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基于特征值分解(eigen value decomposition, EVD)或奇异值分解(singular valuedecomposition, SVD)的半盲信道估计算法需要进行重复的EVD或SVD计算,计算量较大,不适用于多小区多用户的大规模MIMO系统. 为此,针对多小区多用户大规模MIMO系统中的半盲信道估计给出了一种快速实现算法. 该算法主要利用最小二乘(least-squares)及线性最小均方误差(linear minimum mean-square error)原理导出一种新的递归计算模糊矩阵的方法,采用快速递归row-Householder 子空间跟踪算法对接收向量的信号子空间的估计进行加速. 仿真结果表明,所提出的算法估计性能良好,并能有效减轻导频污染的影响. 相似文献
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随着现代社会的发展,各种智能终端已经成为生活中不可或缺的一部分,如何为其提供快速高效的网络服务是一个亟待解决的问题。使用移动融合网络,将固定网络与移动网络进行融合、充分发挥两者的优势,是当前研究的热点。首先介绍了移动融合网络的概念,然后提出了基于信道质量的分流算法,以解决移动融合网络中的分流问题。最后进行了仿真实验,分别仿真了数据全走长期演进(long term evolution, LTE)网络、数据全走无线保真(wireless fidelity, WiFi)网络、基于信道质量进行分流3种情况。通过对比发现该算法可以显著提高系统吞吐量、减小时延,从而验证了其有效性。 相似文献
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