几何驱动的信道估计、预测与融合
信号处理
2025-03-25 v1
摘要
基于互易性的波束成形——最常见于时分双工——使用噪声较大的、估计得到的（即测量得到的）信道状态信息 (CSI)。虽然计算高效，但基于互易性的波束成形在 (i) 信噪比 (SNR) 较低时以及 (ii) 用户移动时因忽略射频信道的物理本质而受到严重损失。基于物理驱动的几何信道模型，我们提出一种方法，联合推断移动用户的位置和环境图，然后利用估计得到的用户位置和环境图，在上行链路上预测下行链路的 CSI。我们在 (i) SNR 较低时以及 (ii) 用户移动时均针对测量数据展示了显著的效率提升。虽然用户位置可能允许在强直线视 (LoS) 信道中实现高效波束成形，但推断环境图可通过多径分量实现非直线视波束成形，从而绕过受阻的 LoS 条件。我们进一步提出“信道融合”技术，即对估计得到的 CSI 与预测得到的 CSI 进行概率性（贝叶斯）组合，从而提高波束成形的鲁棒性，尤其是在其中一种来源的 CSI 不可靠时。值得注意的是，该方法与最小均方误差 (MMSE) 信道估计器相似，几何驱动的先验参数从数据中推断得出。
引用
@article{arxiv.2503.17868,
title = {Geometry-Based Channel Estimation, Prediction, and Fusion},
author = {Benjamin J. B. Deutschmann and Erik Leitinger and Klaus Witrisal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17868},
year = {2025}
}