亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的自適應(yīng)閾值信道估計(jì)算法

        2021-08-10 09:35:46孫文勝馬天然
        關(guān)鍵詞:信號(hào)

        孫文勝,馬天然

        (杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,浙江 杭州 310018)

        0 引 言

        大規(guī)模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系統(tǒng)通過配備大數(shù)量級(jí)天線以提高多路復(fù)用的能效,具有可靠性高、無線系統(tǒng)容量大等特點(diǎn),是5G發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。正確的信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)是充分發(fā)揮大規(guī)模MIMO優(yōu)勢的前提條件。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,由多個(gè)天線引起的多載波信號(hào)疊加特性使得信道估計(jì)變得困難,并且下行鏈路信道的CSI只能通過接收器來估計(jì)[2]。在實(shí)際MIMO正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)中,信道狀態(tài)信息的獲取需要通過信道估計(jì)技術(shù)來完成,傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法主要分為盲信道估計(jì)、半盲信道估計(jì)以及基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)方法[3],基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)易實(shí)現(xiàn),應(yīng)用廣泛。

        近年來,用戶信道矩陣在多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)中具有隱藏稀疏特性[4],故引入壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術(shù)進(jìn)行信道估計(jì)。稀疏信號(hào)從高維“壓縮”到低維變成測量向量,根據(jù)篩選條件選擇出較好的觀測向量從而恢復(fù)原信號(hào)[5]。經(jīng)典的貪婪重構(gòu)恢復(fù)算法有正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法[6]、正則化正交匹配(Regularized OMP,ROMP)算法[7]以及廣義正交匹配追蹤(Generalized OMP,GOMP)算法[8],這幾種算法恢復(fù)信號(hào)時(shí)都需要借助于信號(hào)的稀疏度信息。但在實(shí)際應(yīng)用中,信道的稀疏度是一個(gè)不確定信息,對(duì)算法的重構(gòu)精度有所影響。文獻(xiàn)[9]提出一種分段正交匹配追蹤(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,StOMP)算法,無需確定信號(hào)稀疏度既可較為準(zhǔn)確地恢復(fù)信號(hào),但是算法的閾值選擇具有人為性,降低了不同場景下的重構(gòu)效率。通過對(duì)壓縮感知重構(gòu)算法深入研究發(fā)現(xiàn),原子挑選閾值和迭代停止條件對(duì)信號(hào)重構(gòu)效率有直接影響。文獻(xiàn)[10]提出一種改進(jìn)GOMP算法,根據(jù)每次迭代隨機(jī)生成的概率值與設(shè)定概率值的對(duì)比結(jié)果來決定原子挑選的方式。文獻(xiàn)[11]采用二次篩選和變步長選擇方式進(jìn)行原子的挑選。文獻(xiàn)[12]在每次迭代時(shí)選取或刪除合適數(shù)量的原子。文獻(xiàn)[13]改進(jìn)了壓縮采樣匹配追蹤(CompressiveSampling MP,CoSaMP)算法中衡量向量系數(shù)相關(guān)性的判定方式,提高了估計(jì)精度。文獻(xiàn)[14]將相鄰迭代感知矩陣和殘差之間的相關(guān)度變化量作為迭代停止條件,提高了算法的效率。StOMP算法運(yùn)用在不同場景時(shí)其閾值需要多次訓(xùn)練,同時(shí)在低信噪比信號(hào)下重構(gòu)精度較差,為此,本文基于StOMP算法,通過改進(jìn)算法的閾值設(shè)置,進(jìn)而提出一種自適應(yīng)雙閾值的比例積分微分-分段正交匹配追蹤(Proportion Integral Derivative-StOMP, PID-StOMP)算法。

        1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型

        1.1 壓縮感知理論

        壓縮感知技術(shù)就是運(yùn)用信號(hào)的稀疏性質(zhì)或在某個(gè)變換域上可壓縮的特點(diǎn),用信息采樣代替信號(hào)采樣并從隨機(jī)映射的觀測值中獲取有效信號(hào)的過程。其數(shù)學(xué)模型表示如下:

        y=Ψx

        (1)

