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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于迭代收缩阈值算法的超大规模MIMO混合场信道估计方法。本发明利用远场散射点和近场散射点，构建混合场均匀线性阵列信道，考虑上行信道，通过用户终端向基站发送导频信号，建立接收信号模型，获取接收信号，随后划分网格，对角度和距离进行采样，获取远场角度域字典和近场极域字典，并构建远场感知矩阵和近场感知矩阵，之后利用角度域和极域稀疏性，将混合场信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题，利用远场感知矩阵和近场感知矩阵，分别逐步对远场角度域信道和近场极域信道进行估计，推导了混合场迭代收缩阈值算法，实现混合场信道估计。本发明提出的混合场迭代收缩阈值算法能很好捕捉混合场信道的信道特征，实现准确估计。
主权项：1.一种基于迭代收缩阈值算法的超大规模MIMO混合场信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用远场散射点，考虑角度信息，采用平面波假设，构建远场信道模型，利用近场散射点，同时考虑角度和距离信息，采用球面波假设，构建近场信道模型，依据传播路径数量，采用多径模型，将远场信道和近场信道进行叠加，构建混合场均匀线性阵列信道；步骤2、控制用户终端向基站发送导频信号，基站端考虑混合预编码，构建模拟均衡矩阵，建立接收信号模型，获取接收信号；步骤3、划分网格，对角度域进行均匀采样，对距离域进行非均匀采样，获取远场角度域字典和近场极域字典，并结合模拟均衡矩阵构建远场感知矩阵和近场感知矩阵；步骤4、依据接收信号、远场感知矩阵和近场感知矩阵，建立稀疏信号恢复问题，采用分支估计的思路，推导混合场迭代收缩阈值算法，确定正则化参数；步骤5、运用混合场迭代收缩阈值算法逐步更新并交替估计远场角度域信道和近场极域信道，待迭代结束后，利用远场角度域字典将远场角度域信道转换到原始远场信道，利用近场极域字典将近场极域信道转换到原始近场信道，将两者合并得到用户终端到基站的混合场信道。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于迭代收缩阈值算法的超大规模MIMO混合场信道估计方法
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