Year: 2025
Type: article
Abstract: 本文针对超大规模 MIMO（XL-MIMO）系统的混合场信道估计问题，提出了一种基于远近场路径分量分离的牛顿化正交匹配追踪（S-NOMP）算法。首先研究适用于分离远场路径及近场路径分量的阈值准则，进而对混合场中远场及近场路径分量进行精确识别及分离。在此基础上，对分离出的路径分量分别使用远场牛顿化正交匹配追踪（F-NOMP）和近场牛顿化正交匹配追踪（N-NOMP）算法进行信道估计，实现在混合场复杂信道环境中远场及近场路径分量比例先验信息未知的情况下， 以较低复杂度完成对多条路径信道参数的精确估计以及对混合场信道的高效重构。相较于其他混合场信道估计算法，该算法能够在缺乏信道远近场路径分量比例先验信息的条件下，仍获取高效的信道估计结果。仿真结果表明所提 S-NOMP 算法可以实现更加灵活高效的混合场信道估计，且相较于现有算法具备更高的估计精度。
Source: Scientia Sinica Informationis
Authors: Juntong HUO, Zhizheng LU, Yu HAN, Shi JIN
Institution: Southeast University
Language: English
Subfield: Electrical and Electronic Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4409877462