3、大规模多输入多输出系统的高效混合波达方向估计方案

大规模多输入多输出系统的高效混合波达方向估计方案

引言

多输入多输出（MIMO）系统利用多个天线来发射信号和检测目标，在雷达和无线通信领域有着广泛的应用。作为5G中有前景的技术，大规模MIMO（也称为大规模天线系统）因其在高频谱效率方面的巨大潜力而备受关注。波束形成/预编码性能在很大程度上依赖于准确的信道状态信息估计，更具体地说，依赖于准确的波达方向（DOA）估计，因此在大规模MIMO系统中，准确的DOA估计方法显得尤为重要。

传统的高分辨率子空间角度估计算法，如MUSIC和ESPRIT及其变体，在大规模MIMO系统中并不适用。这些算法需要对自相关矩阵进行特征值分解（EVD）和/或谱峰搜索，计算复杂度高。基于子空间的方法需要建立可靠的信号子空间或噪声子空间，在大规模天线阵列应用中会涉及大量的计算。而基于搜索的估计器计算要求也很高，其复杂度和估计精度严格依赖于搜索时使用的网格大小，搜索过程耗时且网格模糊。

为了解决这些问题，提出了一种基于正交投影（OP）准则且无需EVD的混合DOA估计方案，适用于大规模均匀线性阵列（ULA）系统。该方案先通过离散傅里叶变换（DFT）获得初始DOA估计，然后在每个小区域内通过迭代搜索方法找到准确的精细DOA估计。

预备知识

信号模型

考虑一个具有M个各向同性传感器的大规模ULA。有S个不相关的窄带源信号从方向${\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_S}$入射到阵列上。M×1的阵列观测向量为：
$y(t) = A(\theta)\beta(t) + n(t)$
其中，$A(\theta) = [a(\theta_1), a(\the