Iterative Channel Estimation Using LSE and Sparse Message Passing for MmWave MIMO Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We propose an iterative channel estimation algorithm based on the least square estimation (LSE) and sparse message passing (SMP) algorithm for the millimeter wave (mmWave) MIMO systems. The channel coefficients of the mmWave MIMO are approximately modeled as a Bernoulli–Gaussian distribution and the channel matrix is sparse with only a few nonzero entries. By leveraging the advantage of sparseness, we propose an algorithm that iteratively detects the exact locations and values of nonzero entries of the sparse channel matrix. At each iteration, the locations are detected by the SMP, and values are estimated with the LSE. We also analyze the Cramér–Rao Lower Bound (CLRB), and show that the proposed algorithm is a minimum variance unbiased estimator under the assumption that we have the partial priori knowledge of the channel. Furthermore, we employ the Gaussian approximation for message densities under density evolution to simplify the analysis of the algorithm, which provides a simple method to predict the performance of the proposed algorithm. Numerical experiments show that the proposed algorithm has much better performance than the existing sparse estimators, especially when the channel is sparse. In addition, our proposed algorithm converges to the CRLB of the genie-aided estimation of sparse channels with only five turbo iterations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle