CN112636801A - 一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质，所述方法包括：获取接收信号；根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，其中，所述模拟码本包括编码码本和解码码本；根据所述目标向量，计算所述编码码本对应的编码索引值和所述解码码本对应的解码索引值；分别对所述编码索引值和所述解码索引值进行矩阵化，得到射频编码矩阵和射频解码矩阵。本发明提供一种毫米波混合数字/模拟预编码方法，有效提高毫米波的频谱利用率。

Description

一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质。
背景技术
下一代无线通信系统致力于达到每秒吉比特以上的数据吞吐率以支持高速率的多媒体业务。毫米波频段(30～300GHz)尚存在大量未使用的频谱，可利用的频带宽，信息容量大，成为下一代通信系统中提高数据速率的主要手段。
大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)技术能够大幅度提升系统容量，降低不同用户间的干扰，但因其系统中信道维度高、信道估计和预编码算法复杂等因素，使得系统软硬件开销都会增大。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种毫米波混合预编码方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中毫米波频谱利用率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种毫米波混合预编码方法，所述毫米波混合预编码方法包括如下步骤：
获取接收信号；
根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，其中，所述模拟码本包括编码码本和解码码本；
根据所述目标向量，计算所述编码码本对应的编码索引值和所述解码码本对应的解码索引值；
分别对所述编码索引值和所述解码索引值进行矩阵化，得到射频编码矩阵和射频解码矩阵。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，具体包括：
将所述接收信号进行向量化，得到接收向量；
根据所述正交匹配跟踪算法和所述接收向量，迭代计算所述模拟码本中的第一目标向量至第M目标向量，其中，M为预设的迭代次数，所述迭代计算包括：
根据所述正交匹配跟踪算法，计算各个第N候选向量对第N残差值的第N贡献值；
根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量；
根据所述第N贡献值和所述第N目标向量，计算所述接收信号对应的第N+1残差值，并将第N目标向量以外的第N候选向量作为第N+1候选向量；
其中，当N＝1时，第一候选向量为所有的码字向量，第一残差值为所述接收向量。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量具体包括：
将数值最大的第N贡献值对应的第N候选向量作为第N目标向量。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量之前，还包括：
根据sub-6GHz的空间信息，计算预设的毫米信道中各个通信信道对应的先验概率；
根据所述先验概率，计算各个所述通信通道的加权函数。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量，具体包括：
根据各个所述通信信道对应的加权函数，以及所述码字向量与所述通信信道之间的对应关系，对各个所述第N贡献值进行调整，得到第N修正值；
将数值最大第N修正值对应的第N候选向量作为第N目标向量。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述根据所述目标向量，计算所述模拟码本中的编码码本对应的编码索引值和解码码本对应的解码索引值，具体包括：
根据所述目标向量和预设的编码索引公式，计算所述目标向量对应的编码索引值，其中，所述编码索引公式为：
Figure BDA0002789597120000031
其中，所述
Figure BDA0002789597120000032
为所述编码索引值，所述
Figure BDA0002789597120000033
为所述目标向量，所述qMS为所述编码码本中码字向量的数量；
根据所述编码索引值和预设的解码索引公式，计算所述目标向量对应的解码索引值，其中，所述解码索引公式为：
Figure BDA0002789597120000041
Figure BDA0002789597120000042
其中，所述qBS为所述解码码本中码字向量的数量。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述毫米波混合预编码方法还包括：
获取所述接收信号对应的发送信号；
计算所述接收信号和所述发送信号之间的均方误差；
根据预设的最小均方误差准则和所述均方误差，确定对应的基带编码矩阵和基带解码矩阵。
