基于深度学习辅助压缩感知的大规模MIMO系统的信道估计方法研究.pdf

基于深度学习辅助压缩感知的大规模MIMO系统的信道估计方法研究.pdf

  1. 1、本文档共58页,其中可免费阅读20页,需付费100金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

摘要

大规模多输入多输出(MassiveMultiple-InputMultiple-Output,mMIMO)系

统已成为第五代(The5thGeneration,5G)移动通信系统的核心技术之一,高效

信道估计方法可以解决使用大规模MIMO系统在改进频谱效率的同时所引起的

大量的导频开销问题。本文基于压缩感知(CompressiveSensing,CS)方法在信

道估计时无法获取全局最优的信道估计结果,信道估计方法的稀疏度自适应困难

和计算复杂度较高

文档评论(0)

136****6583 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

版权声明书
用户编号:7043055023000005

1亿VIP精品文档

相关文档