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论文研究-大规模MIMO下信道估计研究 .pdf 评分:

大规模MIMO下信道估计研究,王颂阳,满毅,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效率。但是由于收发端天线数增加,信道矩阵变大,因此��
国武技论文在线 其中为的广义逆。 最小均方差法( 同样对于上述问题,可以将最小均方误差算法对信道的估计表示成 式中,矩阵是与发送信号有关的一个知阵,它满足均方误差最小化问题 展开上式对式了右侧求导,并令导函数等于零可得 其中 ,上标和分别衣示共轭转置和矩阵求逆。从而可以得到整个 估计的结果为 为噪声方差。 贝叶斯估计法( 贝叶斯( )算法的核心思想是利用贝叶斯原理,通过条件概率公式,求出一个 信道估计值,这个值使得系统接攻信号等于当前接收信号的概率最大。贝叶斯公式如下: 其中 表小在已知接收信号的情况下得到正确的信道矩阵的概率 表小 接收到的概率,在此次计算过程中等于。∈,该个变量互相独立,则有 S 其中为基站天线数 表示行列式的值。同时在已知的下的条 件概率密度为 结合上述三个式子,可以得到 ∑ 为了取得最接近实际值得,只需使上式最大即可,而上式的中分母为常数,令 +∑ 国武技论文在线 则有 性能对比 系统参数设定 以下为部分仿真参数 表部分仿真参数 系统工作模式 衰落形式 小区个数 导频长度 本文中,目标函数为 其中 为各方法评估得米的估计信道矩阵,而为实际信道矩阵,表 小 范数 仿真结果及分析 下面分别给出了评佔误差随天线数和变化的仿真图。图中周定为 可以看出,方案几乎不随天线数的变化而改变 与贝叶斯估计方法则在天线数到 达后趋于平缓,而贝叶斯方案又要比 平均高出。由于在信道估计时,仅 仅选取」导频信号以及接受信号 与贝叶斯则充分利用」信道矩阵的二阶信息,使 得估计的准确性得到了大幅度提升。然而,随着犬线数増加,二阶信息与矩阵维度的増大相 互制约,最终使得估计误差趋向于缓和。图中天线数固定为,整体趋势为:越大 估计误差越小,准确度越高。而且与随天线数变化一样,贝叶斯方法平均髙出 国武技论文在线 基站天线数 图评估误差随基站天线数变化图 () 图评估误差随变化图 国武技论文在线 结论 本文从及天线变化的角度,对比了三种信道估计的方法。与方法相比较 和贝叶斯方法通过利用信道矩阵的二阶信息,在提高信道矩阵估计的精确度上有很大优势 同时,在相同条件下,贝叶斯方法又要比 估计误差要小。 参考文献 邵朝 系统与空时编码分集的理论与实践北京:电子工业出版社

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2019-08-21 上传 大小:365KB
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