[发明专利]一种大规模MIMO系统中低复杂度的信道估计方法有效
| 申请号： | 201510825377.5 | 申请日： | 2015-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN105471775B | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 杨丽花;谢建超;邵世祥 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 江苏爱信律师事务所 32241 | 代理人： | 唐小红 |
| 地址： | 210046 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模MIMO系统中低复杂度的信道估计方法，包括首先建立信道协方差矩阵的最优化估计问题，其次根据协方差估计的迭代关系，进而利用Sherman‑Morrison定理将矩阵求逆转化为矩阵与向量乘积的形式，从而使得方法复杂度降低。该方法通过对信道相关矩阵进行近似估计，和运用Sherman‑Morrison定理将MMSE方法中矩阵求逆变换成矩阵与向量乘积，大大地降低了MMSE方法的计算复杂度，且具有较低的性能损耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 mimo 系统 复杂度 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种大规模MIMO系统中低复杂度的信道估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：根据最小均方误差估计(MMSE)原理，建立当前时刻协方差矩阵、当前时刻接收信号以及前一时刻协方差矩阵的迭代关系，考虑迭代关系式中因子对协方差估计性能的影响，建立协方差估计的最优化求解问题；步骤2：利用步骤1所得迭代关系，将Sherman‑Morrison定理运用到迭代关系中，将矩阵求逆运算转换成矩阵与向量乘积，最终应用到MMSE方法中，建立低复杂度迭代估计方法，降低方法复杂度；通过分析，建立了前一时刻协方差矩阵与当前接收信号的迭代关系![]()
在该式中，迭代关系因子μ有着重要的作用； 因此，为了获得协方差矩阵的最优近似估计，需要找到一种最佳的权值来最小化其估计误差； 在此，新方法将采用最小均方误差方法来获得最佳权值，即![]()
得到最优解![]()
其中，![]()
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