本文選題：無線通信 + MIMO-OFDM�。� 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年05期

【摘要】：大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)中,信道常常存在較強(qiáng)的空間和頻域相關(guān)性。針對(duì)多數(shù)信道壓縮反饋算法僅考慮空間或頻域相關(guān)性的問題,該文提出一種空頻聯(lián)合壓縮反饋算法。首先,根據(jù)壓縮感知理論進(jìn)行了信道空頻2維稀疏度分析;然后,推導(dǎo)了信道矩陣在空間和頻域2維相關(guān)性下的聯(lián)合稀疏基;最后,利用該聯(lián)合稀疏基給出了空頻聯(lián)合壓縮算法。仿真結(jié)果與分析表明,該算法在保證信道反饋精度的同時(shí),可顯著降低反饋量。
[Abstract]:In large scale MIMO-OFDM systems, the channel often has strong spatial and frequency correlation. Aiming at the problem that most channel compression feedback algorithms only consider spatial or frequency-domain correlation, a joint space-frequency compression feedback algorithm is proposed in this paper. Firstly, according to the compressed sensing theory, the spatial frequency 2-dimensional sparsity is analyzed. Then, the joint sparse basis of channel matrix in spatial and frequency domain 2-D correlation is derived. A joint space-frequency compression algorithm based on the joint sparse basis is presented. Simulation results and analysis show that the proposed algorithm can significantly reduce the amount of feedback while ensuring the accuracy of channel feedback.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201135) 國家科技重大專項(xiàng)(2012ZX03001027-004) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B08038)資助課題
【分類號(hào)】：TN919.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1960947