1. 本选题研究的目的及意义
随着无线通信技术的飞速发展，对更高数据速率和更可靠通信质量的需求日益增长。
大规模多输入多输出（MIMO）技术作为下一代无线通信的关键技术之一，通过在基站端配置大量天线，能够有效提高频谱效率和系统容量。
然而，大规模MIMO系统的信道估计问题也变得更加复杂，传统的信道估计算法在面对大规模天线阵列时面临着导频开销大、计算复杂度高等挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
大规模MIMO信道估计是当前无线通信领域的研究热点之一，国内外学者在该领域已经取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在大规模MIMO信道估计领域取得了一些突破性进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将从以下几个方面对大规模MIMO信道估计算法进行深入研究：
1.深入研究大规模MIMO信道特性，包括信道传播特性和统计特性，为信道估计提供理论基础。
2.研究传统的信道估计算法，如最小二乘（LS）估计和最小均方误差（MMSE）估计，分析其在大规模MIMO系统中的性能和局限性，为后续研究提供参考。
3.研究基于压缩感知的信道估计算法，利用信道稀疏性，通过压缩感知技术降低导频开销，提高频谱效率，并分析其性能和复杂度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和数值计算等方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研阶段：深入研究国内外关于大规模MIMO信道估计算法的相关文献，了解该领域的最新研究进展和未来发展趋势，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.信道建模阶段：研究大规模MIMO信道的传播特性和统计特性，建立符合实际场景的信道模型，为后续算法研究和仿真实验提供平台。
3.算法设计与分析阶段：设计基于压缩感知、矩阵分解、深度学习等技术的信道估计算法，并从理论上分析其性能和复杂度，包括估计精度、计算复杂度、收敛速度等方面。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出基于深度学习的低导频开销信道估计算法：将深度学习应用于大规模MIMO信道估计，设计新的网络结构和训练策略，以提高信道估计的精度和泛化能力，同时降低导频开销。
2.结合压缩感知和矩阵分解的信道估计算法：结合压缩感知和矩阵分解的优点，设计新的信道估计算法，以同时降低导频开销和计算复杂度，提高信道估计的效率。
3.针对特定场景的信道估计算法优化：针对不同的应用场景，如毫米波通信、多用户MIMO等，对所提出的算法进行优化，以提高其在特定场景下的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘畅，李欣，李道本，等. 大规模MIMO系统中基于深度学习的信道估计[J]. 电子与信息学报，2021，43（1）：150-156.
[2] 薛超，李永乐，马俊，等. 大规模MIMO系统中基于贝叶斯学习的低复杂度信道估计[J]. 西安电子科技大学学报，2021，48（3）：111-118.
[3] 黄天耀，李少谦，张翼，等. 大规模MIMO系统中基于深度学习的低复杂度信道估计算法[J]. 北京邮电大学学报，2021，44（1）：97-102.
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