CN114172546B - Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法 - Google Patents

Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114172546B
CN114172546B CN202111505745.XA CN202111505745A CN114172546B CN 114172546 B CN114172546 B CN 114172546B CN 202111505745 A CN202111505745 A CN 202111505745A CN 114172546 B CN114172546 B CN 114172546B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ris
matrix
mimo system
channel
slice
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111505745.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114172546A (zh
Inventor
杜建和
程远
金立标
苏建勋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Communication University of China
Original Assignee
Communication University of China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Communication University of China filed Critical Communication University of China
Priority to CN202111505745.XA priority Critical patent/CN114172546B/zh
Publication of CN114172546A publication Critical patent/CN114172546A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114172546B publication Critical patent/CN114172546B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0204—Channel estimation of multiple channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0246—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods with factorisation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明涉及RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法。针对RIS辅助MIMO系统，重点解决传统CSI估计方法中，由于待估计的信道参数过于庞大带来复杂度高，精度下降等问题。其实现步骤为：1)在瑞利信道条件下，MS不断传输导频序列进入RIS，通过RIS反射给BS，随后在BS端构造一个基于多维矩阵的具有PN的RIS辅助MIMO系统信号模型；2)BS对传输来的导频序列向量化，按合适的顺序进行排列组合，得到基于平行因子(PARAFAC)模型的两种剖面形式；3)基于PARAFAC的分解特性，多次运用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法估计出单独的信道，再利用奇异值分解(SVD)获得收发端各自的PN估计值。本发明提出的迭代估计方法对多参数联合估计具有精度高的优势，同时相比已有竞争方法具有更强的鲁棒性，因此更加符合实际通信系统的需求。

Description

RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别针对RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法。
背景技术
可重构智能表面(RIS)具有低硬件成本和低能耗的优点，它能够提高多输入多输出(MIMO)通信系统的覆盖范围和容量。一般来说，部署由大量无源元件组成的RIS，可以建立基站(BS)和移动站(MS)之间额外的链接，根据周围环境重新配置这些RIS元件，从而提供更高的波束成形增益。然而，可靠的波束成形需要精确的信道状态信息(CSI)，因此，为RIS辅助MIMO系统开发新的信道估计方案是非常必要的。
虽然信道估计技术在传统的无线通信领域已经得到广泛的研究，但传统的信道估计方法直接应用到RIS辅助MIMO系统中会面临新的问题和挑战。首先，每个RIS元件的被动反射都需要进行合理的设计，以实现信号聚焦或干扰抵消。此外，考虑到RIS通常有大量的反射元件，因此需要估计庞大的相关信道参数系数。
目前，已经有较多文献介绍了相对完善的针对RIS辅助MIMO系统的信道估计算法。有文献提出了一种基于三阶段导频训练的方法获得上行RIS辅助多用户系统的级联信道估计值。此外，还有文献介绍了RIS辅助毫米波系统中基于低秩特性的两阶段信道估计框架来获得单独的信道。尽管如此，这些文献并没有充分讨论相位噪声(PN)带来的影响。从某种程度上说，PN会产生相位误差和载波间干扰，它极大地限制了通信系统的性能。因此，已有竞争算法在进行信道检测时往往会出现较大偏差，不符合实际通信场景的需求。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术的缺陷，提出RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法，以获得更高精度的CSI。
