大规模MIMO系统中联合最强用户冲突解决的最大似然信道估计方案

在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中,针对各小区复用相同导频序列进行信道估计存在有导频污染问题,提出了一种大规模MIMO系统中联合最强用户冲突解决的最大似然(ML)信道估计算法。该方法联合最强用户冲突解决(SUCR)算法和循环前缀的最大似然信道估计算法,先在小区用最强用户冲突解决方案减轻用户之间的竞用相同导频的干扰,减少竞争导频的用户数,提高系统的成功接入用户数数量,然后再用循环前缀的最大似然的信道估计算法,对处理后的导频序列的信道进行信道估计,以获得较为准确的信道状态信息。仿真结果表明,提出的算法对比分析传统ML算法和MMSE算法能够得到更好的归一化均方误差和系统能量效率,并且可以较明显地减轻导频污染对信道估计的影响。