可选地，所述的毫米波混合预编码方法，其中，所述模拟码本为Grassmannian码本。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能终端，其中，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的毫米波混合预编码程序，所述毫米波混合预编码程序被所述处理器执行时实现如上所述的毫米波混合预编码方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有毫米波混合预编码程序，所述毫米波混合预编码程序被处理器执行时实现如上所述的毫米波混合预编码方法的步骤。
为提高毫米波的使用效率，本发明先忽略终端之间的干扰，根据毫米波信道的稀疏性，射频模拟编码器和模拟解码器会共同设计以最大化系统通信速率。具体来说，就是将多终端模拟波束形成问题表述为压缩波束选择问题，利用加权稀疏信号恢复技术选择最优的压缩波束。并在选择时考虑来自sub-6Ghz的空间结果。此外，采用基于MMSE准则设计在终端与终端之间基带编码器和基带解码器，降低智能终端间干扰。
附图说明
图1是本发明毫米波混合预编码方法提供的较佳实施例的流程图；
图2是本发明毫米波混合预编码方法提供的较佳实施例中MIMO系统的示意图；
图3是本发明毫米波混合模拟/数字编码的硬件图；
图4为本发明智能终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明较佳实施例所述的毫米波混合预编码方法，如图1所示，所述毫米波混合预编码方法包括以下步骤：
步骤S100，获取接收信号。
具体地，参阅图2，本实施例中，大规模MIMO系统包括基站和智能终端，发送信号的发送端为基站，接收信号的接收端为智能终端。基站和每个用户拥有多个RF链。大规模MIMO系统所采用的是混合数字/模拟预编码技术结，结合了数字预编码和模拟预编码两种方案，在支持幅度调节和相位调节的同时，减少RF链数。其中每个用户和基站可以配备多个射频链。
参阅图3，基站发送的信号经过基带数字编码到射频(Radio Frequency，RF)链中，再经过RF模拟编码传输到天线阵列中，再由天线阵列发送到信道。每个智能终端由天线阵列接收信号，进行RF模拟解码，再经由RF链传输后进行基带数字编码，从而得到可处理的信号。由于信号在传输过程中会发生压缩，编码等等过程，本实施例中，将基站发送的信号命名为发送信号，智能终端得到可处理的信号命名为接收信号。为清晰描述，本实施例以忽略智能终端之间的干扰，先获取一个智能终端得到的接收信号。
步骤S200，根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，其中，所述模拟码本包括编码码本和解码码本。
具体地，定义RF模拟编码码本表示为
Figure BDA0002789597120000061
包含qBS个码字向量，第i个用户的解码码本表示为
Figure BDA0002789597120000062
包含qMS个码字向量。
发送信号经过模拟编码信道再到模拟解码得到的接收信号的表达式为
Figure BDA0002789597120000063
其中Hi[k]基站到第i个用户的信道。
而基站发送信号经过训练码本的训练在接收端得到的信号表达式为：
Figure BDA0002789597120000064
其中G和Qi分别为基站和第i个智能终端的训练码本，Ni[k]为噪声，训练码本是预先设置好的。
将Yi[k]向量化得到
Figure BDA0002789597120000065
Figure BDA0002789597120000066
因此根据上述公式，可推断yi[k]≈Ψiei[k]+vec(Ni[k])，其中，
Figure BDA0002789597120000071
ei[k]＝vec(Ei[k])，也就是说ei[k]是向量化Ei[k]的结果。
有上述公式可知，ei[k]中的最大项决定了编码码本
Figure BDA0002789597120000075
与解码码本
Figure BDA0002789597120000072
中对应的使系统通信性能最好的波束对。为确定合适的模拟射频编码矩阵和模拟射频解码矩阵，本实施例基于上述公式yi[k]≈Ψiei[k]+vec(Ni[k])，采用正交匹配跟踪算法(OrthogonalMatching Pursuit，OMP)，从模拟码本中选择使系统通信速率最高的码字向量，也就是对波束的选择，公式可表示为：
Figure BDA0002789597120000073
其中，
Figure BDA0002789597120000074
为第i个智能终端的第a个RF链中最好的波束对，yia[k]代表第i个用户中第a个RF链接收的信号，即本实施例中的接收信号向量化后的接收向量。得到接收向量后，采用OMP算法，迭代计算Ψi中对yia[k]贡献最大的原子，即模拟码本中的目标向量，每一次迭代过程中估计Ψj中与yia[k]中剩余向量最相关的向量，将每一次迭代计算得到的向量作为目标向量的一份子，因此目标向量由第一目标向量至第N目标向量组成。根据所述正交匹配跟踪算法和所述接收向量，迭代计算所述模拟码本中的第一目标向量至第M目标向量，其中，M为预设的迭代次数，所述迭代计算包括：
根据所述正交匹配跟踪算法，计算各个第N候选向量对第N残差值的第N贡献值；
根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量；
根据所述第N贡献值和所述第N目标向量，计算所述接收信号对应的第N+1残差值，并将第N目标向量以外的第N候选向量作为第N+1候选向量；
其中，当N＝1时，第一候选向量为所有的码字向量，第一残差值为所述接收向量。
