双IRS辅助大规模MIMO系统中基于双时间尺度的信道估计方案

在双智能反射面（IRS）辅助的大规模多入多出（MIMO）通信系统中,为获取信道状态信息（CSI）而进行的信道估计需要较大的导频开销。考虑到基站（BS）-IRS信道与IRS-IRS信道具有高维且准静态的特性,而IRS-用户（UE）信道具有低维且时变的特性,本文提出一种基于双时间尺度的信道估计方案。首先,对于准静态信道,由BS发送导频并基于坐标下降算法和最小二乘法分别估计BS-IRS信道和IRS-IRS信道。然后根据准静态信道的估计结果进一步基于最小二乘法估计IRS-UE信道。仿真结果表明,本文所提出的方案可以采用低于对比方案50%的导频开销来获取低于对比方案近10 dB的估计归一化均方误差（NMSE）,实现用更少的导频开销获取更高的信道估计精度。     

利用元学习算法的IRS-OTFS通信系统信道估计

针对高多普勒场景下智能反射表面(IRS)辅助多用户通信系统存在的信道估计传输开销大的问题,该文结合正交时频空间(OTFS)调制特点构造一种IRS-OTFS通信系统,充分发挥IRS和OTFS的性能优势,并在此基础上提出一种学习率自适应的模型无关元学习(MAML)算法。对IRS-OTFS多用户信道估计任务做离线训练,根据各任务的收敛速度自适应地调整学习率,防止训练失衡,并利用信道之间的相关性和MAML算法的少样本、泛化特性得到全局模型和适应性模型,快速学习新用户信道的传输特性,降低传输开销,提高信道估计准确性。理论分析和仿真结果表明,该算法在信道传输条件相同的情况下,将传输开销降低了大约50%,并相对于基准算法有4.8 dB左右的性能提升。     

智能反射面辅助通信中的信道估计方法

信道信息对于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)辅助的通信系统十分关键。由于IRS反射单元的数量十分巨大,信道估计和信道反馈的开销一直制约着IRS辅助的通信系统的性能。为解决这一难题,介绍了IRS辅助的通信系统中信道的特性。不同用户共享同一基站(Base Station, BS)-IRS信道,而BS-IRS-用户串联信道具有很强的关联性。基于这一特有的信道特性,提出了IRS辅助的通信系统上行信道估计方法、下行信道估计和信道反馈方法;理论性地刻画了以上方法所需要的最小信道估计开销和信道反馈开销,以揭示所提方法在IRS辅助的通信系统中相对于传统信道信息获取方法的巨大优势。     

H-ResGAN在智能反射面辅助通信系统中的信道估计

智能反射面（intelligent reflecting surface, IRS）辅助通信系统的信道维度较高,现有的信道估计方法须使用大量导频才能得到准确的信道矩阵.针对这一问题,提出了一种基于混合损失的残差生成对抗网络（hybrid loss based residual generative adversarial network, H-ResGAN）模型. H-ResGAN使用多个残差块来加深网络,可以充分提取信道特征,减缓梯度消失问题.同时,采用条件最小二乘损失和L1损失相结合的混合损失作为目标函数来提高训练的稳定性.仿真实验证明：H-ResGAN对环境噪声更具鲁棒性,估计误差显著低于传统方法;与传统的估计算法相比,H-ResGAN仅须发送少量导频就能获得准确的估计结果.     

大规模MIMO系统中的动态导频分配方案

针对多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中存在的导频污染问题,通过分析MMSE信道估计产生的误差,提出了一种动态导频分配方案.该方案将目标小区与相邻小区相邻的边缘区域内的用户进行动态导频分配,剩余区域内的用户进行随机导频分配来提升系统下行链路的平均可达和速率.仿真结果表明,该方法不仅能显著地提升信道估计的性能,而且还能有效地提高整个系统下行链路的可达和速率.     

MISO窃听系统中的恶意导频干扰检测

在一??个三节点多输入单输出(Multi-Input Single-Output,MISO)窃听系统中，当窃听方在信道估计阶段发送恶意导频信号来干扰信道估计时，合法通信的保密性受到严重威胁。针对该安全问题，提出了基于估计信道协方差和基于接收信干比两种恶意导频干扰检测方案。首先概述基于估计信道协方差的恶意导频干扰检测方案原理，推导该方案下检测概率和虚警概率的解析表达式；其次给出基于接收信干比的恶意导频干扰检测方案机制及其检测概率和虚警概率的具体表达式，并通过理论分析对比得出基于估计信道协方差的检测方案性能较优；最后通过数值仿真对比分析了两种方案的干扰检测性能。     

WCDMA下行信道RAKE接收机的性能分析

在第三代移动通信WCDMA的最新通信标准^[1]中,下行信道在保留时分复用导频符号的同时,新增了公共导频信道.本文针对WCDMA这一最新改变,给出了利用公共导频信道进行信道估计,实现相干RAKE接收的模型算法、性能分析及仿真结果.仿真表明,利用公共导频信道的RAKE接收机性能明显优于时分插入导频符号辅助的RAKE接收机的性能,尤其在高速及变速运动情况下,而且具有信道估计算法简单、信道跟踪实时性强的特点.     