技术方案：本发明所述的RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法包括：
在瑞利信道条件下，MS不断传输导频序列进入RIS，通过RIS反射给BS，随后在BS端构造一个基于多维矩阵的具有PN的RIS辅助MIMO系统信号模型；
BS对传输来的导频序列向量化，按合适的顺序进行排列组合，得到基于平行因子(PARAFAC)模型的两种剖面形式；
基于PARAFAC的分解特性，多次运用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法估计出单独的信道，再利用奇异值分解(SVD)获得收发端各自的PN估计值；
进一步的，所述在瑞利信道条件下，MS不断传输导频序列进入RIS，通过RIS反射给BS，随后在BS端构造一个基于多维矩阵的具有PN的RIS辅助MIMO系统信号模型，具体包括：
假设MS和BS端分别配置了NT和NR根天线，同时RIS由N个无源元件组成。整个信道训练过程被分成K个信号块，每个信号块对应L个时间片。在实际系统配置中，天线之间往往部署有互不影响的振荡器，也就是说，收发端的PN(表示为
Figure BDA0003403107800000021
和
Figure BDA0003403107800000022
)在每个时间片l＝1,…,L之间是不同的。考虑服从瑞利分布的MS-RIS信道
Figure BDA0003403107800000023
和RIS-BS信道
Figure BDA0003403107800000024
BS在第k＝1,…,K个信号块的第l个时间片上接收到的导频序列可以表示为：
Figure BDA0003403107800000025
其中F是MS发射的导频信号，
Figure BDA0003403107800000026
diag((P2)l·)和diag((P1)l·)分别表示由矩阵P2和P1的第l行组成的对角方阵，同样diag(Φk·)也表示由RIS相移矩阵
Figure BDA0003403107800000027
的第k行组成的对角方阵，
Figure BDA0003403107800000028
是BS端的合并矩阵，假定其在KL个时间片中保持不变，Nk,l是服从高斯分布的噪声矩阵。
进一步的，所述BS对传输来的导频序列向量化，按合适的顺序进行排列组合，得到基于平行因子(PARAFAC)模型的两种剖面形式，具体包括：
首先考虑不含噪声的接收信号Xk,l，对它执行向量化操作，得到：
Figure BDA0003403107800000029
其中vec(·)表示将一个矩阵转换成向量形式，
Figure BDA00034031078000000210
和
Figure BDA00034031078000000211
分别表示级联信道矩阵Π的第k列和联合PN矩阵P的第l行。符号
Figure BDA00034031078000000212
和⊙分别表示克罗内克积和Khatri-Rao积，(·)Τ表示转置。
随后，将所有KL个时间片里对应的向量化导频序列按一定顺序进行排列组合，再把忽略的噪声加上，即有：
Figure BDA0003403107800000031
很明显，X(1)可表示为三阶张量
Figure BDA0003403107800000032
的其中一种切片形式。
根据PARAFAC的分解特性，沿另一固定方向切割张量
Figure BDA0003403107800000033
，得到如下切片形式：
Figure BDA0003403107800000034
其中N(2)表示噪声张量
Figure BDA0003403107800000035
对应的切片矩阵。
进一步的，基于PARAFAC的分解特性，多次运用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法估计出单独的信道，再利用奇异值分解(SVD)获得收发端各自的PN估计值，具体包括：
利用切片矩阵X(1)和X(2)来估计级联信道和联合PN。根据BALS算法的基本原理，通过优化以下两个LS准则来更新加载矩阵
Figure BDA0003403107800000036
和P：
Figure BDA0003403107800000037
Figure BDA0003403107800000038
其中||A||F表示矩阵A的范数，
Figure BDA0003403107800000039
其对应的解是：
Figure BDA00034031078000000310
Figure BDA00034031078000000311
其中
Figure BDA00034031078000000312
表示伪逆操作，重复上述迭代过程直至收敛。该算法的收敛条件为|e(i)-e(i-1)|/|e(i-1)|≤ε，其中
Figure BDA00034031078000000313
且
Figure BDA00034031078000000314
表示第i次迭代时利用估计出来的加载矩阵重构得到的紧凑模式，ε表示阈值并设为10-5。由于
Figure BDA00034031078000000315
和
Figure BDA00034031078000000316
存在尺度模糊，因此我们考虑将矩阵P的首行置一，即
Figure BDA00034031078000000317
进而得到：
Figure BDA00034031078000000318
其中
Figure BDA00034031078000000319
表示由
Figure BDA00034031078000000320
的首行元素形成的对角方阵。
在获得了级联信道和联合PN后，再次利用BALS算法估计单独的MS-RIS和RIS-BS信道。很明显，
Figure BDA0003403107800000041
可以表示为重构的三阶张量
Figure BDA0003403107800000042
的其中一种切片形式。基于此，另外两种
