【摘要】：導(dǎo)頻污染問題是限制大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)性能的主要因素。為此,提出一種新的大規(guī)模MIMO導(dǎo)頻污染抑制算法,建立空時(shí)域二維壓縮感知模型,并利用傳統(tǒng)的匹配追蹤算法進(jìn)行導(dǎo)頻信號(hào)重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,與基于最小均方誤差的預(yù)編碼算法相比,該算法可在相同系統(tǒng)需求的前提下進(jìn)一步減少導(dǎo)頻使用數(shù)量,從而有效抑制導(dǎo)頻污染,提升大規(guī)模MIMO系統(tǒng)整體性能。
[Abstract]:Pilot pollution is the main factor that limits the performance of large-scale multi-input multi-output (MIMO) systems. For this reason, a new large-scale MIMO pilot pollution suppression algorithm is proposed, and the space-time two-dimensional compression sensing model is established, and the traditional matching tracking algorithm is used to reconstruct the pilot signal. The simulation results show that compared with the precoding algorithm based on minimum mean square error, the proposed algorithm can further reduce the number of pilot frequencies under the same system requirements, thus effectively suppress pilot pollution and improve the overall performance of large-scale MIMO systems.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2014ZX03003004-003)
【分類號(hào)】：TN919.3

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本文編號(hào)：2390984