.png){kind=icon}
返回
Constructing Angular-Domain CKM via Subregion-Based Interpolation and Sequential Sampling Optimization
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/tcomm.2026.3714351.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
角域信道知识图谱（A-CKM）存储目标区域内分布的信道路径角度，这对多输入多输出（MIMO）传输尤为有用。然而，角度特征的空间非平稳性给A-CKM的构建带来了挑战，尤其是在复杂传播环境中。针对此问题，我们提出了一种A-CKM构建框架，该框架包括子区域划分、空间插值和采样优化等关键步骤。具体而言，首先基于簇级角度特征将目标区域划分为多个不相交的子区域，确保每个子区域内局部环境相似。随后，提出一种基于子区域的反距离加权（IDW）插值方法，从稀疏采样测量数据构建A-CKM。此外，提出一种序列采样优化方案以提高采样效率，同时实现地图随时间的持续细化。仿真验证了所提出的A-CKM构建方案优于传统方法。此外，通过MIMO波束赋形的案例研究，进一步证明所提出的CKM构建方法有效提升了通信性能。
Keyword:
Channel knowledge map
path angle
region partition
spatial interpolation
sampling optimization
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
Prototyping and Experimental Results for Environment-Aware Millimeter Wave Beam Alignment via Channel Knowledge map通过信道知识地图实现环境感知毫米波波束对准的原型设计和实验结果
OAAI
OAAI分享收藏Environment-Aware AoD and AoA Prediction for Wireless Networks Utilizing Machine Learning.png)
2025 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC)
2025 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC)IF0
PREAI
分享收藏A Tone-Based AoA Estimation and Multiuser Precoding for Millimeter Wave Massive MIMO毫米波大规模MIMO中基于音调的AoA估计和多用户预编码
PREAI
分享收藏Multi-User Precoding and Channel Estimation for Hybrid Millimeter Wave Systems混合毫米波系统的多用户预编码与信道估计
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容