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云无线电接入网中基于迭代训练的信道估计和集群形成的联合设计
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上传时间: 2021-03-07
详细说明：云无线电接入网络（C-RAN）的一个难题是如何在集中处理的性能和效率之间保持平衡。 为了解决这个问题，本文研究了基于训练的信道估计和聚类形成的联合设计。 为了在C-RAN中提供有效的协作策略，远程无线电头（RRH）形成了各个C-RAN集群，并研究了一种数据辅助信道估计方案，可以减少训练序列的冗余成本。 为了保证信道估计和数据传输的性能，联合优化了簇的形成和信道估计。 特别是，结合凸优化和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法，设计了一种基于迭代训练的信道估计方案。 此外，可以基于我们提出的信道估计算法的估计值和均方误差来建立集群形成的效用函数，并且可以将RRH的集群形成公式化为联盟形成博弈。 此外，还提出了次优算法以降低计算复杂度。 最后，仿真结果表明可以评估我们提出的算法的性能。
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