基于用户功率测量的单层神经网络IRS信道估计
信息论
2023-09-18 v1 信号处理
math.IT
摘要
实现智能反射面（IRS）辅助通信的一大挑战在于难以获取基站（BS）-IRS-用户级联链路的信道知识，而这在实践中设计高性能IRS反射时所需。传统的IRS级联信道估计方法通常基于在BS/用户处接收的额外导频信号，这增加了系统训练开销，且可能与当前通信协议不兼容。为应对该挑战，本文提出一种新的单层神经网络（NN）赋能的IRS信道估计方法，仅基于用户对应不同IRS随机训练反射的各自接收信号功率测量知识，而这些在当前无线系统中易获取。为评估所提信道估计方法的有效性，我们在IRS辅助多用户通信系统中基于估计的级联信道设计数据传输用的IRS反射。数值结果表明，与现有基于功率测量的设计相比，所提IRS信道估计与反射设计能显著提升所有用户中的最小接收信噪比（SNR）。
引用
@article{arxiv.2309.08275,
title = {User Power Measurement Based IRS Channel Estimation via Single-Layer Neural Network},
author = {He Sun and Weidong Mei and Lipeng Zhu and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08275},
year = {2023}
}