ABSTRACT För nedlänk ortogonal frekvensdivision multiplexing-baserad massiv multi-inputmultiple-output överföring över den tidsvarierande kanalen, kanaluppskattning är mycket utmanande på grund av många kanalkoefficienter som ska uppskattas. För att följa detta problem föreslås i detta dokument ett nytt system för att uppskatta glesa kanaler, där man utnyttjar glesheten i fördröjningsdomänen och den höga korrelationen i den rumsliga domänen. Genom att använda basexpansionsmodellen (BEM) för att modellera tidsvariationen och den generaliserade rumsliga BEM för att modellera den rumsliga korrelationen kan vi avsevärt minska antalet koefficienter som ska uppskattas. Därefter, kanaluppskattningen formuleras till en kompressiv avkänning problem med en kvasiblock-sparse matris som ska återvinnas. Motiverad av kvasi-block sparity, en ny kvasi-block samtidig ortogonal matchande strävan (QBSO) algoritm utvecklas för att återställa kanalen, som söker icke-noll kanal kranpositioner i det första steget och beräknar kanalkoefficienter i det andra steget. Dessutom är en adaptiv QBSO-algoritm ytterligare utformad för att förbättra återställningsnoggrannheten, där mätmatrisen är adaptivt utformad på grundval av den uppskattade virtuella avgångsvinkeln, och därmed kan sparhetens representation stärkas. Vi diskuterar också utformningen av pilotmönster inklusive pilotvärden och positioner. Simuleringsresultat tillhandahålls för att validera effektiviteten i vårt föreslagna kanaluppskattningssystem. INDEX TERMS Tidsvarierande kanaluppskattning, massiv MIMO, kompressiv avkänning, generalizedspatial basexpansionsmodell, pilotdesign.
I REF presenterades ett glest estimeringssystem för massiv MIMO-OFDM-nedlänköverföring över tidsvariationskanaler.
Sparse Channel Estimation for Massive MIMO-OFDM Systems Over Time-Varying Channels
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}