重新审视XL-MIMO信道估计：双宽带效应遇近场

在 extremely large-scale multiple-input multiple-output（XL-MIMO）系统中部署 extremely large antenna arrays（ELAAs）引入了显著的近场效应，如球面波前传播和时空非平稳（SnS）特性。当这些现象与窄带系统固有的双宽带效应相结合时，信道在角-时延域中的稀疏性模式将发生根本性改变，使现有信道估计方法不再适用。为应对这些挑战，本文重新审视了宽带XL-MIMO系统的信道估计问题。利用阵列响应的空间脉冲特性，我们首先定量刻画了宽带XL-MIMO信道在角-时延域的稀疏性，揭示了全局块稀疏和局部共时稀疏两种稀疏结构。为有效捕获这种结构化稀疏性，我们随后提出了一种新型列向层次先验模型，集成了精度共享机制和马尔可夫随机场（MRF）结构。基于该先验模型，将信道估计任务形式化为基于多个测量向量（MMV）的贝叶斯推断问题。针对该层次先验所引发的复杂因子图，我们开发了一种MMV基的混合消息传递（MMV-HMP）算法。该算法在因子图的边上进行消息更新，根据因子节点的结构和消息可处理性，选择性地应用变分消息传递（VMP）或求和乘积（SP）规则。仿真结果通过消融研究验证了所提出的列向层次先验模型的有效性，并表明MMV-HMP算法在保持适中计算复杂度的同时， consistently优于已有基线方法，后者未能捕获宽带XL-MIMO信道的结构化稀疏性。