        式中,y∈RM×1是觀測向量,表示對(duì)M個(gè)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測;x∈RN×1是原信號(hào)(M?N);Ψ∈RM×N是測量矩陣。壓縮感知要求信號(hào)為稀疏的,因此需要將無線傳輸?shù)男诺佬盘?hào)通過一個(gè)矩陣映射到稀疏空間,即通過傅里葉變換到頻域空間上進(jìn)行壓縮,其稀疏表達(dá)式如下:

        x=Φθ

        (2)

        式中,Φ∈RM×N是變換矩陣,θ∈RN×1是原信號(hào)x在變換域的表達(dá),若其中非零元素的個(gè)數(shù)K遠(yuǎn)小于原始信號(hào)長度N,則稱其為K稀疏信號(hào)。而θ中所有非零元素構(gòu)成的列集合即為支撐集,記作supp(θ)。這樣,信號(hào)x就經(jīng)過正交基矩陣變換為在Φ域內(nèi)稀疏的信號(hào)。

        根據(jù)式(1)和式(2),重構(gòu)信號(hào)模型描述為:

        y=ΨΦθ

        (3)

        1.2 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道模型

        圖1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型

        本文采用的系統(tǒng)模型是多小區(qū)大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)模型,共設(shè)置L個(gè)小區(qū),每個(gè)小區(qū)設(shè)置中心基站并配有M根均勻排列的發(fā)射天線,服務(wù)于小區(qū)中K個(gè)同時(shí)通信的移動(dòng)用戶,即信號(hào)的稀疏度為K,其系統(tǒng)模型如圖1所示。

        圖1所示的系統(tǒng)模型下,第i(i=1,2,…,L)個(gè)小區(qū)中第j個(gè)(j=1,2,…,K)用戶接收到的信號(hào)yij∈RM×i表示為:

        yij=Hijxj+ni

        (4)

        式中,Hij∈RM×K表示第i個(gè)小區(qū)中第j個(gè)用戶接收到的信道矩陣,一般由無線信道的衰落情況來決定;xj∈RK×1是用戶發(fā)射的訓(xùn)練序列;ni∈RM×1是小區(qū)內(nèi)用戶接收到的高斯白噪聲,其均值為0,方差為σ2。

        用矩陣形式來表示第i個(gè)小區(qū)接收的信號(hào):

        Y=HiXi+Ni

        (5)

        式中,Hi=[H1iH2i…HKi]是I個(gè)小區(qū)中所有的用戶信道組成的信道矩陣;Xi=[X1X2…XI]T是這I個(gè)小區(qū)發(fā)送的訓(xùn)練信號(hào)矩陣。

        由于信號(hào)在傳播過程中的衰落特性,使得信道矩陣在頻域空間中表現(xiàn)出稀疏特性,因此可以通過壓縮感知的方式來估計(jì)信道。

        2 自適應(yīng)雙閾值比例積分微分-分段正交匹配追蹤算法

        分段正交匹配追蹤算法StOMP是基于OMP算法改進(jìn)的一種自下而上的貪婪算法,先預(yù)設(shè)1個(gè)可能解,再通過迭代來逼近全局最優(yōu)解。在每次迭代時(shí),首先計(jì)算傳感矩陣與上次迭代殘差的內(nèi)積,從中篩選出符合設(shè)置門限的多個(gè)原子,更新候選原子集合;然后求解最小二乘解的同時(shí)記錄當(dāng)前殘差。與普通的OMP算法相比,迭代時(shí),StOMP算法一次性選擇多個(gè)原子,減少了迭代次數(shù),加快了計(jì)算速度。但是,由于其閾值參數(shù)和迭代次數(shù)的設(shè)置都是憑人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的,每次迭代重構(gòu)出的信號(hào)可能與原信號(hào)有一定誤差,降低了重構(gòu)精度[15]。針對(duì)這個(gè)問題,本文改進(jìn)了分段正交匹配追蹤算法,提出一種自適應(yīng)雙閾值的比例積分微分-分段正交匹配追蹤算法PID-StOMP。

