计算机工程

作者：郑娟毅, 张庆珏, 董嘉豪, 郭梦月, 杨溥江

单位：西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121

关键词：大规模多输入多输出系统,稀疏信道估计,压缩感知,深度学习,迭代收缩阈值算法,无线通信

基金：国家自然科学基金(61901367)。

在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,提出一种改进的基于深度学习的波束空间信道估计算法。从重建过程入手,通过交替建立梯度下降模块(GDM)和近端映射模块(PMM)来构建网络。首先根据Saleh-Valenzuela信道模型进行理论公式推导并生成信道数据;其次构建一个由传统迭代收缩阈值算法(ISTA)的更新步骤所展开的多层网络,并将数据传输到该网络,每层对应于一次类似ISTA的迭代;最后对训练好的模型进行在线测试,恢复出待估计的信道。构建PyTorch环境,将该算法与正交匹配追踪(OMP)算法、近似消息传递(AMP)算法、可学习的近似消息传递(LAMP)算法、高斯混合LAMP(GM-LAMP)算法进行对比,结果表明:在估计精度方面,所提算法相对表现较好的深度学习算法LAMP、GM-LAMP分别提升约3.07和2.61 dB,较传统算法OMP、AMP分别提升约11.12和9.57 dB;在参数量方面,所提算法较LAMP、GM-LAMP分别减少约39%和69%。

来源：2024年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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