RIS辅助毫米波MIMO级联信道的角度估计

智能反射表面（RIS）用低成本的无源反射元件控制入射信号的相位,将增强第6代移动通信系统的无线覆盖范围,并提高信道容量.由于RIS辅助毫米波多入多出（MIMO）级联信道仅有少量的弥散空间角度和相应的路径损耗,提出采用无网格的原子范数最小化方法来估计下行链路基站处的离开角和用户处的到达角,把级联信道的角度估计问题转化为凸优化模型进行求解.仿真结果表明,仅用少量的快拍数就能得到精确的角度参数.     

基于全息RIS的太赫兹MIMO信道估计研究

基于全息通信研究的大背景,提出了可重构智能表面(RIS)的全息版本。推导出了全息RIS的光束模式,并通过分析表明,理想全息RIS的光束模式可以近似于具有更实用硬件架构的超密集RIS的光束模式;提出了一种闭环信道估计(CE)方案,是以有效估计表征全息RIS辅助的THz大规模MIMO系统的宽带信道;为了减少导频开销,利用THzMIMO信道在角域和延迟域中的双重稀疏性,引入了一种基于压缩感知的CE算法。仿真结果证明,全息RIS优于非全息RIS,提出的CE方案有效。     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

可重构智能表面辅助大规模MIMO通信波束成形设计

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。     

MIMO-OFDM无线传输系统中的信道估计

以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)非盲信道估计方法为研究对象,分析了该系统中基于时域训练序列,结合空时分组码的直接判决信道估计方法和基于Wiener内插的信道估计方法仿真比较了其性能。结果表明,当多普勒频移较小时,可采用简单的直接判决方法进行信道估计;多普勒频移较大时,宜采用维纳内插方法进行信道估计,且可以提高信道估计精度。     

基于深度学习的MIMO系统信道估计算法

精确的信道估计对于保证无线通信系统性能至关重要。针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统传统信道估计算法需已知信道统计信息以及性能与复杂度折中等问题,提出一种基于深度学习的多网络级联MIMO系统信道估计方案。基于卷积神经网络构建信道信息重建网络,初步重构出信道信息,进而基于深度残差网络构建信道估计网络进行级联得出估计结果,并利用多个损失函数对网络进行优化。仿真结果表明,在牺牲一定时间复杂度的情况下,所提方案的均方误差随信噪比增加逐渐优于线性最小均方误差(linear minimum mean squared error,LMMSE)估计算法,且不受信道统计信息的约束。     

MIMO-OFDM蜂窝系统中优选训练序列及信道估计

对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)蜂窝系统中的信道估计进行了研究，推导了用于多小区多天线的最优训练序列条件，给出了一种实用优选训练序列，并在此基础上提出了一种迭代信道估计算法．结果表明，所提出的迭代信道估计算法可以有效抑制同信道干扰对估计精度的影响，使该估计器具有更高的估计精度，在同信道干扰环境中性能更稳健，从而使接收机性能更靠近理想信道估计的性能．     

可重构智能表面辅助传输的电力通信中继系统性能分析与功率优化分配

利用电力线通信和可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助传输可提升室内电力物联网的边缘覆盖能力,有必要研究信道、RIS部署和功率分配等对系统性能的影响。针对电力线接入和分布式RIS辅助传输的混合通信场景,采用对数正态分布的电力线衰落模型、多个RIS模块独立且不同参数的Nakagami分布无线衰落模型,推导了系统中断概率和误码率等理论性能;考虑信道估计算法精度对系统性能的影响,采用矩生成函数近似等算法建模分析了非理想信道估计条件下的系统中断概率性能;通过序列二次规划法进行系统功率优化分配,获得最佳功率分配值。仿真验证了理论性能的有效性和准确性,对比分析了RIS数量及位置、双媒质信道参数、功率分配因子等影响中继系统性能的规律,为电力线通信和RIS在电力物联网应用提供了理论和技术支持。     

LTE-Advanced系统中的MIMO技术性能评估

为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multiple input and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型--IMT-Advanced(international mobile telecommunications-advanced)信道模型.基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估.仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响.     

基于导频的OFDM系统的信道估计方法的分析

正交频分复用（OFDM）是实现无线多媒体通信的关键技术之一,对信道进行估计有利于消除信道对OFDM系统性能的影响。探讨了OFDM系统中基于导频的信道估计的方法,并对它们的性能进行了分析和对比。     

面向高速移动场景的OFDM系统信道估计综述

近年来,高速移动通信受到业界的广泛关注,其中接收机侧的信道估计直接决定了系统的通信质量。正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）以其高带宽效率和抗多径衰落的特性,在目前的无线通信中被广泛采用。综述了高速移动场景下OFDM系统信道估计方法;描述了OFDM的系统模型;分析了高速移动场景下信道的时间/频率选择性衰落特性（双选特性）和稀疏特性。基于深度学习和压缩感知的信道估计方法,其高精度和低复杂度被用于高速移动场景,该文分别对基于深度学习和压缩感知的信道估计算法进行了归纳、对比、分析,探讨了高速移动场景下信道估计的发展趋势。     

