电讯技术

作者：王华华,郑少杰,王磊

单位：(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

关键词：超大规模MIMO(XL-MIMO)；近场信道估计；极域；压缩感知；最大似然；

基金：重庆市自然科学基金创新发展联合基金（中国星网）(CSTB2023NSCQ-LZX0114)

针对超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output，XL-MIMO)系统近场的极域信道特性，同时考虑到未来信道的低信噪比环境以及匹配追踪算法中的先验稀疏度信息难以获取的问题，提出了一种基于最大似然原理的子载波加权选择的分段弱正交匹配追踪算法(Subcarrier Weight Selection Stagewise Weak Orthogonal Matching Pursuit，SWS-SWOMP)。SWS-SWOMP算法利用公共稀疏性对子载波加权并在获取支持度后进行再选择，从而在低信噪比环境下以及稀疏度未知的情况下提高最终支持度的可靠性。仿真结果表明，所提XL-MIMO近场信道估计算法在低信噪比下归一化均方误差性能相对于极域同步正交匹配追踪(Polar-domain Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit，P-SOMP)算法平均提高约3 dB，更符合实际信道场景。

来源：2024年第12期

《电讯技术》期刊编辑部

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