面向 RIS 辅助车载通信的自适应信道估计与混合波束赋形
量子物理
2026-03-03 v1 数学物理
math.MP
摘要
可重构智能表面 (RIS) 构成一种颠覆性技术，用于通过可调的传输环境来提升车载通信性能。本文提出一种自适应信道估计框架和针对 RIS 辅助车载多输入多输出 (MIMO) 系统的混合波束赋形优化策略，适用于高迁移率场景。为解决严重的 doppler 效应和快速信道变化问题，我们设计了基于速度感知的试探信号方案，跨两个时间尺度逐层估计级联信道，利用张量分解和自适应分组被动元件。该框架在信道估计精度和频谱效率之间实现动态平衡，显著降低训练开销。进一步，我们开发了针对窄带单车用户设备 (VUE) 和宽带多 VUE 系统的低复杂度混合波束赋形算法。对于单 VUE 场景，我们推导了闭式主动波束赋形解，并通过交替优化来优化被动波束赋形。对于多 VUE 宽带系统，我们联合优化子载道分配、功率分配和波束赋形，以最大化系统吞吞量，同时抑制由 doppler 扩散引起的载子间干扰 (ICI)，受制于质量服务 (QoS) 约束和 RIS 硬件限制。我们的仿真结果表明，所提出的方法在信道估计效率、波束赋形鲁棒性和系统吞吞量方面均显著优于传统方案，尤其在高迁移率条件下效果更为突出。
引用
@article{arxiv.2603.00406,
title = {Axiomatic Foundation of Quantum-Inspired Distance Metrics},
author = {Maryam Bagherian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.00406},
year = {2026}
}