基于平行因子分解的IRS辅助毫米波信道估计

TN929.5; 提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法.首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解.然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化为稀疏信号的恢复问题.最后,利用改进的双线性交替最小二乘算法对信道进行求解.仿真结果表明,与现有的BALS算法、wBALS算法和LSKRF算法相比,本文算法估计精度较高....

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Published in中山大学学报（自然科学版）（中英文） Vol. 63; no. 4; pp. 124 - 131
Main Authors 杨青青, 李学文, 彭艺, 王健明
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500 01.07.2024
云南省计算机技术应用重点实验室,云南 昆明 650500%昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
Subjects
parallel factorization
张量
channel estimation
信道估计
平行因子分解
millimeter wave communication
IRS
tensor
可重构智能表面
毫米波通信
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ISSN2097-0137
DOI10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20230019

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Summary:TN929.5; 提出了一种基于平行因子分解的信道估计算法.首先,根据毫米波信道固有的稀疏特性对信道进行建模,利用块衰落信道的特点将信号矩阵构建成一个3维张量,并且利用平行因子分解算法对张量进行分解.然后利用压缩感知理论将分解后的矩阵转化为稀疏信号的恢复问题.最后,利用改进的双线性交替最小二乘算法对信道进行求解.仿真结果表明,与现有的BALS算法、wBALS算法和LSKRF算法相比,本文算法估计精度较高.
ISSN:2097-0137
DOI:10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20230019