Sammanfattning av denna webbsida: Upplänk- och nedlänkkanaluppskattning i massiva Multiple Input Multiple Output-system (MIMO) är ett invecklat problem på grund av de ökande kanalmatrisdimensionerna. Channel feedback overhead med hjälp av traditionella codebook system är mycket stor, vilket förbrukar mer bandbredd och minskar den totala systemeffektiviteten. Syftet med detta papper är att minska kanalen uppskattning overhead genom att dra nytta av glesa attribut och även att optimera energieffektivitet (EE) i systemet. För att hantera denna fråga, föreslår vi en ny strategi genom att använda Compressed-Sensing (CS), Block Iterative-Support-Detection (Block-ISD), Angle-of-Departure (AoD) och Structated Compressive Sampling Completeit (S-CoSAMP) algoritmer för att minska kanaluppskattningen overhead och jämföra dem med de traditionella algoritmerna. CS använder tidsmässigt korrelering av tidsvariationskanaler för att producera differential-channel Impulse Response (DCIR) bland två CIRs som är intilliggande i time-slots. DCIR har större gleshet än de konventionella CIRs eftersom det lätt kan komprimeras. Block-ISD använder rumslig korrelering av kanalerna för att få den block-parsitet som resulterar i lägre pilot-overhead. AoD kvantifierar kanaler vars path-AoDs variation är långsammare än path-gains och sådan information används för att minska overhead. S-CoSamp använder sig av struktureradparsitet för att få tillförlitlig Channel-State-Information (CSI). MATLAB-simuleringsresultat visar att de föreslagna CS-baserade algoritmerna minskar återkopplingen och piloten-overhead med en betydande procentandel och även förbättrar systemkapaciteten jämfört med de traditionella algoritmerna. Dessutom ökar EE-nivån med ökande basstationstäthet, UE-täthet och lägre hårdvarunedskärningar.
Massiv multiple-input multiple-output (MIMO) har blivit en av de viktigaste teknikerna inom trådlös kommunikation i framtiden REF.
Spectral and Energy Efficient Low-Overhead Uplink and Downlink Channel Estimation for 5G Massive MIMO Systems
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}