| 一种基于实值变分贝叶斯推断的大规模MIMO系统下行信道估计方法 |
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| 引用本文： | 戴继生,尚河坤.一种基于实值变分贝叶斯推断的大规模MIMO系统下行信道估计方法[J].数据采集与处理,2021,36(6):1094-1103. |
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| 作者姓名： | 戴继生 尚河坤 |
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| 作者单位： | 江苏大学电气信息工程学院，镇江 212013 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62071206)资助项目。 |
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| 摘 要： | 酉矩阵变换是一种常用的实值化方法，可有效地降低计算复杂度。然而，在现有的基于酉矩阵变换的大规模多输入多输出系统（Multiple input multiple output， MIMO）下行信道估计方法中，观测矩阵的维度增加了一倍，若不进行维度压缩，降低计算复杂度的目标将难以实现。虽然利用信号空间和噪声空间的正交性可压缩维度，但信号空间只能近似计算获得，不可避免地带来性能损失。为了改善信道估计性能，本文将信号空间矩阵当作变量，在估计过程中自适应地调整信号空间矩阵，但这使得信号空间矩阵和稀疏信号矩阵高度耦合，传统的贝叶斯推断无法适用。为了应对该挑战，本文进一步引入列向量独立分解的贝叶斯变分假设，成功将信号空间矩阵和稀疏信号矩阵解耦。仿真结果表明，所提方法可显著提升信道估计性能。
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| 关 键 词： | 大规模多输入多输出 信道估计 实值转换 变分贝叶斯推理 稀疏信号恢复 |
| 收稿时间： | 2021/7/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/11/9 0:00:00 |
Downlink Channel Estimation for Massive MIMO System Based on Real-Valued Variational Bayesian Inference |
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| DAI Jisheng,SHANG Hekun.Downlink Channel Estimation for Massive MIMO System Based on Real-Valued Variational Bayesian Inference[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2021,36(6):1094-1103. |
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| Authors: | DAI Jisheng SHANG Hekun |
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| Affiliation: | School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China |
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