Abstract-Massive MIMO är en lovande teknik för framtida 5G-kommunikation på grund av dess höga spektrum och energieffektivitet. För att förverkliga sin potentiella prestandavinst är det viktigt med noggrann kanaluppskattning. På grund av ett stort antal antenner vid basstationen (BS), kommer dock de pilot overhead som krävs av konventionella kanaluppskattningssystem att vara oöverkomliga, särskilt för frekvensdivision duplex (FDD) massiva MIMO. För att lösa detta problem, föreslår vi en strukturerad compressive sensation (SCS)-baserad spatio-temporal gemensam kanal estimering system för att minska den nödvändiga pilot overhead, där spatio-temporal gemensamma gleshet delay-domain MIMO kanaler utnyttjas. Framför allt föreslår vi först de icke-ortogonala piloterna vid BS inom ramen för CS-teorin för att minska de nödvändiga piloternas omkostnader. Därefter föreslås en adaptiv strukturerad subrymdsjaktalgoritm (ASSP) hos användaren att gemensamt uppskatta kanaler som förknippas med flera OFDM-symboler från det begränsade antalet piloter, varigenom spatio-temporal gemensamma gleshet MIMO-kanaler utnyttjas för att förbättra kanalens estimering noggrannhet. Genom att utnyttja korrelationen mellan tid och tid föreslår vi dessutom ett adaptivt pilotprogram för att ytterligare minska pilotens omkostnader. Dessutom diskuterar vi det föreslagna kanaluppskattningsschemat i flercellsscenariot. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet exakt kan uppskatta kanaler med den reducerade piloten overhead, och det kan närma sig den optimala oraklet minst kvadratskattare. Index Terms-Massive MIMO, strukturerad kompressiv avkänning (SCS), frekvensdivision duplex (FDD), kanaluppskattning.
1 Den strukturerade komprimerade avkänningsalgoritmen utnyttjar spartystrukturen i vinkelfördröjningsdomänen i det massiva MIMO-OFDM-systemet, medan den strukturerade komprimerade avkänningsalgoritmen i REF utnyttjar den rumsliga tidsbundna gemensamma glesheten hos MIMO-OFDM-systemet.
Structured Compressive Sensing Based Spatio-Temporal Joint Channel Estimation for FDD Massive MIMO
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}