Figure BDA0003403107800000043
展开的切片形式可以表示为：
Figure BDA0003403107800000044
Figure BDA0003403107800000045
因此，
Figure BDA0003403107800000046
和
Figure BDA0003403107800000047
可通过下式计算得到：
Figure BDA0003403107800000048
Figure BDA0003403107800000049
令
Figure BDA00034031078000000410
Figure BDA00034031078000000411
和
Figure BDA00034031078000000412
的尺度模糊通过下式得以消除，即有：
Figure BDA00034031078000000413
其中
Figure BDA00034031078000000414
表示由
Figure BDA00034031078000000423
的首行元素形成的对角方阵。
此外，借助SVD可以很容易地获得PN矩阵
Figure BDA00034031078000000415
和
Figure BDA00034031078000000416
的估计值。假设P2首列已知并取(P2)·1＝1L以消除尺度模糊，即：
Figure BDA00034031078000000417
其中
Figure BDA00034031078000000418
和
Figure BDA00034031078000000419
分别表示U(l)和V(l)的第1列，
Figure BDA00034031078000000420
表示对角方阵Σ(l)的唯一非零元素，
Figure BDA00034031078000000424
表示U(l)的第1个元素，(·)*表示共轭操作。
因此，
Figure BDA00034031078000000421
和
Figure BDA00034031078000000422
可以通过计算L个秩1矩阵的近似解估计出来。
有益效果：与现有技术相比，其主要优点在于：本发明能在BS端联合估计出系统的信道和PN；而且利用所提的BALS拟合算法，可以实现精确的CSI估计。
附图说明
图1为本发明的RIS辅助MIMO系统中多参数迭代估计方法流程图；
图2为本发明的RIS辅助MIMO系统结构示意图；
图3为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的MS-RIS信道估计归一化均方误差(NMSE)性能图；
图4为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的RIS-BS信道估计NMSE性能图；
图5为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的发送端PN估计NMSE性能图；
图6为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的接收端PN估计NMSE性能图。
具体实施方式
为使本发明的特点和优势更加明显易懂，下面结合附图对本发明进行详细说明。
图2为本发明的RIS辅助MIMO系统结构示意图，如图2所示的收发端存在PN的上行RIS辅助MIMO系统，其中MS发送导频到RIS，再经RIS反射至BS端。MS和BS分别部署有NT和NR根天线，RIS由N个无源电子元件紧密排列而成。由于不利的传播条件，假设MS和BS之间的直接路径高度衰减，因此，针对所提的RIS辅助的MIMO系统，直接链路可以不用考虑在内。
实施实例一
请参见图3和图4，这两张图为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的信道估计NMSE性能图。系统参数为：NT＝NR＝4，N＝40，T＝6和LP/K＝{6/48,12/48,12/96}。可以发现随着导频长度LP或信号块K的增加，信道训练的时间更长，因此所提方法和已有SVD方法的信道NMSE相应降低。而且随信噪比(SNR)增大，所提方法的NMSE曲线始终位于已有SVD方法的NMSE曲线下方，这也意味着无论采取哪种参数配置，所提方法的信道估计精度都高于已有SVD方法。
实施实例二
请参见图5和图6，这两张图为本发明在不同导频长度LP和信号块K下，与已有SVD方法的PN估计NMSE性能图。我们考虑NT＝NR＝4，N＝40，T＝6和LP/K＝{6/48,12/48,12/96}。它们表明，当导频长度LP或信号块K增加时，可以用来估计信道的信息增多，因此所提方法和已有SVD方法的PN估计精度相应提高。尽管两种方法之间的性能差距不断减小，但所提方法的NMSE始终低于已有SVD方法的NMSE，即说明所提方法在估计PN上具有更好的鲁棒性。
综上，本发明考虑RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法，通过MS发送导频，经RIS反射到BS端，并借助所提的BALS拟合算法，使CSI参数都可以获得较好的估计性能。
以上实施例的说明仅为帮助理解本发明的方法和其主要思想。本说明书的内容不能以此来限定本发明的权利范围，因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (1)

1.RIS辅助MIMO系统中一种多参数迭代估计方法，其特征在于该方法包括：
在瑞利信道条件下，MS不断传输导频信号进入RIS，通过RIS反射给BS，随后在BS端构造一个基于多维矩阵的具有相位噪声(PN)的RIS辅助MIMO系统信号模型，具体包括：假设MS和BS端分别配置了NT和NR根天线，同时RIS由N个无源元件组成，整个信道训练过程被分成K个信号块，每个信号块对应L个时间片，在实际系统配置中，天线之间部署互不影响的振荡器，收发端的PN包括
Figure FDA0003834328890000011
和
Figure FDA0003834328890000012
