一种利用宽带大规模天线阵列空间特性的信道预测方法

摘要

本发明公开了一种利用宽带大规模天线阵列空间特性的信道预测方法，利用大规模MIMO‑OFDM系统高时延和高角度分辨能力，通过信号处理将复杂的多径信道进行解耦。接着，利用信道稀疏性，根据估计信道信噪比来筛选信道主要元素，并仅对其进行预测。本发明提出两种信道预测方法：一种综合考虑角度时延域信道响应矩阵相邻元素间相关性的空时自回归信道预测器，以及一种具备泛化能力的神经网络信道预测器，实现逐信道元素的预测。空时自回归信道预测器利用历史样本在线学习模型参数，对信道进行预测；神经网络信道预测器则通过离线训练阶段学习网络参数，在在线阶段对信道进行预测。本发明具有预测精度高、计算复杂度低、易实现等优点。