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基于空频相关性的大规模MIMO-OFDM信道压缩反馈算法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:电子与信息学报
  • 时间:2014
  • 页码:1178-1183
  • 分类:TN92[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金(61201135),国家科技重大专项(2012ZX03001027-004)和高等学校学科创新引智计划资助项目(B08038)资助课题
  • 相关项目:基于启发式智能进化算法的MIMO协作频谱感知技术研究
中文摘要:

大规模MIMO-OFDM系统中,信道常常存在较强的空间和频域相关性。针对多数信道压缩反馈算法仅考虑空间或频域相关性的问题,该文提出一种空频联合压缩反馈算法。首先,根据压缩感知理论进行了信道空频2维稀疏度分析;然后,推导了信道矩阵在空间和频域2维相关性下的联合稀疏基;最后,利用该联合稀疏基给出了空频联合压缩算法。仿真结果与分析表明,该算法在保证信道反馈精度的同时,可显著降低反馈量。

英文摘要:

In Massive MIMO-OFDM systems, the channel shows strong correlations in both spatial and frequency domain. Aiming at the problem that only spatial or frequency domain correlation is considered in most of the existing compressed feedback algorithms, a joint spatial-frequency compression algorithm is proposed. First, a two dimensional sparsity of channel in spatial-frequency domain is analyzed according to the compressed sensing theory. Then, a joint sparse matrix of channel is derived. Based on the joint sparse matrix, the joint spatial-frequency compression algorithm is presented. Simulation results and analysis show that, the proposed algorithm can significantly reduce the feedback load with acceptable accuracy.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739