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Channel Estimation for Beyond Diagonal RIS Exploiting Core Tensor Sparsity
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AI
DOI：10.1109/lwc.2026.3708040.png)
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摘要
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超越对角可重构智能表面（BD-RISs）通过元件间耦合增强波束操控，但由级联信道和块Kronecker结构引发显著的信道估计挑战。本文提出一种压缩感知框架，利用测量张量的稀疏Tucker分解和信道分量的Kronecker秩一结构。开发了两种算法：稀疏张量正交恢复方法（STORM），采用正交匹配追踪（OMP）进行贪婪支撑恢复；稀疏张量子空间辅助恢复（STAR），利用基于子空间的投影增强抗噪性。两者均进行联合稀疏支撑识别，随后通过奇异值分解（SVD）实现Kronecker秩一因子分解以恢复信道参数。仿真表明，STAR在中高信噪比（SNR）下实现近似最优的最小二乘（LS）性能，测量次数显著少于基准方法，为下一代毫米波（mmWave）/亚太赫兹（sub-THz）网络中BD-RIS的实际部署提供支持。
Keyword:
BD-RIS
compressive sensing (CS)
mmWave
reconfigurable intelligent surface (RIS)
期刊
I
IF:
5.5
论文数:
705
被引数:
0
机构
引用论文
C. Huang, A. Zappone, G. C. Alexandropoulos, M. Debbah, C. Yuen, Reconfigurable intelligent surfaces for energy efficiency in wireless communication, IEEE transactions on wireless communications 18 (2019) 4157–4170.黄 C., Zappone A., Alexandropoulos G. C., Debbah M., Yuen C., 无线通信中用于能效的可重构智能表面, IEEE 期刊 wireless communications 18 (2019) 4157–4170..png)
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