本文研究了采用低复杂度基于真实时间延迟的束变形消除方案和新颖的变体 OMP 算法来解决 THz 通信中基站天线阵列传播延迟超过符号周期时空响应变化和通道估计问题的宽带 massive MIMO 中混合组合问题，并与标准窄带组合和基于 OMP 的通道估计进行了实验比较。

Feb, 2021

本文从阵列信号处理的角度研究并描述了双宽带效应，提出了适用于 TDD 和 FDD 大规模 MIMO 系统的通道估计策略，并利用阵列信号处理技术，通过实例证明了所提出的方案的有效性。

Aug, 2017

本文提出了一种适用于混合毫米波系统的低复杂度信道估计算法，其中 RF 链路数远小于每个收发器上配备的天线数，该算法利用多个频率进行强角度到达估计，并针对该估计结果设计模拟波束成形矩阵，以此估算信道，进而进行多用户下行传输。该算法适用于非稀疏和稀疏毫米波信道环境，并且分析和仿真结果表明，该算法对于系统缺陷具有较强的容错性能。

Mar, 2017

本文提出了两种基于投影方法的算法变种，利用角度域中的信道互易性来从上行测量中估计下行信道协方差。通过蒙特卡罗模拟，这些方案被证明在典型阵列几何和双工间隙方面相对于当前的最新技术解决方案在准确性和复杂度方面表现更好。

Apr, 2018

本文研究基于压缩感知技术在频域中对毫米波 MIMO 通信中的混合预编码中的信道估计进行改进，并与之前的方法进行比较，揭示了复杂度、性能和开销之间的权衡。

Apr, 2017

本文讨论毫米波 (mmWave) MIMO-OFDM 系统下行信道估计的问题，利用基站 (BS) 和移动站 (MS) 上的大型天线阵列进行方向预编 / 波束成形。本文提出了一种基于 CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解的方法，以估算信道参数 (包括到达 / 离开角度、时延和衰落系数)，并且通过模拟结果与基于压缩感知的方法进行对比，证明了该方法的性能优越性。

Sep, 2016

本文提出了两种基于 ESPRIT 方法的高分辨率通道估计方案，旨在解决毫米波大规模 MIMO 系统信道估计问题并采用混合预编码和组合矩阵设计方法以确保鲁棒性能表现。研究结果表明，所提出的方案在计算复杂度和性能方面优于现有方案。

Feb, 2020

本文介绍了一种用于解决波束对准问题的非负最小二乘技术，利用了毫米波信道在到来和离去角度方向上的稀疏性，在通过预定义的伪随机波束形成码本和伪随机扩展码进行的下行通信期间定期探测通道。结果表明，该方案在高速运动下的表现性能仍然优异，且通信需无需在时间域进行均衡处理。

Jun, 2018

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

本文利用稀疏建模和压缩感知提出了一种广域毫米波信道估计方法，能够应用于基于混合模拟 / 数字前向器和组合时间 / 频率域系统。仿真实验表明，在利用收发机混合结构的情况下，该方案在保证通道估计质量的情况下，具有更好的性能和更小的训练开销。

Nov, 2016