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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种两阶段式的XL‑MIMO近场信道估计方法及系统。本发明考虑XL‑MIMO通信中的近场效应，建立相应的球面波前信道模型。基于近场信道在角度‑距离域的稀疏特性，将信道估计问题转化为稀疏信号重构任务，进而提出压缩感知算法来获得初级的信道估计值。此外，本发明将初级估计的信道视为带噪声的图像，进而依据变分推理和重参数化理论推导目标函数的证据下界，并构建一种用于信道值精修的生成式扩散概率模型GDM。最后，本发明推导了一个非马尔可夫式的GDM来加速采样过程，实现采样效率明显提升。本发明提出的两阶段式的近场信道估计方法在保证估计精度和泛化能力的前提下，显著降低信道估计的导频开销，并有效提升XL‑MIMO系统的近场信道信息获取性能。
主权项：1.一种两阶段式的XL-MIMO近场信道估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：基于XL-MIMO近场球面波前信道模型，通过角度-距离域变换矩阵获取信道在角度-距离域的表示；利用XL-MIMO近场信道在角度-距离域的稀疏性，将信道估计问题转换为稀疏信号重构任务，利用压缩感知算法获得初级的信道估计值；将初级的信道估计结果与真实信道样本之间的差异视为噪声，进一步将信道估计问题转换为图像去噪任务；根据图像去噪任务，搭建马尔可夫式的生成式扩散概率模型GDM，进而给定包含XL-MIMO近场信道的训练集，采用无监督训练的方式对GDM模型进行训练，获得模型的最优参数；利用训练得到的模型，通过反向采样过程来进一步精修XL-MIMO近场信道估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种两阶段式的XL-MIMO近场信道估计方法及系统
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