自适应子阵列划分：XL-MIMO 系统中空间非平稳近场信道估计的新范式
信号处理
2025-12-01 v5
摘要
为了解决超大规模多输入多输出(XL-MIMO)系统近场信道估计(CE)中空间非平稳(SnS)效应和球面波传播的复杂性，本文提出了一种基于自适应子阵列划分的 SnS 感知 CE 框架。我们首先研究了球面波传播和各种 SnS 特性，并为 XL-MIMO 系统构建了 SnS 近场信道模型。由于均匀阵列划分在捕获 SnS 方面的局限性，我们分析了非理想阵列划分（过度划分和不足划分）对 CE 精度的不利影响。为了解决这些问题，我们开发了一种动态混合波束赋形辅助的功率驱动子阵列划分范式(DHBF-PSSP)，它将功率测量与动态混合波束赋形结构相结合，以实现联合子阵列划分和解耦。一种功率自适应子阵列划分(PASS)算法利用功率剖面的统计特性，而子阵列解耦则通过一种子阵列划分驱动的采样方法(SS-SM)在射频频段链路约束下实现。对于子阵列 CE，我们提出了一种基于子阵列划分的组合块稀疏贝叶斯学习算法(SS-ABSBL-MMV)，在多测量向量框架下运行。该算法利用离散傅里叶变换(DFT)码本下的角度域块稀疏性和子载波间结构化稀疏性。仿真结果证实了所提出框架在 CE 性能方面优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2503.04211,
title = {Adaptive Subarray Segmentation: A New Paradigm of Spatial Non-Stationary Near-Field Channel Estimation for XL-MIMO Systems},
author = {Shuhang Yang and Puguang An and Peng Yang and Xianbin Cao and Dapeng Oliver Wu and Tony Q. S. Quek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04211},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 12 figures