讨论了在5G时代随着移动终端和网络流量的增长、大规模机器类型通信的产生以及天基卫星网络与地面蜂窝主干网络的结合,使得移动无线通信的频谱使用范围更宽,导致信道具有更为明显的稀疏性,从而得以利用无线信道的稀疏性引入压缩感知技术来进行无线通信系统的信道估计.通过负熵最大化算法与lp正则化改进现有的压缩感知信道估计算法,将传统的最小化误差函数均方误差替代为最大化目标函数的负熵以适应信道非高斯噪声,同时稀疏约束采用更为精确的lp正则化以加强信道估计算法的稀疏表示.研究表明,该算法不仅可以提高信道估计精度,增强抗噪声鲁棒性;另一方面可以利用更少的导频实现更高精度的信道估计,具备提高系统频谱利用率的作用.
5G 信道估计 压缩感知 最大负熵 lp正则化