具体地，OMP算法中基本公式为y＝Ax。其中，y即本实施例中的接收向量，A即为本实施例中的Ψi，由多个向量组成，x为ei[k]。将Ψi中各个码字向量作为第一候选向量，然后基于该公式，计算对接收向量的贡献值，也就是第一贡献值。然后根据第一贡献值，确定第一候选向量中的目标向量。同时根据第一贡献值和第一目标向量，计算对应的第二残差值。然后将第一目标向量剔除第一候选向量，得到第二候选向量，重复上述的计算过程，直至计算次数等于预设的迭代次数，得到第一目标向量至第M目标向量。其中，本实施例中的第一种实现方式中，将第N贡献值中数值最大的第N候选向量作为第N目标向量。
进一步地，在本实例的第二种实现方式中，通过预先对每一个通信信道的可信度对波束对的筛选做了优化。
由于毫米波信道的稀疏性，只在某些传输方向上传输的信号比较强。因为sub-6GHz频带与毫米波频带的空间一致性，将sub-6GHz的空间信息加入到对最好波束对的选择过程中，帮助波束对的选择来提升系统整体的信息传输速率。在进行波束对选择之前，先根据sub-6GHz计算各个通信信道的可信度，本实施中采用的可信度以加权函数表现，具体过程为：
根据sub-6GHz的空间信息，计算预设的毫米信道中各个通信信道对应的先验概率；
根据所述先验概率，计算各个所述通信通道的加权函数。
具体地，根据提取到的sub-6GHz的空间信息来得到毫米包信道主导方向的粗略估计，计算出毫米波信道中每个方向的通信通道的先验概率
Figure BDA0002789597120000091
根据这个先验概率得到对于第i个智能终端的第a条RF链对应的毫米波信道中的第ria条通信通道的加权函数
Figure BDA0002789597120000092
基于加权函数，在对波束对进行选择时，选择公式可表示为
Figure BDA0002789597120000093
具体过程为：
根据各个所述通信信道对应的加权函数，以及所述码字向量与所述通信信道之间的对应关系，对各个所述第N贡献值进行调整，得到第N修正值；
将数值最大第N修正值对应的第N候选向量作为第N目标向量。
具体地，在得到第N贡献值后，根据第N贡献值所对应的码字向量与通信信道的对应关系，以及之前已得到的加权函数，对第N贡献值进行调整，得到第N修正值。若这一通信信道可信且稳定，则加权函数为正值；若这一通信信道稳定性较差，则加权函数为负值。
最后再选择第N修正值中最大值所对应的第N候选向量作为第N目标向量。
步骤S300，根据所述目标向量，计算所述编码码本对应的编码索引值和所述解码码本对应的解码索引值。
具体地，为精简射频编码矩阵和射频解码矩阵的大小，经过OMP算法对编码码本
Figure BDA0002789597120000101
与解码码本
Figure BDA0002789597120000102
中波束对，也就是目标向量的选择，可计算得到目标向量的编码索引值和解码索引值。编码索引值和解码索引值的设定可根据需求进行设定，本实施例提供一种编码索引值和解码索引值的计算公式。
所述编码索引公式为：
Figure BDA0002789597120000103
其中，所述
Figure BDA0002789597120000104
为所述编码索引值，所述
Figure BDA0002789597120000105
为所述目标向量，所述qMS为所述编码码本中码字向量的数量；所述解码索引公式为：
Figure BDA0002789597120000106
其中，所述qBS为所述解码码本中码字向量的数量。
步骤S400，分别对所述编码索引值和所述解码索引值进行矩阵化，得到射频编码矩阵和射频解码矩阵。
具体地，由于有多个目标向量，因此从编码码本
Figure BDA0002789597120000108
中选择的目标向量对应的编码索引值组成的矩阵就是基站端的射频编码矩阵，从解码码本
Figure BDA0002789597120000107
中选择出的目标向量对应的解码索引值组成的矩阵是第i个智能终端端的射频解码矩阵。
于此同时，在本实施例中，上述射频编码矩阵和射频解码矩阵是基于一个基站对一个智能终端的，并未考虑其他智能终端的影响。因此本实施例中，为降低智能终端之间的干扰，提出基于最小化均分误差的确定基站和每个智能终端的基带编码矩阵和基带解码矩阵。具体过程如下：
获取各个所述接收信号对应的发送信号；
计算各个所述接收信号和各个所述发送信号之间的均方误差；
根据预设的最小均方误差准则和所述均方误差，确定对应的基带编码矩阵和基带解码矩阵。
具体地，先获取所述接收信号对应的发送信号，例如第i个智能终端接收到的接收信号为yi[k]，对应的发送信号表示为si[k]，计算两之间的均方误差，计算公式为：
Figure BDA0002789597120000111
然后根据各个智能终端对应的均方误差，计算对应的最小均方误差，公式为：
Figure BDA0002789597120000112
其中U为智能终端的数量。由于最小均方误差准则为现有技术，本实施例不对其进行赘述。
通过最小化这个传输数据的均方误差来设计基站与每个智能终端之间的基带编码矩阵与基带解码矩阵，来抑制智能终端之间的干扰。
进一步地，本实施例中模拟码本是Grassmannian码本。Grassmannian码本中码字对之间的最小距离被最大化。因此，该最小距离一般大于随机选取的相同尺寸的常规模拟波束控制码本中码字对之间的最小距离。因此，用于训练的Grassmannian码本将比相同尺寸的传统模拟波束控制码本表现出更好的性能。
