基于协稀疏图像重建技术的毫米波系统波束空间信道估计
信息论
2017-07-31 v1 math.IT
摘要
本文研究了毫米波通信系统中 3D 透镜天线阵列下的波束空间信道估计问题。我们分析了 3D 透镜天线阵列的聚焦能力和波束空间信道响应矩阵的稀疏性。基于上述分析，我们观察到信道矩阵可被视为一幅 2D 自然图像；即该信道是稀疏的，且相邻元素间的变化十分微小。因此，在信道估计中，我们引入了一种名为基于稀疏非信息参数估计器的协稀疏分析 AMP 成像（SCAMPI）算法的图像重建技术。SCAMPI 算法比正交匹配追踪和支持检测等早期算法速度更快、精度更高。为进一步改进 SCAMPI 算法，我们将信道分布建模为通用高斯混合（GM）概率分布，并将期望最大化学习算法嵌入 SCAMPI 算法以学习 GM 概率分布中的参数。我们表明，GM 概率分布的表现优于图像重建中常用的均匀分布。我们还提出了一种减少移相器的选择网络结构以降低系统功耗，并证明了即使移相器数量减少 10%，SCAMPI 算法依然具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1707.09097,
title = {Beamspace Channel Estimation in mmWave Systems via Cosparse Image Reconstruction Technique},
author = {Jie Yang and Chao-Kai Wen and Shi Jin and Feifei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.09097},
year = {2017}
}