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| 一种结构化压缩感知中的稀疏度自适应算法 | |
| 作者单位： | ;1.南京邮电大学通信与信息工程学院 |
| 摘 要： | 大规模多输入多输出(Large-scale MIMO)系统具有极高的频谱利用率和能量效率,是5G关键技术之一。结构化子空间追踪算法(SSP)采用一种非正交导频并结合无线信道的空时相关性,可以较精确地估计来自基站端大量发送天线的多个信道,针对该算法需要信道稀疏度作为先验条件的局限性,文章提出了一种分块稀疏度自适应匹配追踪算法(BASMP)。仿真结果表明,所提出的算法不仅在性能上与SSP算法相当,而且同时还能准确地估计信道的稀疏度。 |
| 关 键 词： | 5G通信 MIMO系统 信道估计 结构化压缩感知 稀疏度自适应 |
A sparsity adaptive algorithm in structured compressed sensing |
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