基于张量器的半盲通道估计用于可重新配置的智能表面辅助多输入多输出通信系统
Ni Li1, Honggui Deng2, Fuxin Xu1
1School of Physics, Central South University, Changsha 410012, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 26, 2024
概括
本研究介绍了一种新的半盲接收器,用于6G无线网络中的可重新配置智能表面 (RIS). 它可以在没有飞行员培训的情况下有效估计频道和符号,减少开销和提高性能.
科学领域:
- 无线通信系统工程 无线通信系统工程
- 无线网络的信号处理.
- 超材料和智能表面
背景情况:
- 可重新配置的智能表面 (RIS) 是6G的关键,但被动的RIS限制了信号处理.
- 在RIS辅助的MIMO系统中,飞行员辅助的通道估计因大型通道矩阵而遭受高飞行员开销.
- 现有的半盲方法可能无法完全解决RIS系统中通道和符号估计的合性质.
研究的目的:
- 为RIS辅助的MIMO系统提出一个新的半盲联合通道和符号估计接收器.
- 消除对飞行员培训阶段的需要,从而减少飞行员的开销.
- 为了提高6G无线通信中的估计准确性和速度.
主要方法:
- 为RIS辅助的MIMO系统开发了一种半盲接收器架构.
- 利用并行因子 (PARAFAC) 张量模型来解结合的通道和符号矩阵.
- 将估计问题转化为可通过交替最小平方 (ALS) 解决的最小平方 (LS) 问题.
主要成果:
- 拟议的PARAFAC张量分解方法有效地解了通道和符号矩阵.
- 与基于飞行员和其他半盲方法相比,半盲接收器实现了更高的估计准确性.
- 该算法在估计速度方面取得了显著的改进.
结论:
- 拟议的半盲联合通道和符号估计方案为RIS辅助的6G网络提供了可行的解决方案.
- 消除飞行员培训可以大大降低开销,同时保持高性能.
- 该方法为双重通信系统提供了强大而高效的方法.