面向RIS-mmWave系统的机器学习辅助高效波束训练及信道估计方法

面向B5G及6G无线通信系统的高速无线信息传输,本文研究了智能超表面辅助毫米波（RIS-mmWave）系统的高效能波束训练及信道估计方法。特别地,基于RIS-mmWave波束管理及有效信道获取的内生关联性,本文创新性地提出一种机器学习辅助的RIS-mmWave系统高效波束训练及信道估计方法。具体而言,在第一阶段,设计了一种新颖的半监督学习模型,实现位置信息辅助的在线快速波束训练,并且免估计地直接获取粗略角度域信息以驱动精细化信道估计;在第二阶段中,提出半监督学习辅助的压缩感知级联信道估计算法,利用半监督学习模型直接输出的粗略角度域信息驱动块正交匹配追踪算法进行信道估计。仿真结果表明,所提波束训练及信道估计方法在系统开销和信道估计误差等方面的性能均优于代表性参考方案。     

时间相关块贝叶斯算法下的大规模MIMO信道估计

因具有高的阵列增益和高的频谱效率,大规模MIMO已成为5G通信系统物理层关键技术,但在频分双工系统基站侧获取大规模MIMO信道准确状态信息的过程中,存在导频开销占用大量频谱资源问题。为此,针对时间相关信道和信道稀疏度未知的情况,提出一种基于时间相关和多测量矢量模型的块贝叶斯压缩感知（TMBB-CS）信道估计方法。因基站端天线发射信号时间相关,所以大规模MIMO系统的时域信道脉冲响应呈块稀疏结构,利用该特性对下行链路中的多用户信道矩阵进行测量估计,可较大幅度减少导频开销,提升性能。实验仿真结果表明,与其他块贝叶斯算法相比,所提出的TMBB-CS算法信道估计性能更好。      

智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法

为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）算法。首先,考虑基站导频约束及IRS相移约束,建立一个压缩感知模型。然后,通过自适应地细化变换矩阵的分辨率,避免稀疏信号的细节丢失;再利用信道在不同子载波处共享的公共稀疏性,对多个子频带进行联合估计。最后利用级联信道的双结构稀疏性,将信道估计扩展至多用户场景。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法能以较小的导频开销获得更高的准确性。     

MUSIC-Based Pilot Decontamination and Channel Estimation in Multiuser Massive MIMO System

This paper addresses the problem of channel estimation in a multiuser multi-cell wireless communications system in which the base station (BS) is equipped with a very large number of antennas (also referred to as “massive multiple-input multiple-output (MIMO)”). We consider a time-division duplexing (TDD) scheme, in which reciprocity between the uplink and downlink channels can be assumed. Channel estimation is essential for downlink beamforming in massive MIMO, nevertheless, the pilot contamination effect hinders accurate channel estimation, which leads to overall performance degradation. Benefitted from the asymptotic orthogonality between signal and interference subspaces for non-overlapping angle-of arrivals (AOAs) in the large-scale antenna system, we propose a multiple signals classification (MUSIC) based channel estimation algorithm during the uplink transmission. Analytical and numerical results verify complete pilot decontamination and the effectiveness of the proposed channel estimation algorithm in the multiuser multi-cell massive MIMO system.     

MIMO异构网络中一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案

为保证MIMO异构网络面临多天线主动窃听时的安全性,该文提出一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案。首先,考虑窃听者发送上行导频干扰的情形,研究了其发送的上行导频干扰对合法用户信道估计的影响。随后,基于信道估计结果对宏基站、微基站的下行数据与噪声信号的预编码矩阵进行设计,并推导了此种情形下系统安全速率的表达式。然后,以系统安全速率最大化为目标对基站的下行数据与噪声信号的发送功率进行优化设计,并提出一种基于1维线性搜索的求解方法。进一步地,考虑窃听者在发送上行导频干扰后,继而发送噪声干扰用户下行通信的情形,提出一种基于离散零和博弈方法来获取最优的发送功率设计。仿真结果验证了所提方案的安全性和鲁棒性。     