值得注意的是，本实施例仅仅以基站和智能终端作为举例，具有发射信号功能和接收信号功能都可采用本方案。
进一步地，如图4所示，基于上述毫米波混合预编码方法，本发明还相应提供了一种智能终端，所述智能终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图4仅示出了智能终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述智能终端的内部存储单元，例如智能终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述智能终端的外部存储设备，例如所述智能终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述智能终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述智能终端的应用软件及各类数据，例如所述安装智能终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有毫米波混合预编码程序40，该毫米波混合预编码程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中毫米波混合预编码方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述毫米波混合预编码方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述智能终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述智能终端的部件10-30通过系统总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中毫米波混合预编码程序40时实现以下步骤：
获取接收信号；
根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，其中，所述模拟码本包括编码码本和解码码本；
根据所述目标向量，计算所述编码码本对应的编码索引值和所述解码码本对应的解码索引值；
分别对所述编码索引值和所述解码索引值进行矩阵化，得到射频编码矩阵和射频解码矩阵。
本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有毫米波混合预编码程序，所述毫米波混合预编码程序被处理器执行时实现如上所述的毫米波混合预编码方法的步骤。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述毫米波混合预编码方法包括：
获取接收信号；
根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，其中，所述模拟码本包括编码码本和解码码本；
根据所述目标向量，计算所述编码码本对应的编码索引值和所述解码码本对应的解码索引值；
分别对所述编码索引值和所述解码索引值进行矩阵化，得到射频编码矩阵和射频解码矩阵。
2.根据权利要求1所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量，具体包括：
将所述接收信号进行向量化，得到接收向量；
根据所述正交匹配跟踪算法和所述接收向量，迭代计算所述模拟码本中的第一目标向量至第M目标向量，其中，M为预设的迭代次数，所述迭代计算包括：
根据所述正交匹配跟踪算法，计算各个第N候选向量对第N残差值的第N贡献值，其中，N为小于等于M的正整数；
根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量；
根据所述第N贡献值和所述第N目标向量，计算第N+1残差值，并将第N目标向量以外的第N候选向量作为第N+1候选向量；
其中，当N＝1时，第一候选向量为所有的码字向量，第一残差值为所述接收向量。
3.根据权利要求2所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量具体包括：
将数值最大的第N贡献值对应的第N候选向量作为第N目标向量。
4.根据权利要求2所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述根据预设的正交匹配跟踪算法和所述接收信号，确定预设的模拟码本中的目标向量之前，还包括：
根据sub-6GHz的空间信息，计算预设的毫米信道中各个通信信道对应的先验概率；
根据所述先验概率，计算各个所述通信通道的加权函数。
5.根据权利要求4所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述根据所述第N贡献值，确定所述第N候选向量中的第N目标向量，具体包括：
根据各个所述通信信道对应的加权函数，以及所述码字向量与所述通信信道之间的对应关系，对各个所述第N贡献值进行调整，得到第N修正值；
将数值最大第N修正值对应的第N候选向量作为第N目标向量。
6.根据权利要求2所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述根据所述目标向量，计算所述模拟码本中的编码码本对应的编码索引值和解码码本对应的解码索引值，具体包括：
根据所述目标向量和预设的编码索引公式，计算所述目标向量对应的编码索引值，其中，所述编码索引公式为：
