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針對多小區(qū)多用戶大規(guī)模多輸入多輸出（ MASSIVE MIMO）系統(tǒng)信道估計在低信噪比情況下估計精度較差的問題，提出了一種基于群智能搜索的果蠅分段正交匹配追蹤（ FF-StOMP）壓縮感知算法。該算法在分段正交匹配追蹤（ StOMP）求解不同閾值下的信道矩陣參數(shù)與歸一化最小均方誤差的基礎上，采用果蠅優(yōu)化算法動態(tài)搜索出最小歸一化均方誤差與其對應的閾值，達到自適應參數(shù)設定的目的。仿真結果表明，與StOMP算法相比，信噪比在0-10 dB情況下，所提出的FF-StOMP算法信道估計性能能夠提升0.5 -1 dB；信噪比在II - 20 dB時，信道估計性能能夠提升0.2 -0.3 dB。當小區(qū)用戶數(shù)發(fā)生變化時，所提出的算法能實現(xiàn)自適應信道估計，能夠有效提升MASSIVE MIMO系統(tǒng)低信噪比情況下的信道估計精度。
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