【摘 要】
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针对传统的压缩感知算法在大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统下行信道估计中估计性能较差的问题,提出一种基于粒子群分段正交匹配追踪(PSO-StOMP)压缩感知算法。该算法在
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2016]1054),贵州省联合资金项目(黔科合LH字[2017]7226号),贵州大学2017年度学术新苗培养及创新探索专项(黔科合平台人才[2017]5788).
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针对传统的压缩感知算法在大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统下行信道估计中估计性能较差的问题,提出一种基于粒子群分段正交匹配追踪(PSO-StOMP)压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪(StOMP)算法求解不同阈值的估计信道矩阵参数和归一化最小均方误差的基础上,利用粒子群(PSO)算法动态地搜索出MassiveMIMO系统下行虚拟角域信道中最小均方误差对应的阈值,达到参数自适应的目的。仿真结果表明,当虚拟角域扩展角度发生变化时,PSO-StOMP算法能够自适应信道估计,提升信道估计精度。
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