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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明实现方法为：将大规模MIMO技术拓展应用于低轨卫星通信系统，使得卫星具备实施灵活波束成形的能力，能够充分利用大规模MIMO的空间自由度，显著提高LEO卫星通信系统的频谱效率和功率效率。基于压缩感知进行信道估计，能够借助于信道在变换域的稀疏性，导频数量得到最大化减少，频谱利用率得到提高，从而降低矩阵的维度以及算法复杂度。使用SOMP算法进行稀疏信号恢复，SOMP算法每次迭代使用一组联合稀疏信号的残差共同选择最匹配的支撑集元素，降低迭代次数，减小计算复杂度，同时增加支撑集元素选择的准确性，提高恢复信号精度。

主权项：1.基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：建立mMIMOLEO卫星上行传输信道模型；步骤二：用户端发送信号后，基于所述mMIMOLEO卫星物联网上行信道传输模型，利用压缩感知理论进行导频信号接收；步骤三：卫星物联网场景中用户活跃状态先验未知，需要在信道估计和多用户检测之前进行用户活跃性检测；根据用户活跃状态，将步骤二中接收到的导频信号加入用户活跃性因子；步骤四：针对物联网中用户活跃性矩阵的稀疏特性以及CIR稀疏特性，将步骤三中接收到的Yp信号，用SOMP算法对所述稀疏信号进行恢复，并初始化；步骤五：根据该支撑集元素解得当前迭代下多个稀疏向量的最小二乘解并计算各自的残差，在下一次的迭代中，再利用本次的残差计算内积得到下一次迭代的支撑集元素，直到迭代结束；步骤六：利用该集合去选取信道响应矩阵A中对应的i列，利用最小二乘法求解出选取的活跃用户集合对应的信道估计矩阵通过更新残差信号Ri，并且判断是否满足或i≥imax，其中imax为最大迭代次数；如果满足迭代条件，则迭代终止，否则继续进行迭代；步骤七：通过SMOP算法将用户的活跃性检测问题转化为判断信道响应矩阵A中哪些列是零向量的问题，将信道估计问题则转化为从接收信号Yp中恢复信道响应矩阵A的问题；通过迭代选取出的集合即是SMOP算法检测出的活跃用户集合B＝Λi和信道估计矩阵即实现联合的用户活跃性检测和信道估计。

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权利要求：

百度查询： 北京理工大学 基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法