在每个时间片l＝1,…,L之间是不同的，考虑服从瑞利分布的MS-RIS信道
Figure FDA0003834328890000013
和RIS-BS信道
Figure FDA0003834328890000014
BS在第k＝1,…,K个信号块的第l个时间片上的接收信号可以表示为
Figure FDA0003834328890000015
其中F是MS发射的导频信号，
Figure FDA0003834328890000016
diag((P2)l·)和diag((P1)l·)分别表示由矩阵P2和P1的第l行组成的对角方阵，同样diag(Φk·)也表示由RIS相移矩阵
Figure FDA0003834328890000017
的第k行组成的对角方阵，
Figure FDA0003834328890000018
是BS端的合并矩阵，假定其在KL个时间片中保持不变，Nk,l是服从高斯分布的噪声矩阵；
BS对接收信号进行向量化，并按合适的顺序排列组合，得到基于平行因子(PARAFAC)模型的两种剖面形式，具体包括：首先考虑不含噪声的接收信号Xk,l，对它执行向量化操作，得到
Figure FDA0003834328890000019
其中vec(·)表示将一个矩阵转换成向量形式，
Figure FDA00038343288900000110
和
Figure FDA00038343288900000111
分别表示级联信道矩阵Π的第k列和联合PN矩阵P的第l行，符号
Figure FDA00038343288900000112
和⊙分别表示克罗内克积和Khatri-Rao积，(·)T表示转置，随后，将所有KL个时间片对应的向量化接收信号按一定顺序进行排列组合，再把忽略的噪声加上，即有
Figure FDA00038343288900000113
很明显，X(1)可表示为三阶张量
Figure FDA00038343288900000114
的其中一种切片形式，根据PARAFAC分解性质，沿特定方向切割张量
Figure FDA00038343288900000115
得到如下切片形式
Figure FDA00038343288900000116
其中N(2)表示噪声张量
Figure FDA0003834328890000021
对应的切片矩阵；
基于PARAFAC的分解特性，多次运用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法估计出单独的信道，再利用奇异值分解(SVD)获得收发端各自的PN估计值，具体包括：根据BALS算法的基本原理，通过优化以下两个最小二乘(LS)准则来更新加载矩阵
Figure FDA0003834328890000022
和P，即
Figure FDA0003834328890000023
Figure FDA0003834328890000024
其中||A||F表示矩阵A的范数，
Figure FDA0003834328890000025
其对应的解是：
Figure FDA0003834328890000026
Figure FDA0003834328890000027
其中
Figure FDA0003834328890000028
表示伪逆操作，该算法的收敛条件为|e(i)-e(i-1)|/|e(i-1)|≤ε，其中
Figure FDA0003834328890000029
且
Figure FDA00038343288900000210
表示第i次迭代时利用估计出来的加载矩阵重构得到的紧凑模式，ε表示阈值并设为10-5，考虑将矩阵P的首行置一，即
Figure FDA00038343288900000211
进而得到
Figure FDA00038343288900000212
再次利用BALS算法估计单独的MS-RIS和RIS-BS信道，
Figure FDA00038343288900000213
可以表示为重构的三阶张量
Figure FDA00038343288900000214
的其中一种切片形式，另外两种
Figure FDA00038343288900000215
展开的切片矩阵可以表示为
Figure FDA00038343288900000216
Figure FDA00038343288900000217
随后，
Figure FDA00038343288900000218
和
Figure FDA00038343288900000219
可通过下式计算得到
Figure FDA00038343288900000220
Figure FDA0003834328890000031
令
Figure FDA0003834328890000032
通过下式消除
Figure FDA0003834328890000033
和
Figure FDA0003834328890000034
的尺度模糊，即
Figure FDA0003834328890000035
此外，采用SVD实现PN矩阵
Figure FDA0003834328890000036
和
Figure FDA0003834328890000037
的估计，为消除固有的尺度模糊，假设P2首列已知并取(P2)·1＝1L，进而得到
Figure FDA0003834328890000038
其中
Figure FDA0003834328890000039
和
Figure FDA00038343288900000310
分别表示U(l)和V(l)的第1列，
Figure FDA00038343288900000311
表示对角方阵Σ(l)的唯一非零元素，
Figure FDA00038343288900000312
表示U(l)的第1个元素，(·)*表示共轭操作。
