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Recursive Least Squares Semi-blind Beamforming for MIMO Using decision directed Adaptation and Constant Modulus Criterion

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International Journal of Automation and computing 2017年第4期14卷 442-449页

作者： Xia Hong Sheng Chen Department of Computer Science School of Mathematical Physical and Computational Sciences University of Reading Reading RG6 6AY UK School of Electronics and Computer Science University of Southampton Southampton SO17 1B J UK King Abdulaziz University Jeddah 21589 Saudi Arabia

A new semi-blind adaptive beamforming scheme is proposed for multi-input multi-output （MIMO） induced and spacedivision multiple-access based wireless systems that employ high order phase shift keying signaling. A minimum number of training symbols, very close to the number of receiver antenna elements, are used to provide a rough initial least squares estimate of the beamformer＇s weight vector. A novel cost function combining the constant modulus criterion with decision-directed adaptation is adopted to adapt the beamformer weight vector. This cost function can be approximated as a quadratic form with a closed-form solution, based on which we then derive the recursive least squares （RLS） semi-blind adaptive beamforming algorithm. This semi-blind adaptive beamforming scheme is capable of converging fast to the minimum mean-square-error beamforming solution, as demonstrated in our simulation study. Our proposed semi-blind RLS beamforming algorithm therefore provides an efficient detection scheme for the future generation of MIMO aided mobile communication systems.

关键词： Multi-input multi-output (MIMO) space-division multiple-access beamforming semi-blind adaptive algorithm constant modulus criterion decision-directed adaption.

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