Apr, 2013

MIMO 雷达的空间压缩感知

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TL;DR通过结构化随机矩阵的特性，我们发展出了一种多输入多输出（MIMO）雷达的稀疏定位框架，使得无需填充全部（奈奎斯特）阵列即可实现与填充阵列相当的性能，并且通过压缩感知恢复算法在性能上超越了经典方法，提供了高分辨率的虚拟阵列口径，同时仅需使用少量 MIMO 雷达元件。
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发现论文，激发创造
  • 基于结构化压缩感知的 FDD 海量 MIMO 时空联合信道估计

    提出了一种基于结构化压缩感知的时空联合通道估计方案，通过利用时延域 MIMO 通道的时空公共稀疏性来降低所需的导频开销，利用非正交导频和自适应结构子空间追踪算法，提高估计的准确性，并通过利用时域通道相关性，提出了空时自适应导频方案。

    Dec, 2015

  • 分布式大规模 MIMO 系统中的干扰处理：一种统计方法

    本文研究在巨量 MIMO 多小区网络中通过使用二阶统计量来控制干扰的问题，研究了共位巨型阵列和大规模分布式天线设置的情况，并着重研究了用户信道协方差矩阵的低秩特性，以期通过改进通道估计（所谓的导频净化）和空间滤波来抑制干扰。

    Oct, 2013

  • 具有信号相干性和冗余字典的压缩感知

    本研究探讨了在红 udant 字典中从欠采样数据中恢复信号的可能性，介绍了一种基于 L1 分析优化方法的精确恢复方法，并提出了一种测量矩阵条件，该条件是针对高度超完备的和连贯的词典的近似稀疏信号的精确恢复的一种自然泛化形式。

    May, 2010

  • 空间耦合和近似消息传递在信息理论上的最优压缩感知

    研究利用空间耦合思想提高部分非零测量下的压缩感知重建算法效率，使用近似信息传递算法分析该问题。证明该算法成功条件为欠采样率超过信号的（上）Rényi 信息维度，对于稀疏信号从 k (n)+o (n) 的测量重建信号，对于离散信号从 o (n) 的测量重建信号，但需要知道信号的经验分布。

    Dec, 2011

  • 面向 FDD 多用户大规模 MIMO 系统的分布式压缩 CSIT 估计和反馈

    采用分布式压缩感知方法进行关键状态信息（CSIT）的估计，利用用户信道矩阵中的隐藏共享结构，提出了一种联合正交匹配追踪回收算法来利用联合信道稀疏性来提高 CSIT 估计性能。

    May, 2014

  • 基于模型的压缩感知

    本文提出了一种基于模型的压缩感知理论，提供了如何创建具有可证明性能保证的基于模型的恢复算法的具体指南，其中包括引入一类新的结构压缩信号以及一个新的充分条件来描述其恢复性能，命名为有限放大性质，这对应于传统压缩感知限制等比性的自然扩展。实验结果表明了这一新理论和算法的有效性和适用性。

    Aug, 2008

  • 基于空间公共稀疏的自适应 FDD Massive MIMO 频道估计和反馈

    本文提出了一种针对频分双工大规模 MIMO 系统的自适应信道估计与反馈方案，其中利用了空间公共稀疏性和压缩感知技术来实现非正交下行导频设计、适应性信道采集和跟踪，取得了比传统方案更好的性能表现。

    Apr, 2016

  • 基于压缩感知的自适应主动用户检测与信道估计：大规模接入遇上大规模 MIMO

    本文提出了一种基于压缩感知的自适应主动用户检测和信道估计方案，可支持出现突发流量的大规模连接用户设备和大规模 MIMO 信道的虚拟角度域稀疏，实现高效可靠的大规模信道接入。

    Jun, 2019

  • 毫米波皮秒小区大阵列压缩信道估计和跟踪

    该研究提出并研究了一种压缩架构，用于毫米波皮克细胞网络中稀疏空间信道的估计和跟踪，在下行链路上使用压缩标记可实现频率估计。

    Jun, 2015

  • 下一代无线通信的压缩感知技术

    通过对无线网络处理技术进行深入的研究与探索，本篇论文探究了相关过程的不同表现形式。同时，结合压缩感知技术，本研究提出了许多有关大规模天线阵列、非正交多路访问（NOMA）和超密集网络（UDN）等领域的有前景的研究思路。

    Sep, 2017