        首先,改進(jìn)原子的挑選閾值。引入比例-積分-微分(Proportion-Integral-Derivative,PID)思想,當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)的參數(shù)無法有效確定時(shí),PID算法將計(jì)算值與預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較,對(duì)所得誤差進(jìn)行比例、微分、積分運(yùn)算,再反饋到輸入值重新調(diào)整參數(shù),直到誤差符合預(yù)設(shè)誤差的范圍[16]。

        常規(guī)的PID連續(xù)控制微分方程用比例系數(shù)Kp、積分時(shí)間常數(shù)Ti和微分時(shí)間常數(shù)Td表示:

        (6)

        式(6)中,微分單元和積分單元都要求輸入誤差是連續(xù)值,根據(jù)多小區(qū)多用戶的系統(tǒng)模型可知,所得重構(gòu)信號(hào)的誤差值一般為離散的,則離散化表示迭代的門限閾值u:

        (7)

        由于此時(shí)的誤差調(diào)整需要遍歷之前所有的誤差狀態(tài),對(duì)系統(tǒng)的存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力提出較高的要求,因此,引入增量型計(jì)算誤差值,使得當(dāng)前迭代閾值無需累加,從而提高了算法的可行性。增量化表示如下:

        Δut=ut-ut-1=KpΔet+Kiet+Kd[Δet-Δet-1]

        (8)

        式中,Δet=et-et-1,應(yīng)用于PID-StOMP算法中的動(dòng)態(tài)變化閾值參數(shù)表達(dá)為:

        ut=Kp(et-et-1)+Kd(et+et-2-2et-1)+Kiet

        (9)

        然后,改進(jìn)迭代停止條件。迭代終止次數(shù)的設(shè)置需要以信噪比作為先驗(yàn)知識(shí)。實(shí)際環(huán)境中,信噪比是未知的,應(yīng)用范圍受限。PID-StOMP算法通過引入殘差能量的閾值判決來提高重構(gòu)精度,但是,因?yàn)闅埐钅芰恐杏幸徊糠帜芰繉儆谠肼暷芰浚谳^低信噪比情況下,噪聲能量占據(jù)殘差能量的絕大部分,因此考慮在低信噪比條件下,對(duì)式(4)進(jìn)行如下修改:

        (10)

        (11)

        (12)

        當(dāng)?shù)螖?shù)不斷累加,殘差能量的變化主要由隨機(jī)噪聲能量引起。為了消除信號(hào)帶寬外的隨機(jī)噪聲分量對(duì)迭代狀態(tài)的影響,將式(12)和式(13)相減,得到如下迭代終止判決條件:

        (13)

        圖2 PID-StOMP算法流程圖

        本文重構(gòu)信號(hào)的誤差采用歸一化均方誤差(Normalized Mean Square Error, NMSE)作為算法的誤差判斷方式,其表達(dá)式如下:

        (14)

        PID-StOMP算法的流程如圖2所示。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

        為了驗(yàn)證本文提出的PID-StOMP算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中用于信道估計(jì)的有效性,在MATLAB 2015b平臺(tái)上仿真模擬TDD工作模式下的下行信道。

        仿真采用5個(gè)相鄰的宏蜂窩小區(qū)系統(tǒng),單個(gè)小區(qū)半徑為1 km,基站位于小區(qū)中心并均勻排列著128根天線。PID-StOMP算法參數(shù)設(shè)置如表1所示。實(shí)驗(yàn)中,為了真實(shí)反映重構(gòu)精度的提升并非閾值選擇范圍擴(kuò)大或減小所致,所有算法的閾值搜索范圍均設(shè)置為[2.0,3.0]。

