基于乒乓导频的双向波束对准与反射设计的主动感知

波束对准是毫米波（mmWave）通信中的一项重要任务，因为在发射端（Tx）与接收端（Rx）构建对齐的窄波束对于补偿甚高频段中的显著路径损耗至关重要。然而，波束对准也是一项高度非平凡的任务，因为大型天线阵列通常具有有限数量的射频链，仅允许对高维信道进行低维测量。本文考虑了一种基于 Tx 与 Rx 之间多轮无显式反馈的交替乒乓导频方案的双向波束对准问题。我们提出了一种深度主动感知框架，其中采用两个基于长短期记忆（LSTM）的神经网络来学习自适应感知策略（即测量向量）并生成两端最终的对齐波束成形器。在所提出的乒乓协议中，Tx 与 Rx 交替发送导频，使得两端均可利用局部观测顺序设计各自的感知与数据传输波束成形器。所提出的策略可扩展至具有可重构智能表面（RIS）的场景，以额外设计 RIS 上用于感知与通信的反射系数。数值实验展示了显著且可解释的性能提升。所提出的策略即使在具有挑战性的多径信道环境中也表现良好。