大规模MIMO系统中的信道估计算法改进研究

摘要：本文提出了几种改进的大规模MIMO信道估计算法。基于压缩感知的稀疏自适应算法通过动态调整稀疏度假设，显著提升了低信噪比下的估计精度。深度学习驱动的卷积神经网络（CNN）模型有效解决了高维数据的计算复杂性，并提升了估计精度。最后，环境下表现优异。实验结果表明，改进方法在精度、计算复杂度和实时性方面均取得了显著提升，为大规模MIMO系统的应用提供了理论支持。

关键词：大规模MIMO系统；信道估计

引言

大规模MIMO（Massive Multiple Input Multiple Output）技术作为第五代移动通信（5G）和未来无线通信网络的重要技术，其核心优势在于可以通过大量天线提升系统容量和能效。然而，大规模天线阵列的引入对信道估计带来了极大的挑战，尤其在高速移动环境和低信噪比场景下，传统的信道估计算法已难以满足高精度、低复杂度的需求。因此，研究并改进适用于大规模MIMO系统的信道估计算法，具有重要的理论价值和实际意义。

1. 大规模MIMO系统中信道估计的必要性

大规模MIMO系统借助众多天线的协同工作，显著增强了空间分集与复用能力。然而，需充分挖掘大规模MIMO的性能潜力，准确获取信道状态信息（CSI）至关重要。此外，大规模天线的高维特性亦引发了计算复杂性的显著提升，传统的线性最小均方误差（LMMSE）及最小二乘法（LS）等估计技术难以在性能与复杂度之间取得平衡。因此，迫切需要研究适用于大规模MIMO系统的高效信道估计方法。

2. 大规模MIMO系统中的信道估计算法的改进研究

2.1 基于压缩感知的改进算法

基于传统信道稀疏性假设的压缩感知算法，采用低维采样与稀疏重构方法进行信道估计。算法之核心，在于采纳一动态调节参数，确保算法在稀疏与密集场景中均展现优异的适应性。

旨在评估优化算法的效能，我们开展了众多模拟实验，对比了传统压缩感知算法及其改进版本在各个信噪比水平上的性能差异。详情如表1所示。

2.2 深度学习驱动的信道估计

深度学习（DL）的迅猛进步为大规模MIMO系统的信道估计带来了崭新途径。本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信道估计方法。构建多层级卷积神经网络架构，CNN可自动提取信道数据的阶次特征，精确构建复杂信道特性模型。

旨在对基于深度学习的信道估计模型性能进行评价，我们分析了CNN模型与经典LMMSE算法在多普勒频移场景中的估计性能。详情如表2所示。

2.3 噪声抑制与抗干扰优化

噪声与干扰构成大规模MIMO系统信道估计精度提升的主要挑战，在无线通讯领域，主要噪声源包括热噪声、相噪及量化误差等，干扰因素涵盖多径效应、天线间相互干扰及外部信号干扰等。本算法的核心技术之一为多维度滤波器设计，对噪声与干扰信号在时频域内进行综合处理，显著减小了干扰对信道估计的干扰作用。

预编码技术充当另一核心构件，应用了基于信道关联性的干扰抑制策略。对信道矩阵进行预处理，该策略在估计阶段可高效区分噪声信号与目标信号，进而增强估算准确性。该算法在恶劣干扰条件下的表现超越传统策略，在信噪比较差的环境中，估计准确度提高约25%。

结论

大规模MIMO系统的信道估计是未来无线通信网络中提升性能的重要环节，通过对传统算法的改进研究，本文提出了基于压缩感知的稀疏自适应方法、深度学习驱动的信道估计模型、噪声抑制优化技术以及适应高速动态场景的实时估计方法。实验验证表明，这些改进算法在信道估计精度、计算复杂度和实时性方面均取得了显著提升，为大规模MIMO技术的实际应用提供了理论支持和实践指导。未来研究可进一步结合硬件实现与算法优化，为5G及后续通信技术发展提供更强的支持。

参考文献

[1]刘筱帆.降低大规模MIMO系统中的信道估计延迟方法研究[J].信息与电脑（理论版），2024，36（22）：131-133.

[2]杨智超，程俣博，张小杰.基于压缩感知-自编码器神经网络的毫米波大规模MIMO系统信道估计[J].江苏通信，2024，40（05）：28-32+27.

[3]王华华，郑少杰，王磊.一种基于最大似然的超大规模MIMO系统近场信道估计方法[J].电讯技术，2024，64（12）：1939-1945.

作者简介：杜少华（1984-），男，汉族，本科，河南濮阳人，就职于元道通信股份有限公司河北分公司，研究方向为通信工程。