基于自适应 Bussgang 算法的低复杂度时域半盲 MIMO-OFDM 信道估计
信号处理
2018-02-02 v1
摘要
本文提出一种低复杂度时域半盲算法，用于估计并跟踪时变 MIMO OFDM 信道。首先，所提出的基于最小均方（LMS）的算法针对训练模式进行开发，随后通过结合判决导向（DD）或自适应 Bussgang 算法（ABA）技术扩展至盲工作模式。在盲模式下，由于判决误差，为 LMS 算法考虑较小的步长，并将信道估计运行若干次以提高其精度。在盲模式的每轮估计中，步长被减小以形成某种退火过程。对 DD LMS 与 ABA LMS 技术均进行了仿真，并与全训练情形进行比较，以信道估计误差的均方误差（MSE）作为比较准则。结果表明，2x4 DD LMS 与 4x4 ABA LMS 算法呈现出接近全训练情形的估计误差。当然，在某些场景下前者表现更优，而在其他场景下后者更优，因此二者的结合在所有信道条件下都可能是非常有意义的。
引用
@article{arxiv.1802.00114,
title = {Low Complexity Time Domain Semi-Blind MIMO-OFDM Channel Estimation Using Adaptive Bussgang Algorithm},
author = {Ebrahim Karami and Markku Juntti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00114},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 9 figures, WPMC2008