面向大规模/超大规模 MIMO 接收阵列的两种低复杂度波达方向估计器
信号处理
2022-08-11 v2
摘要
基于特征分解、使用大规模/超大规模全数字接收天线阵列的测向方法会导致高或超高复杂度。为解决该复杂度困境，本文提出三种低复杂度估计器：划分子阵自相关合并（PSAC）、划分子阵互相关合并（PSCC）和幂迭代最大相关连续凸逼近（PI-Max-CSCA）。与传统的无划分测向方法（如求根多重信号分类（Root-MUSIC））相比，在 PSAC 方法中，天线总体被均分为若干天线子集（称为子阵），每个子阵独立进行波达方向（DOA）估计，所有 DOA 估计相干合并给出最终估计。为获得更好性能，PSCC 方法进一步利用子阵间的互相关，在自相关辅助下达到近克拉美-罗下界（CRLB）性能。为进一步降低复杂度，PI-Max-CSCA 方法利用部分子阵进行初始粗测向（ICDM），采用幂迭代法借助全阵计算更精确的导向矢量（SV），并通过由连续凸逼近求解的最大相关法，利用 ICDM 和 SV 求得更精确的 DOA 值。仿真结果表明，随着天线数增至大规模，所提三种方法相比传统 Root-MUSIC 可实现显著复杂度降低。特别地，PSCC 和 PI-Max-CSCA 可达到 CRLB，而 PSAC 表现出明显的性能损失。
引用
@article{arxiv.2204.09411,
title = {Two Low-complexity DOA Estimators for Massive/Ultra-massive MIMO Receive Array},
author = {Yiwen Chen and Xichao Zhan and Feng Shu and Qijuan Jie and Xin Cheng and Zhihong Zhuang and Jiangzhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09411},
year = {2022}
}