摘要
大规模MIMO技术作为5G/6G无线通信的关键技术之一，能够显著提高系统容量和频谱效率。
然而，大规模天线阵列也带来了信道估计的挑战，特别是在高移动性和有限导频资源的场景下。
本文献综述回顾了大规模MIMO信道估计算法的研究现状，重点关注传统算法、压缩感知算法、矩阵分解算法以及深度学习算法。
传统算法如最小二乘(LS)和最小均方误差(MMSE)估计方法计算复杂度较低，但性能受限于导频污染。
压缩感知算法利用信道稀疏性，能够降低导频开销，但恢复精度受限于稀疏度和噪声水平。
矩阵分解算法通过低秩近似降低计算复杂度，但性能依赖于矩阵的秩。
近年来，深度学习算法凭借其强大的非线性逼近能力，在大规模MIMO信道估计中展现出巨大潜力，能够学习复杂的信道特征并提高估计精度。
最后，本文对未来大规模MIMO信道估计的研究方向进行了展望。
关键词：大规模MIMO；信道估计；压缩感知；矩阵分解；深度学习
#1.1研究背景随着无线通信技术的飞速发展，用户对数据传输速率和服务质量的要求日益提高。
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