【摘 要】
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未来6G移动通信会以毫米波、大规模MIMO及IRS等多种技术的联合设计为基础,进一步提升系统容量、频谱效率和传输可靠性等。为了充分发挥系统的潜在性能,系统需要获取完整可靠的信道状态信息。然而,伴随着系统复杂度的上升,信道估计变得极具挑战。因此,本文分别对毫米波大规模MIMO系统以及IRS辅助的毫米波大规模MIMO系统两种不同的场景进行信道估计研究,具体研究内容包括:首先,针对毫米波大规模MIMO系
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未来6G移动通信会以毫米波、大规模MIMO及IRS等多种技术的联合设计为基础,进一步提升系统容量、频谱效率和传输可靠性等。为了充分发挥系统的潜在性能,系统需要获取完整可靠的信道状态信息。然而,伴随着系统复杂度的上升,信道估计变得极具挑战。因此,本文分别对毫米波大规模MIMO系统以及IRS辅助的毫米波大规模MIMO系统两种不同的场景进行信道估计研究,具体研究内容包括:首先,针对毫米波大规模MIMO系统中传统信道估计算法存在导频开销大、估计精度不高的问题。结合信道矩阵低秩结构,将信道估计问题转换为低秩矩阵完整化问题,利用不完整信道状态信息直接对信道矩阵进行补全,研究了一种基于Schatten-p拟范数的迭代重加权最小二乘信道估计算法。此外,考虑到低秩的病态信道矩阵可能会影响所提算法的信道估计性能,对此做了初步探究。仿真结果表明,所提算法可以有效缓解导频开销大的问题,提高信道估计精度,并在高维病态信道矩阵环境中有着稳定的估计性能。其次,针对收发两端直接链路阻塞问题,引入IRS为其提供间接通信服务。在单个IRS辅助的毫米波大规模MIMO系统中,联合设计有源和无源波束成形技术方案及IRS反射优化对信道状态信息的精度有了更高要求。因此,本文对该系统中的反射链路信道估计问题展开了研究。将反射链路信道等效为级联信道模型,并根据级联信道矩阵低秩结构,将信道估计问题转化为基于矩阵分解的低秩矩阵完整化问题,研究了一种基于SGD框架的信道估计算法。考虑到所提算法需要信道矩阵的秩作为先验信息,而秩一般是未知的,结合因子矩阵特征值给出了一种秩调整策略。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法计算复杂度更低,估计精度更高。
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