FITEE|浙大高佳宝、陈晓明等:基于深度展开的宽带太赫兹近场大规模天线信道估计

学术   科技   2024-09-14 12:19   浙江  

中文摘要:
得益于巨大的带宽和空间自由度,太赫兹与大规模天线的结合有望满足未来无线通信系统不断增长的数据传输速率需求。然而,近场波束分裂效应等独特的信道特性使得太赫兹大规模天线系统的信道估计极具挑战性。一方面,采用针对低频远场信道设计的角度域变换字典会导致变换域信道稀疏度的下降并破坏其稀疏结构。另一方面,大多数现有基于压缩感知的信道估计算法无法同时取得高性能和低复杂度。为缓解这些问题,本文首先采用频率相关的近场字典以在近场波束分裂效应下维持良好的变换域信道稀疏度和稀疏结构。然后,提出一种基于深度展开的宽带太赫兹大规模天线信道估计算法。在近似消息传递—稀疏贝叶斯学习算法的每轮迭代中,通过一个深度神经网络学习最优更新规则,精心设计网络结构以有效利用内在信道规律。此外,开发了一种基于网络结构和损失函数设计的混合训练方法,以有效训练来自不同系统配置的数据。仿真结果验证了所提算法在性能、复杂度和鲁棒性上的优越性

关键词:
太赫兹;大规模天线;信道估计;深度学习

作者:
高佳宝1,陈晓明1,李烨2


  单位:

1浙江大学信息与电子工程学院,中国杭州市,310027

2伦敦帝国理工学院电子电气工程系,英国伦敦市,SW7 2BU


 本文引用格式:

Jiabao GAO, Xiaoming CHEN, Geoffrey Ye LI, 2024. Deep unfolding based channel estimation for wideband terahertz near-field massive MIMO systems. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 24(8):1162-1172.
https://doi.org/10.1631/FITEE.2300760


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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering(简称FITEE,中文名《信息与电子工程前沿(英文)》,ISSN 2095-9184,CN 33-1389/TP)是信息电子类综合性英文学术月刊,SCI-E、EI收录,最新影响因子2.7,位于JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑:计算机与电子》,2015年更为现名,现为中国工程院院刊信息与电子工程领域分刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、费爱国。实行国际同行评审制,初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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