Abstract-This paper tar upp problemet med upplänk (UL) och nedlänk (DL) kanaluppskattning i frekvens-division duplexing (FDD) massiva multiple-input multiple-output (MIMO) system. Genom att använda de sparsamma återställnings- och kompressiva sensoralgoritmerna kan vi förbättra noggrannheten i UL/DL-kanaluppskattningen och minska antalet UL/DL-pilotsymboler. En sådan framgångsrik kanaluppskattning bygger på antagandet att kanalen kan vara glest representerad under någon grund/ordlista. Tidigare verk modellerar kanalen med hjälp av någon fördefinierad bas/ordlista; medan vi i detta papper presenterar en ordbok lärande-baserad kanalmodell sådan att en ordbok lärs från heltäckande insamlade kanalmätningar. Den lärda ordboken anpassar sig specifikt till cellens egenskaper och främjar en mer effektiv och robust kanalrepresentation, vilket i sin tur förbättrar prestandan för kanaluppskattningen. Dessutom utökar vi den ordboksbaserade kanalmodellen till ett gemensamt UL/DL-läranderamverk genom att observera ömsesidigheten i vinkeln för ankomst/vinkel av avgång mellan UL/DL-transmissionerna och föreslå en gemensam kanaluppskattningsalgoritm som kombinerar UL och DL fick träningssignaler för att få en mer exakt kanaluppskattning. Med andra ord, DL utbildning overhead, som är en flaskhals i FDD massiv MIMO system, kan minskas genom att utnyttja informationen från enklare UL utbildning. Index Terms-Channel uppskattning, ordbok lärande, compressive sensing (CS), gemensam ordbok lärande, gemensam sparsam återhämtning, FDD, massiv MIMO.
I REF föreslog författarna en inlärningsbaserad metod för ordboken.
Dictionary Learning-Based Sparse Channel Representation and Estimation for FDD Massive MIMO Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}