无线通信系统稀疏信道信息获取技术研究

本书旨在为读者介绍无线通信领域中的新技术研究成果，包括基于稀疏信号处理理论的信道估计算法和基于深度学习的信道信息反馈与信号检测方法。第1章介绍了移动通信的发展概况以及信道估计、信号检测和信道反馈技术。第2章主要介绍了压缩感知理论和信号的稀疏表示，以及常用的压缩感知重建算法。第3章介绍了MIMO协同通信技术和MIMO中继单向系统中的稀疏信道估计算法，其中使用期望很大化算法实现了自适应稀疏度压缩感知信道估计。第4章主要针对单中继协同通信系统的信道模型和LMS算法，提出了一种基于稀疏度感知的稀疏信道估计算法。第5章提出了加权lp范数约束的自适应滤波信道估计算法，并进行了均值特性和均方误差收敛性能分析。第6章主要介绍了稀疏约束LMS算法，并且提出了一种变步长lp范数的LMS算法用于稀疏系统辨识。第7章提出了对数和约束LMS算法，并进行了收敛性分析和仿真验证。第8章主要介绍了MIMO信号检测的原理和深度神经网络模型，针对MIMO软判决信号检测方法进行了研究，并提出了基于深度神经网络联合训练的MIMO软判决信号检测算法。第9章使用长短时注意力机制提高大规模MIMO信道反馈的精度和速度，提出了一种LSTM-Attention CsiNet及其轻量级网络Reduced LSTM-Attention CsiNet，并进行了仿真实验。本书内容通过理论与实践相结合的方式，直观地向读者展示了现代通信系统中关键技术的研究成果。