基于图注意力网络的全双工RIS辅助HAPS回程信道估计
信息论
2021-04-06 v2 机器学习
math.IT
摘要
本文首次将图注意力网络(GAT)用于信道估计。根据6G的预期,我们考虑了搭载可重构智能表面的高空平台站(HAPS)辅助的双向通信,并获得了低开销和高归一化均方误差性能。在所提出的RIS集成HAPS双向回程链路上研究了该方法的性能。仿真结果表明,在全双工信道估计中,GAT估计器优于最小二乘估计器。与先前提出的方法相反,其中一个节点上的GAT可以分别估计级联信道系数。因此,在全双工通信的导频信令期间无需使用时分双工模式。此外,研究表明,即使训练数据未包含所有这些变化,GAT估计器对硬件缺陷和小尺度衰落特性的变化也具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2010.12004,
title = {Channel Estimation for Full-Duplex RIS-assisted HAPS Backhauling with Graph Attention Networks},
author = {Kürşat Tekbıyık and Güneş Karabulut Kurt and Chongwen Huang and Ali Rıza Ekti and Halim Yanikomeroglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12004},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted for the presentation in IEEE ICC'2021