基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法技术

本发明专利技术公开的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明专利技术实现方法为：将大规模MIMO技术拓展应用于低轨卫星通信系统，使得卫星具备实施灵活波束成形的能力，能够充分利用大规模MIMO的空间自由度，显著提高LEO卫星通信系统的频谱效率和功率效率。基于压缩感知进行信道估计，能够借助于信道在变换域的稀疏性，导频数量得到最大化减少，频谱利用率得到提高，从而降低矩阵的维度以及算法复杂度。使用SOMP算法进行稀疏信号恢复，SOMP算法每次迭代使用一组联合稀疏信号的残差共同选择最匹配的支撑集元素，降低迭代次数，减小计算复杂度，同时增加支撑集元素选择的准确性，提高恢复信号精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信，涉及一种基于压缩感知的mmimo leo卫星iot联合用户活跃性检测和信道估计方法。

技术介绍

1、近年来无线通信传输技术的快速发展和智能通讯设备的不断普及，大规模多入多出(massive multiple-input multiple-output，mmimo)技术凭借其可以在在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线进行信号传送和接收，充分利用空间资源，有效的提高了通信系统的频谱利用率和信息传输速率与容量，改善了通信质量，已经成为了卫星物联网的关键技术之一。而低轨(low earth orbit，leo)卫星具有大带宽、高通量、数据传输时延低等显著特点，更加适用于通信领域。将大规模mimo技术拓展应用于低轨卫星通信系统，能够充分利用大规模mimo的空间自由度，显著提高leo卫星通信系统的频谱效率和功率效率。然而leo卫星物联网面临多重挑战，包括高速运动导致的时变的传播延迟、巨大的多普勒频移、受限制的通信载荷等，为了在满足大规模海量连接的需求的同时降低成本和减少传输延迟，普遍采用免授权的多址接入技术，然而这种免授权的多用户接入本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：步骤一实现方法为，

3.如权利要求2所述的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：基于式(1)在卫星侧接收到的信号ycps，利用压缩感知理论将所述导频信号写为

4.如权利要求3所述的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：步骤三中，

5.如权利要求4所述的基于压缩感知的mMIMO用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.基于压缩感知的mmimo用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.如权利要求1所述的基于压缩感知的mmimo用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：步骤一实现方法为，

3.如权利要求2所述的基于压缩感知的mmimo用户活跃性检测和信道估计方法，其特征在于：基于式(1)在卫星侧接收到的信号ycps，利用压缩感知...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨一帆，张雨婷，曾捷，程波铭，苏联木，王紫如，卜祥元，安建平，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：