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1、經(jīng)典的最小均方誤差(MMSE,Minimum Mean Square Error)估計(jì)需要對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行求逆,復(fù)雜度為矩陣維度的三次方,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中用其進(jìn)行信道估計(jì)的代價(jià)太高,研究如何降低此時(shí)的估計(jì)復(fù)雜度具有重要意義。
本學(xué)位論文在基于導(dǎo)頻信道估計(jì)的基礎(chǔ)上,采用截短多項(xiàng)式展開(TPE,TruncatedPolynomial Expansion)技術(shù),對(duì)如何降低大規(guī)模MIMO信道估計(jì)復(fù)雜度進(jìn)行深入研究。首先介紹基于T
2、aylor級(jí)數(shù)展開的信道估計(jì)模型,該模型的復(fù)雜度遠(yuǎn)低于基于MMSE算法的信道估計(jì)模型。為了提高該模型的收斂速度,本文提出采用Kapteyn級(jí)數(shù)對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行展開,從而得到基于Kapteyn級(jí)數(shù)展開的信道估計(jì)模型。仿真結(jié)果可以看出,當(dāng)截短多項(xiàng)式階數(shù)為10時(shí),與Taylor-MMSE算法相比,Kapteyn-MMSE估計(jì)算法的性能有0.3dB的增益,后者的均方誤差(MSE,Mean Square Error)收斂速度快于前者,但其復(fù)雜度略
3、高。
然后重點(diǎn)研究如何通過優(yōu)化多項(xiàng)式系數(shù)來獲得高性能的信道估計(jì)模型。在基于Kapteyn級(jí)數(shù)展開的信道估計(jì)模型基礎(chǔ)上,通過優(yōu)化Kapteyn級(jí)數(shù)展開的多項(xiàng)式系數(shù)來獲得高性能的信道估計(jì),提出一種基于加權(quán)Kapteyn級(jí)數(shù)展開的信道估計(jì)模型。為了解決該模型中加權(quán)系數(shù)的問題,建立了無約束的非線性優(yōu)化模型。針對(duì)該模型,論文將其分解為兩個(gè)子線性優(yōu)化模型并利用基于坐標(biāo)輪換的迭代算法來求解。仿真結(jié)果表明,隨著展開多項(xiàng)式階數(shù)的增加,基于加權(quán)K
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