        表1 PID-StOMP算法參數(shù)說明

        圖3 PID-StOMP算法搜索得到的最佳閾值

        根據(jù)小區(qū)內(nèi)不同的用戶數(shù)量,采用PID-StOMP算法重構(gòu)信號(hào),在誤差最小的情況下,運(yùn)用PID-StOMP算法搜索出的最佳挑選原子閾值不盡相同,結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出,當(dāng)小區(qū)用戶數(shù)發(fā)生變化時(shí),挑選原子的最佳閾值并不是固定的,若采用固定閾值則無法使得恢復(fù)信號(hào)與原始信號(hào)間的誤差最小,從而降低了估計(jì)精度。

        圖4 小區(qū)用戶數(shù)為5時(shí),不同算法的估計(jì)性能

        當(dāng)單個(gè)小區(qū)用戶數(shù)為5時(shí),分別采用OMP算法、StOMP算法(其固定閾值為2.5)及PID-StOMP算法進(jìn)行信道估計(jì),得到3種算法的估計(jì)性能結(jié)果如圖4所示。從圖4可以看出,在0~5 dB低信噪比情況下,NMSE相同時(shí),比較3種算法的訓(xùn)練序列信噪比性能,StOMP算法比OMP算法大約提升了1.0~2.0 dB;PID-StOMP算法比StOMP算法大約提升了0.2~0.8 dB。以同樣的方式觀察,當(dāng)信噪比為6~20 dB時(shí),PID-StOMP算法和StOMP算法的估計(jì)性能近似重合,這是因?yàn)楫?dāng)小區(qū)用戶數(shù)為5時(shí),由圖3得到的PID-StOMP算法的最佳原子挑選閾值為2.5,與StOMP算法的固定閾值一致。在低信噪比下,PID-StOMP算法的估計(jì)誤差低于StOMP算法,體現(xiàn)了PID-StOMP算法在迭代停止判決階段的閾值優(yōu)勢。

        圖5 小區(qū)用戶數(shù)為8時(shí),不同算法的性能

        當(dāng)單個(gè)小區(qū)用戶數(shù)為8時(shí),分別采用OMP算法、StOMP算法(其固定閾值為2.5)及PID-StOMP算法估計(jì)信道狀態(tài)信息,得到3種算法的信道估計(jì)性能結(jié)果如圖5所示。和圖4相比,3種算法的估計(jì)誤差均有所增大,因?yàn)殡S著小區(qū)用戶數(shù)的增多,信道矩陣維度增大,導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜性增高,降低了估計(jì)精度。在0~5 dB低信噪比下,相比StOMP算法,PID-StOMP算法的訓(xùn)練序列信噪比性能提升了0.6~0.8 dB;相比OMP算法,PID-StOMP算法的訓(xùn)練序列信噪比性能提升更為明顯。圖3中,當(dāng)小區(qū)用戶數(shù)為8時(shí),PID-StOMP算法的最佳原子挑選閾值為2.4,與StOMP算法固定的閾值2.5不一致,說明PID-StOMP算法能夠根據(jù)當(dāng)前的小區(qū)用戶數(shù)尋找最佳閾值,從而降低了估計(jì)誤差,體現(xiàn)了PID-StOMP算法的自適應(yīng)優(yōu)勢。

        結(jié)合圖4和圖5可以看出,在未知小區(qū)用戶數(shù)即稀疏度不確定的情況下,本文提出的改進(jìn)型自適應(yīng)PID-StOMP算法依然可以根據(jù)當(dāng)前無線信道狀態(tài)搜索出最佳閾值,并用該小區(qū)用戶數(shù)量相匹配的最佳閾值來換取信號(hào)重構(gòu)精度的提升。

        壓縮感知貪婪算法的復(fù)雜度計(jì)算一般由3部分組成。PID-StOMP算法的復(fù)雜度計(jì)算如下。

        (1)初始化部分:對(duì)當(dāng)前殘差進(jìn)行匹配濾波即對(duì)矩陣AT進(jìn)行操作,復(fù)雜度為O(MN);用軟閾值進(jìn)行原子集合的獲取和更新,復(fù)雜度最大為O(2N);

        (2)主循環(huán)部分:用共軛梯度求投影的最小二乘解,假設(shè)共軛迭代次數(shù)為v,與M,N不相關(guān),為常量,復(fù)雜度為O(MNv);

