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2024年4月15日发(作者：scala旗舰店)
第11期
2023年6月
无线互联科技
WirelessInternetTechnology
No.11
June,2023
基于LASSO算法的波束空间信道估计
(山西能源学院
电气与控制工程系,山西太原
030006)
张珍凤,张文芳
摘要:在大规模毫米波(mmWave)天线阵列通信中,多输入多输出(Multiple
InputMultipleOutput,
MIMO)系统可以使用透镜天线阵列大幅减少射频链的数量,但由于天线的数量远远大于射频链路的
数量,信道估计具有挑战性。由于波束空间信道具有稀疏的特性,那么用于求解稀疏信号恢复问题的
算法,可以作为波束空间信道估计问题的解决方法。波束空间信道估计问题建立的模型是基于l
0
-
范
数的非凸性问题,该问题为NP
-
hard。通常用l
1
-
范数代替l
0
-
范数,将该问题转化为凸优化问题。该
凸优化问题可以用传统的贪心算法方法进行求解。然而,这些贪心算法估计精度差。而且随着稀疏
度的增加,计算复杂度也会增加。文章提出了最小角回归(Least
AngleRegression,LARS)算法和改进
的最小绝对收缩和选择算子(Least
AbsoluteShrinkageandSelectionOperator,LASSO)算法,高效地解决
了稀疏信号的恢复问题,即波束信道的估计。实验仿真结果表明,LARS算法和所提出的改进LASSO
算法能够获得比传统OMP算法更高效且具有更好的波束空间信道估计精度。
关键词:波束空间信道估计;OMP算法;LARS算法;LASSO算法
中图分类号:TN929.5 文献标志码:A
0 引言
何获得波束空间信道是一个非常具有挑战性的问题。
1 系统模型建立
1.1 空间波束信道
基于毫米波的时分双工(TimeDivisionDuplex,
在5G及以上频段毫米波(mmWave)大规模的移
动通信中,多输入多输出(MIMO)是其中的关键技术
之一
[1]
链所带来的功耗,透镜天线阵列作为一种高效节能的
混合预编码在毫米波大规模MIMO技术中得到广泛
应用
[2
-
3]
。因为透镜天线阵列可以用不同加权系数
的天线实现发射或接收空间不同方向的信号。透镜
天线阵列线由于具有空间波束赋形能力,它可以将空
间信道转换为波束空间信道,对信号进行空域滤
波
[4]
。由于在毫米波频率下,只有少数具有较大路径
增益的主导传播路径,因此,毫米波大规模MIMO系
统的波束空间信道中很多值为零,只有部分值不为
零,所以波束空间信道是稀疏的
[5]
。因此,通过选择
增益较大的主要波束连接到数字基带的射频链
(RadioFrequency,RF),可以使频链数量大大减少。
。为了降低大量天线的硬件成本和相关射频
TDD)系统如图1所示。基站(BaseStation,BS)是一
个由N根天线和N
RF
条射频链路组成的透镜天线阵
列,此透镜天线阵列为K个单天线用户服务。
为得到波束信道估计问题,首先,在传统的毫米
波MIMO信道中,根据广泛使用的Saleh
-
Valenzuela
信道模型
[8]
,在第k个用户和M根天线的基站之间
大小为M
×
1信道矢量h
k
表示为:
h
k
=
L
其中,L
k
是可分辨的信道路径数,c
k,l
=
eleaziele
β
k,l
a(θ
azi
k,l
,θ
k,l
)是第l条路径,其中,θ
k,l
,θ
k,l
,β
k,l
分别
M
k
ele
=
β
k,l
a(θ
azi
∑
k,l
,θ
k,l
)
L
k
l
=
1
M
k
∑
c
L
k
l
=
1
k,l
L
(1)
由于信道维度高,而且波束选择需要波束空间中准确
是第l条路径的水平角、俯仰角和复增益。a(θ
azi
k,l
,
×
1维的阵列导向矢量,它和阵列几何
θ
ele
k,l
)是一个M
结构有关。对于均匀线性阵列(Uniform
Linear
的信道状态信息(Channel
StateInformation,CSI)
[6]
,
特别是当射频链的数量远远小于天线的数量时
[7]
,如Arrays,ULAs),阵列导向矢量与一个角度有关,表示
作者简介:张珍凤(1995—
),女,山西朔州人,助教,硕士研究生;研究方向:无线资源管理,机器学习,无线
信道测量与建模。
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—14—
第11期
2023年6月
无线互联科技·电子通信
No.11
June,2023
图1 透镜天线阵列多波束空间发射系统
如下
[10]
:
a
ULA
(θ)
=
用透镜天线阵列转换成波束信道。透镜阵列相当于
空间离散傅里叶变换矩阵F大小为M
×
M。对于
ULAs,矩阵F表示为:
其中,ψ
n
=
F
=
[a
ULA
(ψ
1
),a
ULA
(ψ
2
),…,a
ULA
(ψ
M
)]
H
其中,m
=
[0,1,…,(M
-
1)]
。空间域信道使
T
1
-
j2πdsin(θ)m/λ
[e]
M
(2)
择后,N
RF
×
1维的测试信号y
k,q
表示为
[9]
y
k,q
=
A
k,q
版权声明：本文标题：基于LASSO_算法的波束空间信道估计 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1713179474a622733.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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