基于Massive MIMO的5G下行链路信道估计与性能优化研究
房亮亮 （ 民航机场建设集团华北有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0805-50Abstract
Massive MIMO作为5G核心关键技术，通过在基站部署数十至数百根天线，显著提升频谱效率、能量效 率和用户容量。其性能高度依赖对信道状态信息（CSI）的精确获取，即信道估计。本文聚焦5G TDD系统下行链路 信道估计，首先介绍Massive MIMO原理及其带来的机遇与挑战；其次深入分析导频污染这一关键瓶颈，并对比最小 二乘（LS）与最小均方误差（MMSE）等经典估计算法的原理、优劣及性能差异；最后探讨导频调度、压缩感知和 深度学习等前沿优化策略。研究表明，综合运用先进算法与优化手段可有效缓解导频污染、提升估计精度，充分释放 Massive MIMO潜力，为5G高效运行提供支撑。
Keywords
5G；Massive MIMO；下行链路；信道估计；导频污染；性能优化Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2026 房亮亮
Publishing time:2026-05-31
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