采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

来源：电讯技术杂志2021年第2期北京时间：

作者：何文旭,张静,马惠艳

单位：(上海师范大学 信息与机电工程学院，上海 200234)

摘要：由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)信道衰落参数的维度较高，导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销，提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization，EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值，通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇，根据这些系数按比例地分配接收噪声，再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明，当导频数远少于待估计参数的个数时，半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error，MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood，ML)算法。

关键词：5G；大规模多输入多输出；半盲信道估计；迭代算法；噪声分配；

基金资助：国家自然科学基金青年基金项目(61701307) ；上海师范大学校级一般项目(KF201820)