基于确定性观测的压缩感知MIMO信道参数反馈

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在实际资源受限(带宽受限或功率受限)的无线通信系统中,多径信道具有很强的稀疏特性,如何利用这一特点更加高效地将接收端获得的多径信道状态信息(CSI)进行压缩、反馈,是目前信道状态信息反馈技术的研究热点。针对现有多入多出(MIMO)信道状态信息反馈方法中随机观测矩阵需要较大存储空间的问题,引入了确定性Golay测量矩阵,提出了一种基于确定性观测的压缩感知MIMO多径信道参数反馈方法。在接收端对由信道估计得出的信道状态信息利用确定性Golay测量矩阵进行观测,将较少数目的观测值反馈到发送端,在发送端通过重构算法恢复出完全信道状态信息。仿真实验表明,与随机观测相比,采用确定性Golay观测矩阵的方法虽然需要的观测值数目会有所增加,但所需存储空间远小于随机观测矩阵,且利用确定性观测反馈信道状态信息的重构性能与随机观测矩阵相当。 In a wireless communication system with limited actual resources (limited bandwidth or limited power), multipath channels have strong sparse characteristics. How to use this feature to more efficiently collect multipath channel state information (CSI ) Compression, feedback, is the current channel state information feedback technology research hotspot. Aiming at the problem that the random observation matrix needs a large storage space in the existing MIMO MIMO channel state information feedback method, a deterministic Golay measurement matrix is ​​introduced and a compressed-sensing MIMO multipath channel based on deterministic observation Parameter feedback method. At the receiving end, the channel state information obtained from the channel estimation is observed with a deterministic Golay measurement matrix, a smaller number of observations are fed back to the transmitting end, and the complete channel state information is recovered at the transmitting end by a reconstruction algorithm. Simulation results show that, compared with random observations, the method using deterministic Golay observation matrix will increase the number of observations needed, but the required storage space is much smaller than the random observation matrix, and using the deterministic observation feedback channel state information The reconstruction performance is comparable to the random observation matrix.
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