智能反射表面授权煤矿无线通信系统的通道估计
Yang Liu1, Kaikai Guo1, Xiaoyue Li1
1School of Communication and Information Engineering, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China.
Entropy (Basel, Switzerland)
|September 27, 2025
概括
这项研究引入了一种新的算法,修改了双线通用近似信息传递 (mBiGAMP) 与智能反射表面 (IRS) 技术,以显著提高在具有挑战性的煤矿环境中的无线通道估计精度. 增强的算法提供了更好的性能,并且需要更少的飞行员来实现可靠的通信.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 无线通信系统无线通信系统
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 煤矿存在严重的信号减弱和中断,原因是狭窄的空间,粗的表面和设备.
- 传统的道估计算法在这些动态环境中难以准确.
研究的目的:
- 为了提高煤矿无线通信系统中通道估计的准确性.
- 为了解决因移动输送机等独特的环境因素引起的信号退化.
主要方法:
- 提出了一个修改后的双线通用近似消息传递 (mBiGAMP) 算法,与智能反射表面 (IRS) 技术集成.
- 开发了一个混合通道模型,包含快速变化和准静态组件,以表示煤矿环境.
- 引入了带有额外节点的增强因子图来导出mBiGAMP算法.
主要成果:
- 与DS-OMP,PARAFAC和LS算法相比,mBiGAMP算法显示出更高的通道估计准确性.
- 在信号与噪声比 (SNR) 中取得了显著的改进,在10-3.3的规范平均平方误差 (NMSE) 中分别获得了5dB,6dB和14dB的收益.
- 该算法显示了强大的融合,并且需要更少的飞行员来准确地恢复通道状态信息.
结论:
- 拟议的mBiGAMP算法有效地改善了动态煤矿环境中的通道估计.
- IRS技术和混合道模型对于提高矿山中的无线通信性能至关重要.
- 该算法为复杂的地下环境中的通道估计提供了更高效,更准确的解决方案.
