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针对在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中,信道状态信息(channel state information,CSI)反馈量过大以及反馈的CSI过时的问题,提出一种基于自回归(autoregressive,AR)模型和主成分分析(principal component analysis,PCA)方法的反馈算法。接收端进行信道估计获得CSI后,先利用AR模型预测出反馈所需时间之后的CSI;在此基础上计算压缩矩阵,然后利用PCA方法对预测的CSI进行压缩,再反馈给基站;最后基站端对接收到的CSI进行重构。从理论分析和仿真结果可以看出,该算法可以在降低反馈量的同时提高系统容量和信道恢复的准确性。 相似文献
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针对在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈量过大以及反馈的CSI过时的问题,提出一种基于自回归(Autoregressive,AR)模型和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法的反馈算法。接收端进行信道估计获得CSI后,先利用AR模型预测出反馈所需时间之后的CSI,在此基础上计算压缩矩阵,然后利用PCA方法对预测的CSI进行压缩,再反馈给基站,最后基站端对接收到的CSI进行重构。从理论分析和仿真结果可以看出,该算法可以在降低反馈量的同时提高系统容量和信道恢复的准确性。 相似文献
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