OFDM系统上行链路改进信道估计方法

本文提出正交频分复用（OFDM）系统中基于码分复用（CDM）导频的上行链路的信道估计方法以减小导频序列间的干扰。在上行链路中,不同用户的导频的非正交性会极大地降低信道估计的性能,本文提出在信道估计中使用干扰删除来解决这一问题。仿真结果表明,我们的方法的性能与解相关方法相似,但复杂度更低。     

基于残差密集网络的智能超表面信道估计算法

信道估计是通信系统中一项关键的技术,涉及评估信号在传输过程中经历的信道特性,以便接收端能够有效地对接收到的信号进行处理和恢复。为提高视距信道遮挡通信下的通信系统质量,使用智能超表面来辅助现有通信系统。智能超表面辅助的无线通信系统中,除了基站和用户之间的视距信道外,同时包含基站到智能超表面和智能超表面到用户之间的级联信道。当前信道估计方法基本上利用传统算法进行估计,为了解决智能超表面辅助多用户系统中复杂统计分布的级联信道估计精度低和计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于传统算法和深度学习算法相结合的信道估计算法。利用传统算法的可解释性和深度学习算法的高性能特性,在卷积网络基础上,提出了一种基于残差密集网络（RDN）的去噪方法。首先按照系统参数模拟生成真实环境的数据集,使用传统最小二乘法（LS）进行信道粗估计,并将信道看作二维含噪图像;其次采用密集块（RDB）充分提取噪声数据局部特征,并使用多路卷积和残差网络对数据进行特征融合;最后通过已训练模型对数据进行在线估计,并得到去噪信道。文中从信道的估计精度对所提算法进行验证,在Rician信道模型上进行理论公式推导和系统仿真分析。仿真结果表明,...     

一种适用于高速多径信道下的OFDM联合同步算法

基于正交频分复用系统（OFDM）循环前缀（CP）,尾部数据的能量差分和集相关特性未受到多径衰落干扰的特点,提出了一种新的联合同步算法。仿真表明,与现有算法比较,联合同步算法在多径衰落信道下能够获得准确的频偏估计,且随着多普勒频移的增加,其同步性能会进一步提高,特别适合于高速多径衰落信道下的符号定时同步。     

LTE-Advanced系统中的MIMO技术性能评估

为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型-IMT-Advanced(international mobile tele-communications-advanced)信道模型。基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估。仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响。     

GGE单天线干扰消除中信道估计技术研究

分析了GGE下行链路和相应的单天线干扰消除技术,设计了LMS自适应信道估计的方法,以此提高线性滤波的性能和系统干扰抑制的能力.为应对多小区异步干扰,所研究的LMS自适应信道估计添加了自适应遍历方向判断算法,以便扩展信道估计的适用范围,提高异步多小区自适应信道估计的性能.     

MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法

研究基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的信道估计算法。主要工作在训练序列最小均方(LS)准则信道估计算法的研究上,在以LS时域信道估计基本算法为前提下,提出了一种改进的LS时域信道估计算法及固定长度的时域截取算法,此算法可以大大降低计算的复杂度,结合MATLAB仿真对此改进算法的有效性和可行性进行了分析,得出了比较理想的仿真结果。     

无线通信中智能超表面设计综述

针对智能超表面(RIS)的硬件结构,从单元设计和原型机系统两方面综述了RIS的设计工作．首先从固定单元结构的超表面追溯了RIS的发展起源,并从可调节的角度深入剖析了现有RIS的单元结构种类和设计思路;其次基于物理信息和统计信息对了RIS辅助通信的信道建模研究进行分类和梳理;然后从原型机的设计特点和系统功能两个方面介绍了目前主要的RIS实验系统和相关实验结果;此外,提出了设计的RIS原型机,并进行了多跳RIS的信号增益,图像成像以及实际室内信号覆盖测试实验．实验结果表明：RIS可以有效减小信号覆盖盲区和辅助无线电波成像,经RIS辅助增强,室内平均信号增益达到8 d B以上．     

MIMO-OFDM无线通信系统鲁棒的二维导频辅助信道估计

结合MIMO(多输入多输出)系统中多天线之间导频信号存在干扰的问题，提出了一种MIMO-OFDM(多输入多输出-正交频分复用)无线通信系统的鲁棒的二维导频辅助信道估计方法。实验结果表明，该估计方法对无线信道的统计特性不是很敏感，在多输入多输出天线的时变无线信道中有很好的估计与跟踪性能。     

移动通信中多波束智能天线性能的研究

研究了移动通信环境下的多波束智能天线,并基于统计传播的同信道干扰模型,分析了快衰落及慢衰落情况下未采用多波束智能天线与采用多波束智能天线时的中断率,并进行了比较,计算机仿真结果表明：采用多波束智能天线,不论在单个同信道小区还是多个同信道小区情况下,系统的中断率将随着波束数的增大而降低。