Figure FDA0002789597110000021
其中，所述
Figure FDA0002789597110000022
为所述编码索引值，所述
Figure FDA0002789597110000031
为所述目标向量，所述qMS为所述编码码本中码字向量的数量；
根据所述编码索引值和预设的解码索引公式，计算所述目标向量对应的解码索引值，其中，所述解码索引公式为：
Figure FDA0002789597110000032
其中，所述qBS为所述解码码本中码字向量的数量。
7.根据权利要求2所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述毫米波混合预编码方法还包括：
获取所述接收信号对应的发送信号；
计算所述接收信号和所述发送信号之间的均方误差；
根据预设的最小均方误差准则和所述均方误差，确定对应的基带编码矩阵和基带解码矩阵。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的毫米波混合预编码方法，其特征在于，所述模拟码本为Grassmannian码本。
9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的毫米波混合预编码程序，所述毫米波混合预编码程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的毫米波混合预编码方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有毫米波混合预编码程序，所述毫米波混合预编码程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的毫米波混合预编码方法的步骤。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104486044A (zh) * 2014-12-30 2015-04-01 北京航空航天大学 一种大规模mimo系统中的宽带模数混合预处理方法
CN106253956A (zh) * 2016-08-24 2016-12-21 东南大学 基于码本的模数混合预编码方法
CN106603130A (zh) * 2016-12-20 2017-04-26 西安电子科技大学 一种大规模mimo系统中数模混合预编码方法
CN107018099A (zh) * 2017-03-07 2017-08-04 上海交通大学 一种针对毫米波多用户mimo系统的时变信道估计方法
CN108809460A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 中国科学技术大学 一种稀疏活跃设备检测下的信号辅助信道估计的方法
CN109167622A (zh) * 2018-11-08 2019-01-08 江西理工大学 一种毫米波大规模mimo系统混合预编码方法
US20200195329A1 (en) * 2017-08-28 2020-06-18 Huawei Technologies Co., Ltd. Csi-rs measurement feedback method and device

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104486044A (zh) * 2014-12-30 2015-04-01 北京航空航天大学 一种大规模mimo系统中的宽带模数混合预处理方法
CN106253956A (zh) * 2016-08-24 2016-12-21 东南大学 基于码本的模数混合预编码方法
CN106603130A (zh) * 2016-12-20 2017-04-26 西安电子科技大学 一种大规模mimo系统中数模混合预编码方法
CN107018099A (zh) * 2017-03-07 2017-08-04 上海交通大学 一种针对毫米波多用户mimo系统的时变信道估计方法
US20200195329A1 (en) * 2017-08-28 2020-06-18 Huawei Technologies Co., Ltd. Csi-rs measurement feedback method and device
CN108809460A (zh) * 2018-06-11 2018-11-13 中国科学技术大学 一种稀疏活跃设备检测下的信号辅助信道估计的方法
CN109167622A (zh) * 2018-11-08 2019-01-08 江西理工大学 一种毫米波大规模mimo系统混合预编码方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHE-CHUAN YEH: "Adaptive Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit for mmWave Hybrid Beam Tracking", 《2018 IEEE 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL SIGNAL PROCESSING (DSP)》 *
丁青锋; 高鑫鹏; 邓玉前: "毫米波中继网络离散正交匹配追踪混合预编码算法", 《计算机工程》 *

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