一种改进的HOSVD降噪的信道预测算法

来源 :哈尔滨工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a53825777

【摘要】

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基于高阶奇异值分解(High Order Singular Value Decomposition,HOSVD)降噪的信道预测算法对天线数较少引起的秩不足问题比较敏感,同时也难以应付较大多普勒频移的情况,从而

【作者】

：

孙德春李玉

【机构】

：

综合业务网理论及关键技术国家重点实验室（西安电子科技大学）

【出处】

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哈尔滨工业大学学报

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

高阶奇异值分解降噪信道预测多输入多输出系统递归最小二乘滤波器平滑 high order singular value decomposition den

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61301170)

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基于高阶奇异值分解(High Order Singular Value Decomposition,HOSVD)降噪的信道预测算法对天线数较少引起的秩不足问题比较敏感,同时也难以应付较大多普勒频移的情况,从而引起信道估计性能和预测性能的急剧下降、损失信道容量.针对这一问题,提出了一种改进的使用HOSVD降噪的信道预测算法.该算法先利用多输入多输出(Multiple-input Multiple-Output,MIMO)信道固有的空时相关性对采样得到的信道状态信息(Channel State Informa

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