Decision Aided Uplink Compressive Channel Estimation for Massive MIMO Systems

Thank to the observation that in massive multi-input multi-output systems, the channels associated with different base station antennas may share common sparse support, the significant path delays can be accurately captured by only few pilots, leading to a reduction of pilot overhead. However, when the number of pilots is small, the path gains can not be accurately estimated and this limits the system performance. To solve this problem, in this paper we propose a decision aided compressive sensing based channel estimation scheme, which utilizes the decoded data to refine the channel estimation. This scheme can effectively improve the channel estimation without increasing the length of pilot sequence, which is confirmed by both analyses and simulation results.     

基于宽深超分辨率网络的信道估计方法

在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM) 系统中由于快衰落导致信道特征不连续,常规的信道插值方法无法准确反应导频与整个信道之间的关联性。针对这一问题,提出了一种基于宽深超分辨率（Wide Deep Super-resolution,WDSR）网络的信道估计方法,把导频值通过最小二乘估计（Least Squares,LS）初步插值,再通过WDSR网络再次放大重构整个信道的响应。将信道估计插值上采样替换成初步插值和图像超分辨率上采样两步。仿真结果表明,与超分辨率卷积神经网络(Super-resolution Convolutional Neural Network,SRCNN)信道估计算法相比,在不同种类的信道以及导频数下WDSR信道估计方法均方误差性能提升约4.6 dB。     

HPLC&RF双模系统中无线通信的导频设计

随着高速电力线载波通信(High-speed Power Line carrier Communication,HPLC)技术在电力物联网中的推广和应用,其面临的组网孤岛/孤点、停电事件上报成功率低、单跳通信距离短等问题逐步显现.无线(Radio Frequency,RF)通信能够有效地解决这些问题,从而成为了HPLC的有力补充.对于HP LC&RF双模系统中的无线通信,现有的导频设计没有充分考虑其典型应用信道的时频相关性,为此提出了一种新的导频设计方案.该方案增加了导频的频域密度,以更好地适应频率选择性高的信道;同时基于所有典型信道随时间变化缓慢的特性,降低了导频的时域密度;另外,重新设计了导频的时频位置,以进一步降低信道估计的复杂度.新方案的导频开销为原方案的1/2.仿真结果表明,所提方案的性能均优于原方案,且适用的信道估计方法简单,计算复杂度低,易于实现,能够更好地满足双模系统的推广应用需求.     

Artificial Neural Network Channel Estimation Based on Levenberg-Marquardt for OFDM Systems

The many advantages responsible for the widespread application of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems are limited by the multipath fading. In OFDM systems, channel estimation is carried out by transmitting pilot symbols generally. In this paper, we propose an artificial neural network (ANN) channel estimation technique based on levenberg-marquardt training algorithm as an alternative to pilot based channel estimation technique for OFDM systems over Rayleigh fading channels. In proposed technique, there are no pilot symbols which added to OFDM. Therefore, this technique is more bandwidth efficient compared to pilot-based channel estimation techniques. Also, this technique is making full use of the learning property of neural network. By using this feature, there is no need of any matrix computation and the proposed technique is less complex than the pilot based techniques. Simulation results show that ANN based channel estimator gives better results compared to the pilot based channel estimator for OFDM systems over Rayleigh fading channel.     

大规模MIMO系统上行链路时间-空间结构信道估计算法

针对大规模多入多出(MIMO)系统上行链路非平稳空间相关信道的估计问题,该文利用信道的时间-空间2维稀疏结构信息,应用狄利克雷过程(DP)和变分贝叶斯推理(VBI),设计了一种低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法,提高了信道估计精度。由于平稳空间相关信道难以适用于大规模MIMO系统,该文借助于狄利克雷过程构建了非平稳空间相关信道先验模型,可将具有空间关联的多个物理信道映射为具有相同时延结构的概率信道,并应用变分贝叶斯推理设计了低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法。实验结果验证了所提算法的有效性,且具有对系统关键参数鲁棒性的优点。     

Coordinated beamforming with reduced overhead for the downlink of multiuser MIMO systems

We consider the coordinated beamforming for the downlink of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Since each mobile needs to obtain effective channel parameters by using dedicated pilots each beamformed by a user-specific transmit beamformer, the pilot overhead increases linearly with the number of users. In this paper, we propose a novel technique that reduces the pilot overhead using the orthogonal property of effective channels. Simulation results show that the proposed approach achieves higher sum-rate, because unused pilot tones can be utilized to transmit additional data instead.