IRS辅助的多天线系统下行链路低复杂度信道估计

李素月; 郝红婷; 王安红

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智能反射面(Intelligent Reflective Surface,IRS)是未来6G通信增强网络覆盖和信道容量的潜在技术之一。然而由于智能反射面的无源设计使得大量的反射单元不具备发送、接收或处理信号的能力,对下行链路低复杂度的信道估计造成较大挑战。考虑IRS辅助的多天线系统下行链路信道估计,采用Gauss-Seidel(GS)迭代方法避免系统矩阵求逆,大大降低估计的复杂度。相比最小二乘(Least Squares,LS)算法,该算法计算复杂度阶数从基站天线数的立方降到基站天线数的平方。为了进一步评估性能,推导了相应的信道估计参数的Cramer-Rao下界,最后通过仿真验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,只需要较少的迭代数,GS就可以实现与LS算法相同的估计误差性能。

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来源
《电讯技术》 |2022年第4期|466-472|共7页
作者
李素月; 郝红婷; 王安红;
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作者单位

太原科技大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
多天线系统; 下行链路; 信道估计; 智能反射面(IRS);

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