Схема оценивания канала для систем связи MIMO с помощью методов обобщенного разложения Холецкого и обратной подстановки

В статье исследована и реализована новая схема полуслепого оценивания канала для системы связи MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) для случая канала с квазистатическим рэлеевским замиранием. В этой схеме канальная матрица H остается относительно постоянной в пределах блока. Канальную матрицу H можно разложить на матрицу вращения Q и нижнюю треугольную матрицу R. Треугольная матрица R оценивается вслепую при использовании метода обобщенного разложения Холецкого GCD (generalized Cholesky decomposition) на основе QR-разложения выходной ковариационной матрицы, которая использует стохастический метод слепого разделения входных сигналов на основе анализа независимых компонентов ICA (Independent Component Analysis). Матрица Q оценивается по ортогональным пилотным символам при использовании нового подхода, основанного на QR-разложении, для минимизации целевой функции. При использовании этого нового подхода ортогональные пилотные символы можно разложить на детерминированную эрмитову матрицу и верхнюю треугольную матрицу, используя QR-разложение. Наконец, матрицу Q можно оценить, используя метод обратной подстановки, который представлен в данной работе. Проведено моделирование при использовании двух передающих антенн с пространственно-временным кодом Аламоути и комбинаций из 2 и 6 приемных антенн, чтобы исследовать эффективность работы новой схемы оценивания по сравнению со стандартными схемами оценивания на базе методов наименьших квадратов LS (Least Squares) и максимальной апостериорной оценки MAP (Maximum a posterior) при использовании схемы модуляции данных BPSK (двоичная фазовая манипуляция). Полученные результаты показали, что новая схема превосходит по эффективности работы другие схемы и демонстрирует значительно лучший результат в отношении характеристики коэффициента битовых ошибок BER. Таким образом, новая схема может быть весьма полезной для решения сложной задачи полуслепого оценивания канала MIMO с помощью метода QR-разложения матрицы. Кроме того, представлен анализ ошибок в терминах матрицы ковариации ошибки при рассмотрении шума для случая ненулевой ошибки (практический случай) по сравнению со случаем нулевой ошибки.