基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

作     者：李朔 雷为民 张伟 LI Shuo;LEI Wei-min;ZHANG Wei

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2022年第43卷第2期

页      面：176-181,242页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070205[理学-凝聚态物理] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家重点研究发展计划项目(2018YFB1702000) 辽宁省自然科学基金资助项目(20180551007) 

主　　题：信道估计 K最近邻(KNN)算法 多进多出(MIMO)系统 正交频分复用(OFDM) 孪生支持向量回归(TSVR) 

摘      要：为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.