针对FDD大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统,提出了一种新型的基于深度学习的压缩感知稀疏信道估计算法,即卷积重构网络(ConCSNet).在不需要稀疏度的情况下,通过数据驱动的方式,利用ConCSNet求解从测量向量y到信号h的逆变换过程,从而解决压缩感知框架下的欠定最优化问题,实现对原始稀疏信道的重构.仿真结果表明,所提算法能更快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO系统的信道状态信息.
无线通信 FDD大规模MIMO系统 稀疏信道估计 深度学习