分布式 MIMO 系统中基于数据信号的直接估计组合器正则化
信号处理
2025-01-22 v1 信息论
math.IT
摘要
本文探讨了分布式多输入多输出系统上行链路中直接估计组合器的数据导向正则化。网络范围内的组合器可直接从每个接入点接收的导频信号中计算，无需显式信道估计。然而，当导频符号数量有限时，用来计算其的接收导频信号的样本协方差矩阵可能显著偏离实际协方差矩阵。为此，我们基于接收数据信号的收缩系数对样本协方差矩阵进行正则化。初始时，收缩系数通过最小化从接收导频和数据信号获得的样本协方差矩阵之间的差异来确定。鉴于该方法在干扰受限场景中的局限性，收缩系数使用硬判决符号的样本均方误差进行迭代优化，这更 closely related to 实际系统性能，例如符号误差率 (SER)。数值结果表明，所提出的直接估计组合器正则化显著提高了 SER，尤其是在导频符号数量有限时。
引用
@article{arxiv.2501.12092,
title = {Data-Aided Regularization of Direct-Estimate Combiner in Distributed MIMO Systems},
author = {Bikshapathi Gouda and Italo Atzeni and Antti Tölli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.12092},
year = {2025}
}
备注
To be presented at IEEE ICASSP 2025