基于張量分解的MIMO系統(tǒng)半盲信道估計算法研究.pdf

1、張量分解是一種多維矩陣低秩分解的新思想，近年來其在無線通信領域及許多信號處理問題中得到了廣泛應用。其思想是在滿足張量唯一分解的條件下，可將多維信號低秩分解，進而通過擬合算法進行參數(shù)估計和信號檢測。在無線通信系統(tǒng)中，根據(jù)系統(tǒng)結構和傳輸機制可以將多維信息關聯(lián)的信號和系統(tǒng)構建成張量模型，并基于張量分解進行系統(tǒng)參數(shù)估計。
　　相對于矩陣操作運算，張量分解能夠充分利用多維信息，從級聯(lián)信道中分離并同時估計各個鏈路的信道矩陣，避免了誤差疊加，進

2、而提高了信道估計精度。本文將張量分解應用到MIMO系統(tǒng)信道估計中，探究了基于張量分解的半盲信道估計問題，論文的主要工作如下：
　　1、針對MIMO系統(tǒng)半盲信道估計問題，本文把接收信號建模為與收發(fā)端天線數(shù)、編碼長度和時間幀長度有關聯(lián)的多維矩陣。在滿足其唯一性分解的條件下，提出一種基于平行因子分解（Parallel Factor Analysis,PARAFAC）模型的半盲信道估計方法。仿真結果表明，與基于導頻的信道估計方法相比，所提

3、方法不僅寬松了系統(tǒng)對接收端天線數(shù)的限制，而且只需少量的導頻序列即可獲得較高的估計精度。
　　2、針對MIMO中繼系統(tǒng)半盲信道估計問題，本文把接收信號建模為與發(fā)送端天線數(shù)、接收端天線數(shù)、時隙長度和發(fā)送符號塊數(shù)長度有關聯(lián)的多維矩陣。在滿足兩種模型唯一性分解的條件下，提出了一種利用對接收信號構造兩重張量模型（外層為PARAFAC模型，內(nèi)層為PARATUCK2模型）的半盲信道估計方法。仿真結果表明，與已有的基于導頻的信道估計方法相比，所提

4、方法有三點優(yōu)勢，一是寬松了接收端對天線數(shù)的限制，二是只需少量的導頻序列，提高了系統(tǒng)頻帶利用率，三是能并行估計各個鏈路的信道矩陣，避免了誤差疊加，提高了系統(tǒng)估計精度。
　　3、提出利用正則交替最小二乘（Regularized Alternating Least-Squares,RALS）迭代算法擬合MIMO系統(tǒng)中的PARAFAC模型，與有關文獻中的交替最小二乘（Alternating Least-Squares，ALS）算法相比，R