基于梯度追踪的含一位ADC毫米波大规模MIMO系统信道估计
信号处理
2022-07-14 v1 信息论
math.IT
摘要
本文研究了采用一位模数转换器（ADC）的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道估计问题。在毫米波频段，传播路径数量较少，导致虚拟信道具有稀疏性。为基于最大后验（MAP）准则估计稀疏虚拟信道，稀疏约束优化随之引入。一般而言，由于组合复杂度，带稀疏约束的目标函数优化是NP难的。此外，一位ADC的粗量化使信道估计成为一项具有挑战性的任务。在压缩感知（CS）领域，梯度支撑追踪（GraSP）和梯度硬阈值追踪（GraHTP）算法被提出，通过硬阈值追踪目标函数的梯度来迭代近似求解稀疏约束优化问题。然而，当目标函数病态时（在毫米波频段经常发生），这些算法的精度保证会失效。为防止基于梯度追踪的算法失效，本文采用仅选择“频带最大值”的硬阈值器——频带最大值选择（BMS）技术，将其应用于GraSP和GraHTP，提出了BMSGraSP和BMSGraHTP算法。
引用
@article{arxiv.1908.00508,
title = {Gradient Pursuit-Based Channel Estimation for MmWave Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs},
author = {In-soo Kim and Junil Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.00508},
year = {2022}
}
备注
to appear in PIMRC 2019, Istanbul, Turkey