MIMO和RIS的一些学习

2024-05-09 02:44
文章标签 学习 mimo ris

本文主要是介绍MIMO和RIS的一些学习,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.Accurate Beam Training for RIS-Assisted Wideband Terahertz Communication(RIS 辅助宽带太赫兹通信的精确波束训练)

摘要:太赫兹 (THz) 通信被广泛认为是未来 6G 无线系统最有前途的技术之一。为了应对太赫兹系统中的高路径损耗,可以部署由低复杂度反射元件组成的可重构智能表面(RIS)来生成定向光束。为了获取用户设备(UE)发送定向波束的方向,准确的信道状态信息(CSI)的获取非常重要。波束训练被广泛用于获取 CSI。然而,现有的波束训练方案没有考虑宽带波束分裂效应,因此在宽带场景下波束训练精度下降很多。为了解决这个问题,在本文中,我们提出了 RIS 辅助宽带太赫兹通信系统中的分析波束训练框架。具体来说,我们首先提出一种基于功率分布模式(PDP)的方向估计方案,其中利用接收功率的精确值来分析计算UE方向。然后,我们根据宽带太赫兹系统的固有参数设计了所提出框架的分析码本。仿真结果表明,所提出的框架可以以比现有方案更低的波束训练开销实现接近最佳的可实现速率性能。

论文的工作:

1.提出RIS辅助宽带太赫兹通信系统的分析波束训练框架;

2.基于提出的框架,分析光束的功率。

代码:Publications

代码里有波束训练的算法。简直太良心了,学习,respect!!

2.Near-field wideband channel estimation for extrmely large-scale MIMO(超大规模MIMO的近场宽带信道估计)

摘要:毫米波(mmWave)和太赫兹(THz)频段的超大规模多输入多输出(XL-MIMO)在支持极高波束成形增益以及超宽带频谱资源方面发挥着重要作用。不幸的是,准确的宽带 XL-MIMO 信道估计面临着称为近场波束分裂效应的新挑战。先前的研究要么忽略了精确的近场信道模型,要么未能利用分束效应,导致宽带 XL-MIMO 的信道估计精度较差。为了解决这个问题,本文提出了一种基于双线性模式检测(BPD)的方法来准确恢复宽带 XL-MIMO 信道。具体来说,通过分析近场宽带信道的特性,我们首先揭示了近场分束效应的双线性模式,这意味着近场信道在角度域和距离域的稀疏支持集可以表示为被视为针对频率的线性函数。然后,受经典同时正交匹配追踪技术的启发,我们使用双线性模式来估计所有频率下每个近场路径分量的到达角(AoA)和距离参数。这样,整个宽带XL-MIMO信道就可以通过压缩感知算法来恢复。此外,我们还提供了所提出算法与现有算法相比的计算复杂度。最后,仿真结果表明,该方案能够在存在近场分束效应的情况下实现近场宽带XL-MIMO信道的准确估计。

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