【摘 要】
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Pilot pattern has a significant effect on the performance of channel estimation based on com-pressed sensing.However,because of the influence of the number of subcarriers and pilots,the complexity of the enumeration method is computationally impracti-cal.
【机 构】
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School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,C
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Pilot pattern has a significant effect on the performance of channel estimation based on com-pressed sensing.However,because of the influence of the number of subcarriers and pilots,the complexity of the enumeration method is computationally impracti-cal.The meta-heuristic algorithm of the salp swarm algorithm (SSA) is employed to address this issue.Like most meta-heuristic algorithms,the SSA algo-rithm is prone to problems such as local optimal val-ues and slow convergence.In this paper,we proposed the CWSSA to enhance the optimization efficiency and robustness by chaotic opposition-based learning strategy,adaptive weight factor,and increasing local search.Experiments show that the test results of the CWSSA on most benchmark functions are better than those of other meta-heuristic algorithms.Besides,the CWSSA algorithm is applied to pilot pattern optimiza-tion,and its results are better than other methods in terms of BER and MSE.
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