        (3)輸出部分:更新殘差并計(jì)算當(dāng)前殘差能量是否符合迭代停止條件,復(fù)雜度為O(2MN)。

        表2 不同算法復(fù)雜度對(duì)比

        分別計(jì)算OMP算法、StOMP算法及PID-StOMP算法的復(fù)雜度,結(jié)果如表2所示。迭代時(shí),StOMP算法和PID-StOMP算法可一次性挑選多個(gè)原子,而OMP算法在每次迭代時(shí)只可挑選1個(gè)原子,初始化時(shí)需要多次計(jì)算Cholesky因子分解,其復(fù)雜度更高。從表2可以看出,PID-StOMP算法和StOMP算法在極限條件下復(fù)雜度相近,但PID-StOMP算法憑借其自適應(yīng)雙閾值的特性可達(dá)到更高的重構(gòu)精度。同時(shí),相較于傳統(tǒng)OMP算法,PID-StOMP算法更適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)實(shí)際場景。

        4 結(jié)束語

        本文主要研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng),運(yùn)用無線信道稀疏可壓縮等特性,提出一種自適應(yīng)雙閾值的比例積分微分-分段正交匹配追蹤算法,改善了低信噪比情況下信號(hào)重構(gòu)精度較差的現(xiàn)象。下一步將構(gòu)建虛擬角域信道模型,重點(diǎn)研究天線分組以及空間相關(guān)性對(duì)信道估計(jì)性能的影響,并根據(jù)具體場景下信道稀疏的表現(xiàn),進(jìn)一步優(yōu)化算法的閾值選取方式。

        猜你喜歡
        信號(hào)
        信號(hào)
        鴨綠江(2021年35期)2021-04-19 12:24:18
        完形填空二則
        7個(gè)信號(hào),警惕寶寶要感冒
        媽媽寶寶(2019年10期)2019-10-26 02:45:34
        孩子停止長個(gè)的信號(hào)
        《鐵道通信信號(hào)》訂閱單
        基于FPGA的多功能信號(hào)發(fā)生器的設(shè)計(jì)
        電子制作(2018年11期)2018-08-04 03:25:42
        基于Arduino的聯(lián)鎖信號(hào)控制接口研究
        《鐵道通信信號(hào)》訂閱單
        基于LabVIEW的力加載信號(hào)采集與PID控制
        Kisspeptin/GPR54信號(hào)通路促使性早熟形成的作用觀察
        国产在线观看入口| 波多野结衣中文字幕一区二区三区| 国产青榴视频在线观看| 亚洲男人第一av网站| 亚洲无码中文字幕日韩无码| 日本免费影片一区二区| 亚洲av色欲色欲www | 国产精品久久久免费精品| 免费看美女被靠的网站| 97性视频| 亚州韩国日本区一区二区片| 美利坚日韩av手机在线| 欧美成人免费全部| Y111111国产精品久久久| 美国又粗又长久久性黄大片| 欧美性猛交xxx嘿人猛交| 99香蕉国产精品偷在线观看| 狠狠色综合播放一区二区| 精品国产3p一区二区三区| 无码精品人妻一区二区三区漫画| 欧洲一卡2卡三卡4卡免费网站| 国产精品天天看大片特色视频 | 国产欧美日韩一区二区加勒比 | 国产在线看不卡一区二区| 国产精品18久久久白浆| 国产精一品亚洲二区在线播放| 视频国产精品| 一本色道加勒比精品一区二区| 免费国产黄网站在线观看视频| 精品少妇ay一区二区三区| 国产成人精品一区二免费网站| 中文字幕av长濑麻美| 亚洲成av人片天堂网| 老色鬼永久精品网站| 好看的中文字幕中文在线| 国产av一区二区三区天堂综合网| 最新四色米奇影视777在线看| 久久婷婷国产五月综合色| 国产高清一区二区三区四区色 | 老少交欧美另类| 亚洲国产日韩av一区二区|