas and SNR as variables。Results
show that due to use of the second-order statistical information，Bayesian scheme achieves more
accuracy under the varying SNR or antenna situation。
Key words: channel estimation; LS; MMSE；Bayesian
25
0 引言
在各类通信系统的研究中，通常信道状态信息（Channel State Information）被假设为已
知。信道状态信息是指基站和用户间进行传输的各项信道参数，包括信道矩阵，多普勒频偏，
多径时延等。信道矩阵反应了信息在传播过程中幅度以及相位上的衰落，比较完整的反应了30
收发端的信道传播环境
[1]
。因此，它是最常用来表达信道状态信息的变量。
大规模 MIMO 是近年来提出来的一个新名词，它的提出建立在已有成熟的 MIMO 技术
上。目前通信标准中允许 MIMO 单端可配置的天线数最大为 8
[2]
，大规模 MIMO 中，基站
配置的天线数将有数量级的增加，通常为 100-1000
[3]
。正是凭借基站天线数的数量级增加，
单根天线的发送功率被降到毫瓦级别，增加了发送端的空间自由度，同时可采取多天线将信35
号集中发送到目标区域降低用户间干扰，使得系统容量得到大幅度提升。
作为一项极有前景的技术，大规模 MIMO 同时也存在着巨大的挑战。随着天线数的增
加，所需测量的信道矩阵也急剧增大。因此，如何获取准确的信道状态信息成为了亟需探讨
的问题。
本文将在第一节介绍整个信道估计的系统模型，第二节和第三节分别介绍了三种信道估40
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