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🔥 内容介绍
一、引言：毫米波 MIMO 信道估计的技术痛点与核心需求
毫米波通信（24~100GHz）凭借超大带宽（可达 GHz 级）、海量接入能力，成为 5G-Advanced 及 6G 的核心技术支撑，广泛应用于高速无线通信、车联网、无人机通信等场景。毫米波 MIMO 系统通过大规模天线阵列（如 64×64、128×128 ULA）实现波束成形，提升信道容量与覆盖范围，但也带来了严峻的信道估计挑战：
稀疏信道建模：毫米波信号传播受限于视距（LOS）与少量非视距（NLOS）路径，信道呈现强稀疏特性（路径数通常≤10），传统算法未利用该特性，估计效率低下；
导频资源开销：集中式算法需大量导频符号（导频长度≥发射天线数），占用宝贵带宽资源，导致频谱效率下降；
分布式架构适配：大规模天线常采用分布式部署（如基站侧多天线模块分离），集中式估计需汇总所有接收数据，通信开销与延迟显著增加。
传统解决方案中，正交匹配追踪（OMP）算法利用信道稀疏性降低复杂度，但集中式 OMP 仍面临大规模天线场景下的算力瓶颈；分布式算法（如分布式 LS）虽降低了单节点复杂度，却牺牲了估计精度。分布式正交匹配追踪（DOMP）算法通过 “局部稀疏恢复 + 全局信息融合”，在保持低复杂度的同时保障估计精度，成为毫米波 MIMO 信道估计的优选方案。
本文将系统阐述 DOMP 算法的核心原理、分布式架构设计、性能优化策略，结合 MATLAB 仿真验证其在不同场景下的优越性，为毫米波 MIMO 系统的工程实现提供技术支撑。
二、毫米波 MIMO 信道模型与稀疏特性
（一）信道模型构建
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function a = getResponse(N, phi)
ii = 0 : N-1;
a = exp(-1j*pi*phi*ii')/sqrt(N);
🔗 参考文献
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