IRS辅助毫米波MIMO系统的信道估计：稀疏启发的途径
信息论
2021-07-27 v1 信号处理
math.IT
摘要
由于能够创造有利的视距(LoS)传播环境，智能反射面(IRS)被视为未来毫米波(mm-wave)无线通信的有前景的使能技术。本文研究IRS辅助毫米波多输入多输出(MIMO)无线系统的信道估计。通过利用毫米波信道在角度域的稀疏性，我们将信道估计问题建模为一个具有固定秩约束的ℓ1范数正则化优化问题。为解决所建模问题的非凸性，我们利用交替最小化和流形优化(MO)提出了一种高效算法，该算法可得到局部最优解。为进一步降低估计算法的计算复杂度，我们提出了一种基于压缩感知(CS)的信道估计方法。特别地，我们提出了一种三阶段估计协议，其中每个阶段的子问题均可通过低复杂度CS方法求解。此外，基于获取的级联信道状态信息(CSI)，我们设计了一种用于最大化频谱效率的无源波束赋形算法。仿真结果表明，所提出的基于MO的估计(MO-EST)和波束赋形算法显著优于两种基准方案，而基于CS的估计(CS-EST)算法则在性能与复杂度之间取得了平衡。此外，我们证明了MO-EST算法对于信道稀疏度水平不完美知识的鲁棒性，这对实际实现至关重要。
引用
@article{arxiv.2107.11605,
title = {Channel Estimation for IRS-Assisted Millimeter-Wave MIMO Systems: Sparsity-Inspired Approaches},
author = {Tian Lin and Xianghao Yu and Yu Zhu and Robert Schober},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11605},
year = {2021}
}