可重构智能表面辅助多用户通信中叠加直连与反射链路的联合训练
信息论
2021-06-01 v1 信号处理
math.IT
摘要
在可重构智能表面（RIS）辅助系统中，信道状态信息（CSI）的获取与反射系数的优化是一对关键设计问题。本文提出一种新颖的信道训练协议，能够实现性能与信令及导频开销以及实现复杂度之间的灵活折衷。具体而言，首先，我们构想了一种整体信道估计协议，其集成了现有信道估计技术与无源波束成形设计。其次，我们提出了一种新的信道训练框架。与传统的信道估计安排不同，我们的新框架将训练阶段划分为若干周期，其中估计的是叠加端到端信道，而非分别估计直连 BS-用户信道与级联反射 BS-RIS-用户信道。因此，RIS 的反射系数通过比较多训练周期上的目标函数值得以优化。此外，我们分析了所提信道训练协议的理论性能，并与最优反射系数下的性能进行比较。并且，我们的信道训练协议在降低复杂度、导频开销以及信令开销方面的潜在益处亦被详述。第三，我们推导了在含噪声 SISO 场景下信道估计协议与我们的信道训练协议的理论性能，从而为噪声对 RIS 整体性能的影响提供有益见解。最后，我们的数值仿真刻画了所提协议的性能并验证了理论分析。特别地，仿真结果表明在低信噪比下我们的信道训练协议比信道估计协议更具竞争力。
引用
@article{arxiv.2105.14484,
title = {Joint Training of the Superimposed Direct and Reflected Links in Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser Communications},
author = {Jiancheng An and Chao Xu and Li Wang and Yusha Liu and Lu Gan and Lajos Hanzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14484},
year = {2021}
}