基于复Grassmann流形的毫米波MIMO信道估计方案

针对毫米波MIMO系统混合架构中信道状态信息难以获取的挑战,利用MIMO随机信号采样策略和毫米波信道低秩的特性,将信道估计问题表述为一个基于复Grassmann流形的低秩矩阵补全(Low-Rank Matrix Completion,LRMC)问题。为了更好地利用复Grassmann流形的一阶信息,提出了复Grassmann流形上的共轭梯度法(Grassmann Conjugate Gradient,GR-CG)。仿真结果表明,在高信噪比和低采样率的情况下,本研究所提的信道估计算法相较于基准方法均具有十分显著的性能优势。