CN202111505745.XA 2021-12-10 2021-12-10 Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法 Active CN114172546B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111505745.XA CN114172546B (zh) 2021-12-10 2021-12-10 Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111505745.XA CN114172546B (zh) 2021-12-10 2021-12-10 Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114172546A CN114172546A (zh) 2022-03-11
CN114172546B true CN114172546B (zh) 2022-11-01

Family

ID=80485315

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111505745.XA Active CN114172546B (zh) 2021-12-10 2021-12-10 Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114172546B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114785642B (zh) * 2022-04-02 2023-09-12 郑州大学 一种基于稀疏张量分解的ris-mimo系统信道估计方法
CN115549745B (zh) * 2022-09-01 2024-05-07 暨南大学 Ris相移设计方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115913831A (zh) * 2022-09-29 2023-04-04 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法
CN115801501A (zh) * 2022-11-02 2023-03-14 深圳市大数据研究院 一种基于优化ris相移矩阵的信道估计方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107294885A (zh) * 2017-07-27 2017-10-24 玉溪师范学院 一种mimo中继系统中联合信号检测与信道的估计方法
CN109347769B (zh) * 2018-09-29 2022-01-07 中国传媒大学 双向多输入多输出中继系统的信道联合估计方法
WO2021237688A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 British Telecommunications Public Limited Company Ris-assisted wireless communications
CN113472705B (zh) * 2021-06-16 2022-06-21 复旦大学 基于zc序列的ris辅助信道的估计及预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114172546A (zh) 2022-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114172546B (zh) Ris辅助mimo系统中一种多参数迭代估计方法
CN106559367B (zh) 基于低秩张量分解的mimo-ofdm系统毫米波信道估计方法
CN105891771B (zh) 一种提高估计精度的基于连续分布的角度估计方法与设备
CN108881074B (zh) 一种低精度混合架构下宽带毫米波信道估计方法
CN113364500B (zh) 一种混合Massive MIMO上行信道估计方法
CN114095318B (zh) 智能超表面辅助的混合构型毫米波通信系统信道估计方法
CN114172597A (zh) 一种基于可重构智能表面的非迭代参数联合估计方法
CN112804168B (zh) 一种基于张量链分解的毫米波中继系统信道估计方法
CN112769462B (zh) 一种基于联合参数学习的毫米波mimo宽带信道估计方法
CN115208442A (zh) 一种超大规模阵列通信系统的两阶段波束训练方法
CN110138425A (zh) 低复杂度阵列天线多输入多输出系统混合预编码算法
CN112929302A (zh) 一种半无源反射元协助的智能反射面系统的信道估计方法
CN101395875B (zh) 减少mimo通信系统中的反馈数据的方法和装置
CN115022134B (zh) 基于非迭代重构网络的毫米波大规模mimo系统信道估计方法及系统
CN114285702A (zh) 一种用于毫米波irs协作系统的稀疏级联信道估计方法
CN110212951B (zh) 一种基于Butler矩阵的大规模MIMO信道估计方法
CN114221838B (zh) 大规模mimo系统中利用信道共轭数据的信道估计方法及系统
KR20210128841A (ko) Mimo를 지원하는 무선 통신 시스템에서 채널 추정 방법 및 장치
CN107181705B (zh) 一种半盲信道估计方法及系统
CN117614781A (zh) 基于ris的两阶段超分辨率参数信道估计方法及装置
CN103580745A (zh) 一种迭代干扰对齐方法
CN115189725B (zh) 一种大规模mimo散射通信系统下的信道估计方法
CN110636018A (zh) 一种网格补偿大规模mimo信道估计方法
EP1204220B1 (en) Method for obtaining a transmission gain function
CN101989966B (zh) 基于ldlh矩阵分解的“限带”块mmse均衡方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant