双向MIMO中继系统中一种低复杂度的联合信道估计方法

对于双向多输入多输出(MIMO)中继系统,如何在减少中继负担的情况下获得精确的信道状态信息(CSI)成为信道估计的一个难点。该文针对双向MIMO中继系统,提出一种低复杂度的联合信道估计方法。所提方法在两个用户端同时发送正交信道训练信号至中继,中继采用所设计的放大因子放大所接收的信号并转发至两个用户。每个用户对所接收的信号构造平行因子(PARAFAC)模型,并根据实际系统要求,分别设计了迭代和非迭代的两种拟合算法对PARAFAC模型进行拟合,从而联合估计出所有信道的CSI。所提信道估计方法无需在中继处进行信道估计,减轻了中继的负担。与已有信道估计方法相比,所提方法设计灵活,采用的拟合算法具有较低的复杂度,而且在使用较少信道训练信号的情况下具有较高的信道估计精度。

一种基于Tucker-2模型的双向MIMO中继系统信道估计方法

为获得更准确的信道状态信息(CSI),针对双向MIMO中继系统,提出一种高准确度的信道估计方法。该方法在发送端与AF中继处分别对所发送的信号进行编码,同时符号矩阵构造为多个Khatri-Rao乘积形式,为系统提供了额外的多样性;在接收端,每个用户对所接收的信号构造Tucker-2模型,并采用非迭代T-KPLS拟合算法对Tucker-2模型进行拟合,进而联合估计出该通信系统中所有CSI。与已有的信道估计方法相比,所提方法无须发送训练序列,具有更高的频谱利用率及信道估计精度。仿真结果验证了所提方法的有效性。