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