毫米波通信是下一代蜂窩通信之類的大數(shù)據(jù)通信的可行方案。然而,因為毫米波頻率具有極大的路徑損耗,所以為了減輕毫米波路徑損耗,混合模擬/數(shù)字波束成形可以作為一種技術(shù)來降低路徑損耗。對于獲得高波束源增益至關(guān)重要的是在發(fā)射機處獲得準確的毫米波信道信息。該文著重討論具有大規(guī)模MIMO陣列的毫米波通信系統(tǒng)中的信道狀態(tài)信息獲取問題。由于信道信息獲取是一種開銷很大的方法,因此該文考慮了一種開銷低的精確信道估計方案。通過在子-6GHz處提取的支持信息來輔助毫米波信道信息的獲取,將毫米波信道信息獲取公式化為壓縮感測問題,并使用廣義近似消息傳遞（GAMP）算法獲得信道信息。使用子-6GHz信道的支持分布信息擴展了GAMP算法。此外,基于K最近鄰的思想,根據(jù)子-6GHz的支持分布信息重新設(shè)計GAMP算法。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有的信道估計算法相比,該算法不僅可以提高估計精度還能降低導(dǎo)頻開銷。 

【文章來源】：電子科技大學學報. 2020,49(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

Sub-6GHz系統(tǒng)和mmWave系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

由圖2可以看出：首先，由于矩陣W和F、Wm和F m滿足近似酉矩陣特性，所以二者經(jīng)過這種變換后不會改變信道的功率；其次，mmWave的支撐集位置信息和Sub-6GHz的支撐集位置信息是重合的，即supp(?m)?supp(?Sub-6)。Sub-6GHz提供了mmWave信道的支撐集分布信息，但是這個支撐集信息是粗略的，可以視為先驗信息。下面介紹問題公式和如何利用K學習來更新先驗信息。3 問題公式

由于非零元周圍最多有4個相鄰元素，所以k在1～4之間變化。如果非零元素周圍滿足式(17)，變量πi在第j次迭代為：非零元素的位置關(guān)系如圖3b～圖3e所示，非零元素周圍的元素將會表現(xiàn)為如下兩種關(guān)系：


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