基于功率测量的 IRS 辅助无线通信信道自相关矩阵估计
信号处理
2024-07-31 v1
摘要
通过对无线信道进行被动信号反射重构，智能反射面（IRS）可为无线通信系统带来显著的性能提升。然而，这种性能提升通常依赖于 IRS 相关链路的信道状态信息（CSI）。先前关于 IRS 信道获取的工作主要基于用户/基站（BS）接收的额外导频信号来估计 IRS 级联信道，这需要修改无线系统现有的信道训练/估计协议。为解决此问题，本文提出一种基于用户终端接收信号功率测量的信道估计方案，该方案无需更改当前协议即可实现。由于功率测量中缺乏信号相位信息，BS-IRS-用户级联信道的自相关矩阵通过求解等价的秩最小化问题来估计。为此，本文提出一种低秩逼近（Low-Rank-Approaching, LRA）算法，采用分数规划和交替优化技术。为降低计算复杂度，还发展了一种近似 LRA（Approximate LRA, ALRA）算法。此外，这两种算法均可扩展至抗信噪声和功率测量量化误差的鲁棒性。仿真结果表明，所提出的信道估计算法以及基于估计信道自相关矩阵的 IRS 被动反射设计均有效。
引用
@article{arxiv.2407.20252,
title = {Power Measurement Enabled Channel Autocorrelation Matrix Estimation for IRS-Assisted Wireless Communication},
author = {Ge Yan and Lipeng Zhu and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20252},
year = {2024}
}
备注
17 pages, 16 figures, part of this work was presented at the IEEE Global Communications Conference Workshops 2023, Kuala Lumpur, Malaysia. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2310.11038