【摘 要】
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基于压缩感知的匹配追踪算法可以用较短导频序列估计大规模天线通信系统稀疏信道,具有计算复杂度低,需要导频数量少的优点,但信道估计精度不高.依据估计误差大小给各次迭代获得的信道估计值加权,能在低信噪比(SNR)条件下提高估计精度,但会降低高SNR条件下的估计精度.为了解决这个问题,文章提出了一种改进的加权匹配追踪算法.先通过对信道数据训练获取权值信息,然后随迭代次数自适应调整权值,从而改善估计精度性能.仿真结果表明,改进算法在保证低SNR估计精度前提下,改善了高SNR条件下的估计精度性能.
【机 构】
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洛阳理工学院 计算机与信息工程学院,河南 洛阳 471023
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基于压缩感知的匹配追踪算法可以用较短导频序列估计大规模天线通信系统稀疏信道,具有计算复杂度低,需要导频数量少的优点,但信道估计精度不高.依据估计误差大小给各次迭代获得的信道估计值加权,能在低信噪比(SNR)条件下提高估计精度,但会降低高SNR条件下的估计精度.为了解决这个问题,文章提出了一种改进的加权匹配追踪算法.先通过对信道数据训练获取权值信息,然后随迭代次数自适应调整权值,从而改善估计精度性能.仿真结果表明,改进算法在保证低SNR估计精度前提下,改善了高SNR条件下的估计精度性能.
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