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Distributed Structured Compressive Sensing-Based Time-Frequency Joint Channel Estimation for Massive MIMO-OFDM SystemsEstimación conjunta de canales tiempo-frecuencia basada en detección compresiva estructurada distribuida para sistemas MIMO-OFDM masivos

Resumen

En los sistemas masivos de entrada múltiple y salida múltiple de multiplexación por división de frecuencia ortogonal (MIMO-OFDM), la información precisa del estado del canal (CSI) es esencial para lograr ganancias de rendimiento del sistema como alta eficiencia espectral y energética. Sin embargo, la adquisición de CSI de alta dimensionalidad requiere una sobrecarga de pilotos prohibitivamente alta, lo que conduce a una reducción significativa en la eficiencia espectral y energética. En este documento, proponemos un esquema de estimación de canal conjunta tiempo-frecuencia más eficiente para sistemas masivos MIMO-OFDM para resolver esos problemas. Primero, se obtiene el soporte común parcial del canal (PCCS) mediante el uso de entrenamiento en el dominio del tiempo. Segundo, utilizando la propiedad común dispersa espaciotemporal de los canales MIMO y la información PCCS obtenida, proponemos el algoritmo de búsqueda de coincidencias adaptativas de estructura dispersa distribuida con información a priori (PA-DS-SAMP) para lograr una estimación precisa del canal en el dominio de la frecuencia. Tercero, a través del análisis de rendimiento del algoritmo propuesto, se proporcionan dos umbrales de referencia de potencia de señal que pueden garantizar que la señal se pueda recuperar con precisión bajo ruido limitado por potencia y se recupere con precisión según la probabilidad bajo ruido gaussiano. Finalmente, también se discuten el diseño de pilotos, la complejidad computacional, la eficiencia espectral y la eficiencia energética. Los resultados de simulación muestran que el método propuesto logra una mayor precisión en la estimación del canal mientras requiere una sobrecarga de secuencia de pilotos más baja en comparación con otros métodos.

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