可重构智能表面辅助大规模 MIMO 的半盲级联信道估计
信息论
2021-02-12 v3 math.IT
摘要
可重构智能表面(RIS)被展望为一种有前景的绿色技术，可降低能耗并改善大规模多输入多输出(MIMO)无线网络的覆盖与频谱效率。在 RIS 辅助的 MIMO 系统中，信道状态信息(CSI)的获取对于实现 RIS 的无源波束成形增益十分重要，但由于发射机-RIS-接收机信道的级联特性以及无源 RIS 单元缺乏信号处理能力，这也具有挑战性。此类系统中 CSI 获取的最先进方法是一种依赖长导频符号序列的纯基于训练的策略。本文研究 RIS 辅助大规模 MIMO 系统的半盲级联信道估计，其中接收机利用少量导频序列同时估计信道系数与部分未知的发射信号。具体而言，我们将半盲级联信道估计表述为三线性矩阵分解任务。在贝叶斯推断框架下，我们利用近似消息传递原理开发了计算高效的迭代算法以解决该三线性推断问题。同时，我们借助统计物理中发展的副本方法，给出了一个分析框架以刻画所提方法在大系统极限下的理论性能界。大量仿真结果证明了所提半盲级联信道估计算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2101.07315,
title = {Semi-Blind Cascaded Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Massive MIMO},
author = {Zhen-Qing He and Hang Liu and Xiaojun Yuan and Ying-Jun Angela Zhang and Ying-Chang Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07315},
year = {2021}
}