面向角度域信道稀疏性的上行大规模MIMO半盲信道与信号估计
信息论
2019-06-05 v2 math.IT
摘要
本文考虑角度域具有信道稀疏性的上行大规模多输入多输出（MIMO）系统的收发机设计。近期进展表明，基于稀疏学习的盲信号检测能够利用基于消息传递的稀疏矩阵分解方法恢复信道与数据。短导频序列被插入用户数据包中以消除稀疏矩阵分解中固有的所谓相位与置换模糊性。在本文中，为更高效地利用这些短导频序列的知识，我们提出了一种半盲信道与信号估计（SCSE）方案，其中导频序列的知识被集成到用于稀疏矩阵分解的消息传递算法中。SCSE算法涉及对所有可能的用户置换进行枚举，因此在用户数相对较大时耗时较长。为降低复杂度，我们进一步开发了简化SCSE（S-SCSE）以适应具有大量用户的系统。我们表明，在短导频体制下，我们的半盲信号检测方案显著优于最先进的盲检测与基于训练的方案。
引用
@article{arxiv.1903.04163,
title = {Semi-Blind Channel-and-Signal Estimation for Uplink Massive MIMO With Channel Sparsity},
author = {Wenjing Yan and Xiaojun Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04163},
year = {2019}
}
备注
12 pages, 13 figures