Statistical CSI Acquisition in the Nonstationary Massive MIMO Environment
Statistical CSI Acquisition in the Nonstationary Massive MIMO Environment
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非平稳大规模 MIMO 环境中的统计 CSI 获取
DOI：
10.1109/tvt.2018.2828866
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发表时间：
2018-08
影响因子：
6.8
通讯作者：
Tao Jiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guoliang Wang;Wei Peng;Dong Li;Tao Jiang
研究了非平稳海量多输入多输出（MIMO）环境下信道瞬时状态和统计状态随时间变化的统计信道状态信息（S-CSI）获取问题。首先，我们建立了一个隐统计信道状态马尔可夫模型（HSCSM模型）。然后，通过接收信号的观测序列估计HSCSM模型的参数。其次，基于HSCSM模型及其估计参数，通过最大后验决策过程获得S-CSI。仿真结果表明，该方法可以在非平稳大规模MIMO环境下实现精确的S-CSI采集。此外，该方法的估计正确率随观测序列长度和天线数量的增加而增加，在有限的计算能力/存储空间下，两者之间存在权衡。
This paper studies the statistical channel state information (S-CSI) acquisition problem in the nonstationary massive multiple-input multiple-output (MIMO) environment, where both the instantaneous and statistical channel states are time varying. First, we set up a hidden statistical channel state Markov model (HSCSM model). Then, the parameter of the HSCSM model is estimated through the observed sequence of received signals. Next, based on the HSCSM model and its estimated parameter, the S-CSI is obtained through a maximum a-posteriori decision process. Simulation results show that an accurate S-CSI acquisition can be achieved by the proposed approach in the nonstationary massive MIMO environment. In addition, the estimation accuracy rate of the proposed approach increases with the length of observation sequence as well as the number of antennas, where a tradeoff between them exists given a limited computing ability/storage space.
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适用于 5G 大规模 MIMO 信道的非平稳 3D 宽带双簇模型
DOI：
10.1109/jsac.2014.2328131
发表时间：
2014-06-01
影响因子：
16.4
作者：
Wu, Shangbin;Wang, Cheng-Xiang;He, Yejun
通讯作者：
He, Yejun
影响因子：
6.8
作者：
Shengchu Wang;Yunzhou Li;Ming Zhao;Jing Wang
通讯作者：
Shengchu Wang;Yunzhou Li;Ming Zhao;Jing Wang
影响因子：
14.9
作者：
L. Tong;Brian M. Sadler;Min Dong
通讯作者：
L. Tong;Brian M. Sadler;Min Dong
DOI：
10.1109/91.824774
发表时间：
2000-02
期刊：
IEEE Trans. Fuzzy Syst.
影响因子：
--
作者：
M. Mohamed;P. Gader
通讯作者：
M. Mohamed;P. Gader
影响因子：
10.4
作者：
Wen, Chao-Kai;Jin, Shi;Ting, Pangan
通讯作者：
Ting, Pangan