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Optimization of Deterministic Pilot Pattern Placement Based on Quantum Genetic Algorithm for Sparse Channel Estimation in OFDM Systems Optimisation du placement de modèles pilotes déterministes basé sur un algorithme génétique quantique pour l'estimation des canaux clairsemés dans les systèmes OFDM

Yang NIE, Xinle YU

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Résumé:

Cet article propose un schéma d'optimisation déterministe du placement de modèles pilotes basé sur l'algorithme de génétique quantique (QGA) qui vise à améliorer les performances de l'estimation des canaux clairsemés dans les systèmes de multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (OFDM). En minimisant la propriété d'incohérence mutuelle (MIP) de la matrice de détection, l'optimisation du placement du modèle pilote est modélisée comme la solution d'un problème d'optimisation combinatoire. QGA est utilisé pour résoudre le problème d'optimisation et générer un modèle pilote optimisé qui peut efficacement éviter les pièges optima locaux. Les résultats de la simulation démontrent que la méthode proposée peut générer une matrice de détection avec un MIP plus petit qu'une recherche aléatoire ou l'algorithme génétique (GA), et que le modèle pilote optimisé fonctionne bien pour l'estimation de canaux clairsemés dans les systèmes OFDM.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E103-B No.10 pp.1164-1171
Date de publication
2020/10/01
Publicisé
2020/04/21
ISSN en ligne
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2019EBP3200
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Technologies de communication sans fil

Auteurs

Yang NIE
  Communication University of China
Xinle YU
  Communication University of China

Mots-clés

Table des matières