基于压缩感知的MIMO信道估计算法

资 源 简 介

基于压缩感知的MIMO信道估计算法

详 情 说 明

在现代无线通信系统中，MIMO（多输入多输出）技术通过利用多个天线显著提升了信道容量和传输可靠性。而准确的信道估计是实现这一技术优势的关键前提。

压缩感知理论为MIMO信道估计提供了新思路，它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制。算法层面，CoSaMP（压缩采样匹配追踪）通过迭代选择最相关的原子来重构稀疏信号，兼顾了估计精度和计算复杂度。OMP（正交匹配追踪）作为经典算法，采用逐步构建支撑集的方式实现信号重构，适合实时性要求较高的场景。

对比传统方法，LS（最小二乘）虽然计算简单但对噪声敏感，MMSE（最小均方误差）在已知统计特性时表现更优但依赖先验信息。压缩感知算法通过利用信道稀疏性，在导频开销和估计精度之间取得了更好平衡。

在实际MIMO系统设计中，需要根据导频数量、计算资源和实时性要求，在GBP（广义置信传播）、CE（凸优化）等算法中做出权衡选择。这些算法为5G及后续通信系统的信道估计提供了多样化的解决方案。