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摘要
本发明属于无线通信技术领域,公开了一种基于参数学习的大规模MIMO格点偏移信道估计方法；采用在DFT基础上通过固定采样格点对入射信号进行离散空间采样,采样格点离散地覆盖整个空间角度域。根据构建的大规模MIMO格点偏移信道模型,利用其中的偏置参数解决入射信号的空间采样不匹配；首先使用期望最大的稀疏贝叶斯方法去学习模型参数,然后利用线性最小均方误差去估计瞬时虚拟信道。与格点匹配DOA估计算法相比,不需要对角度扩展的离散化间隔的选择进行经验分析,有效降低计算复杂度,不需要考虑稀疏度水平,噪声方差或方向不匹配的先验知识。同时显着减轻角度域中入射方向不匹配导致的性能损失和能量泄露,有效提升资源利用率。
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