南开大学学报（自然科学版） ›› 2024 ›› Issue (3): 18-.
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针对OTFS系统，提出了一种基于贝叶斯学习的信道估计方案。由于实际传输环境中散射体的数目通常是有限的，因此OTFS的时延-多普勒域原始信道响应具有稀疏特性，通过在时延-多普勒域建立虚拟采样网格可将信道估计问题转化为一维离网稀疏信号恢复问题，并提出一种基于扰动稀疏贝叶斯学习的信道估计方法。首先利用一阶线性插值的方式来近似真实观测矩阵，随后利用EM算法联合估计稀疏向量与网格偏移量。仿真结果表明，该算法具有较好的信道估计性能与较低的导频负载率，优于基于贪婪类算法的信道估计方法。
关键词: OTFS, , 信道估计, , 稀疏信号恢复, , 压缩感知
吴 虹, 董志瑜, 陈 琢, 慈 骋, 刘之洋.
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