用于下行 FDD 大规模 MIMO-OFDM 信道估计的混合消息传递算法
信息论
2023-03-21 v2 math.IT
摘要
在因子图上设计消息传递（MP）算法是无线通信系统中实现信道估计（CE）的有效方式，通过利用与信道特性精确匹配的先验概率模型可进一步提升其性能。本文研究下行大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中的 CE 问题。作为先验概率，我们提出具有大方差差的两状态高斯混合（TSGM-LVD）模型，以利用信道在角度-频率域中的结构化稀疏性。现有的单一及组合 MP 规则无法处理所提概率模型的消息计算。为克服该问题，我们给出推导混合消息传递（HMP）规则的通用方法，其允许由混合线性与非线性函数描述的消息计算。据此，我们在结构化 turbo 框架（STF）下设计了 HMP-TSGM-LVD 算法。仿真结果表明，所提算法比同类算法收敛更快，并获得更优且更稳定的性能。特别地，在高信噪比区间所提方法增益最大（3 dB），而基准方法因先验模型刻画不当出现振荡行为。
引用
@article{arxiv.2212.13407,
title = {Hybrid Message Passing Algorithm for Downlink FDD Massive MIMO-OFDM Channel Estimation},
author = {Yi Song and Chuanzong Zhang and Xinhua Lu and Fabio Saggese and Zhongyong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13407},
year = {2023}
}