基于时扩导频的背向散射网络信道估计
信号处理
2023-10-04 v2
摘要
当前的背向散射信道估计器采用低效的静默导频传输协议，其中标签在静默和活跃状态之间交替。为提升性能，我们提出一种新方法，使标签在整个训练阶段同时保持活跃。这使得直接信道和级联信道的一次性估计成为可能，并适应各种背向散射网络配置。我们推导了最优导频序列的条件，并确立最小方差无偏（MVU）估计器达到了Cramer-Rao下界。接下来，我们提出新的导频设计以避免导频污染。然后，我们提出几种线性估计方法，包括最小二乘（LS）、缩放LS和线性最小均方误差（MMSE），以评估我们所提方案的性能。我们还利用所提导频设计推导了解析MMSE估计器。此外，我们将方法适配于具有多个标签和蜂窝用户的基于蜂窝的无源物联网（IoT）网络。提供了大量的数值结果与仿真以验证我们方法的有效性。值得注意的是，在估计直接信道和级联信道时，相比现有技术分别实现了至少10 dBm和12 dBm的功耗节省。这些发现凸显了我们提出的技术的实用优势和优越性。
引用
@article{arxiv.2305.17248,
title = {Time-Spread Pilot-Based Channel Estimation for Backscatter Networks},
author = {Fatemeh Rezaei and Diluka Galappaththige and Chintha Tellambura and Amine Maaref},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17248},
year = {2023}
}
备注
This paper has been published in the IEEE Transactions on Communications