克服双宽带毫米波MIMO信道估计中的波束倾斜：一种贝叶斯多频带稀疏性方法
信号处理
2023-06-21 v1
摘要
波束倾斜效应表现为不同子带中导向矩阵不同，已被广泛视为毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）信道估计中的一项挑战。现有方法要么要求预编码/合并矩阵的特殊形式，限制了其普遍实用性，要么通过仅利用单一子带进行信道估计而简单忽略波束倾斜效应。认识到不同导向矩阵由同一组未知信道参数耦合，本文提出利用虚拟信道模型的公共稀疏结构，从而可联合利用来自不同子带的信号以提升信道估计性能。我们建立了一个概率模型以诱导空间域中的公共稀疏性，并采用一阶泰勒展开以消除字典中的网格失配。为学习模型参数，推导了变分期望最大化（EM）算法，其自动在似然函数与公共稀疏性先验信息间取得平衡，且适用于任意形式的预编码/合并矩阵。仿真结果表明，在不同噪声功率与系统配置下，所提算法相较现有方法具有更优的估计精度。
引用
@article{arxiv.2306.11149,
title = {Overcoming Beam Squint in Dual-Wideband mmWave MIMO Channel Estimation: A Bayesian Multi-Band Sparsity Approach},
author = {Le Xu and Lei Cheng and Ngai Wong and Yik-Chung Wu and H. Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11149},
year = {2023}
}