基于隐聚类和狄利特雷过程的大规模MIMO-OFDM接收机设计

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【摘要】

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本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模

【作者】

：

崔建华袁正道王忠勇路新华薛琦

【机构】

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洛阳师范学院物理与电子信息学院,河南广播电视大学博士后工作站,郑州大学信息工程学院

【出处】

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电子学报

【发表日期】

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2019年12期

【关键词】

：

大规模MIMO 迭代接收机设计隐聚类假设狄利特雷过程消息传递算法 massive MIMO iterative receiver design hidde

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(No.61571402),国家青年科学基金(No.61705198),博士后科学基金(No.2019M652576),河南省科技攻关项目(No.182102210573),河南省教育厅高校重点研究项目(No.19A510019)

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本文首先讨论了大规模MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统信道的空间相关性,提出了一种基于隐聚类假设的信道建模方法,利用概率参数模拟不同的传播环境.然后,将机器学习领域的狄利特雷过程(Dirichlet Process,DP)引入到稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)模型中,建立了DP-SBL结构,在信道估计的同时挖掘并利用大规模MIM

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