Compressed Channel Sensing for Two-way Relay Network
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概要
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Two-way relay network (TWRN) was introduced to realize high-data rate transmission and to improve spatial diversity over the frequency-selective fading channel. However, channel state information (CSI) is needed due to the requirement from coherent data detection and the self-data removal at terminals. Traditional training-based linear probing techniques are able to achieve the accurate CSI by using enough training sequence. However, these methods may lead to a low efficiency on the bandwidth due to that based on the implicit assumption of a rich underlying multipath, while neglected inherent channel sparsity in the TWRN. Unlike the previous methods, we propose a compressed channel sensing method (sometimes be called compressed sensing-based sparse channel estimation method) which exploits the sparse structure, and hence provide significant improvements in MSE performance when compared with conventional LS-based linear channel probing strategies in the TWRN. Simulation results confirm performance of the proposed method.
- 2010-10-20
著者
-
安達 文幸
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
Adachi Fumiyuki
Dept. Of Electrical And Communication Engineering Graduate School Of Engineering Tohoku University
-
GUI Guan
Dept Electrical Engineering, University of Electrical Science and Technology of China
-
WAN Qun
Dept Electrical Engineering, University of Electrical Science and Technology of China
-
Adachi Fumiyuki
Denartment Of Electrical And Communication Engineering Graduate School Of Engineering Tohoku Univers
-
Wan Qun
Dept. Of Electrical Eng. University Of Electrical Science And Technology Of China
-
Gui Guan
Dept. Of Electrical Eng. University Of Electrical Science And Technology Of China:dept. Of Electrica
-
Adachi Fumiyuki
Dept. Electrical And Communication Engineering Graduate School Of Engineering Tohoku University
-
Adachi Fumiyuki
Dept. Electrical And Communication Engineering Graduate School Of Engineering
-
安達 文幸
Dept. of Electrical and Communication Engineering, Tohoku University
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