Frequenz: Accurate channel estimation of on-grid partially coherent compressive phase retrieval for mmWave massive MIMO systems

Varadharajan, Baranidharan; Maruthu, Surendar

Amtsblatt für Berlin (Public Domain) Ausgabe 25.1975,1 (Public Domain)

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Freier Zugang: Das Werk ist uneingeschränkt verfügbar.

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Public Domain - gemeinfrei: Dieses Werk wurde als frei von bekannten urheberrechtlichen Einschränkungen identifiziert, einschließlich aller verwandten Schutzrechte. Sie dürfen das Werk kopieren, verändern, verbreiten und aufführen, sogar zu kommerziellen Zwecken, ohne um Erlaubnis bitten zu müssen. Weitere Informationen finden Sie in den Nutzungshinweisen.

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Zeitschrift

Titel:: Frequenz

Erschienen:: Berlin: De Gruyter

Fußnote:: Gesehen am 05.02.15; 355!URL-Ä(01-04-11)

Umfang:: Online-Ressource

ISSN:: 2191-6349

ZDB-ID:: 2423831-4

VÖBB-Katalog:: 15605245

Schlagworte:: Zeitschrift

ZLB-Systematik:: Technik

Sammlung:: Technik

Copyright:: Rechte vorbehalten

Zugriffsberechtigung:: Eingeschränkter Zugang mit Nutzungsbeschränkungen

Aufsatz

Verfasser:: Varadharajan, Baranidharan; Maruthu, Surendar

Titel:: Accurate channel estimation of on-grid partially coherent compressive phase retrieval for mmWave massive MIMO systems

Erschienen:: Berlin: De Gruyter, 2025

Sprache:: Englisch

Zusammenfassung:: Abstract: Channel estimation of sparse signal is a challenging task for millimeter-wave massive multi-input multi-output systems. Due to the hardware imperfections and use of large carrier frequency oscillator in hybrid precoding architectures leads to random phase drifts in the received pilots. Channel estimation with random phase drifts exploits partial coherence, where pilots share phase distortion within a frame but differ across different frames. To achieve the reliable and efficient communication, the support vector initialization needs to be optimized effectively. In this article, the singular value decomposition-based on-grid partially coherent compressive phase retrieval (SVD-PC-CPR) algorithm is proposed. This algorithm optimizes the initial support vector by finding the best dimensional subspace of the k sparsity elements by forming the singular vectors. The channel vectors are estimated by applying the gradient descent method through iterative refinements. This algorithm utilizes SVD for identifying the dominant paths from the phases of the measurements by selecting basis vectors. Based on the simulation results, the proposed algorithm achieves better normalized mean squared error, a multi-user sum-rate gain of 19 bits/s/Hz, and a 48 % improvement in estimation accuracy over the conventional PC-CPR algorithm at 20 dB signal-to-noise ratio.

Umfang:: Online-Ressource

Fußnote:: Kein Open Access; Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet

Schlagworte:: mmWave communication ; channel estimation ; hybrid precoding ; compressive phase retrieval ; partial coherence ; support vector initialization

ZLB-Systematik:: Technik; Sonstiges

URN:: urn:nbn:de:101:1-2505250518431.086818340318

Sammlung:: Technik; Sonstiges

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