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Improved quantum singular value-based channel estimation algorithm for mmWave massive MIMO systems
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AI
DOI：10.1140/epjp/s13360-025-06093-7.png)
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摘要
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基于量子理论的技术具有超并行传输能力，被认为是解决未来无线通信系统困难的有效手段之一。本文利用量子计算技术，设计了基于改进量子奇异值（IQSV）的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统信道估计算法。首先，将预编码矩阵和接收矩阵扩展为厄米形式，并计算扩展预编码矩阵的特征值和特征向量。其次，通过量子编码技术将扩展预编码矩阵和扩展接收矩阵转换为量子态，进而给出预编码矩阵左右奇异值的量子态。然后，通过量子奇异值估计、量子受控旋转操作和逆量子态比较操作获得量子态信道信息，其中设计了合适的量子电路和量子受控旋转电路。最后，本文提出改进的量子态数据提取算法，能够有效提取输出量子态数据中的幅度信息、相位信息和符号信息。通过分析毫米波大规模MIMO系统中量子参数的分布，验证了所提IQSV算法的收敛性和可用性。此外，本文给出了所提IQSV算法的复杂度。实验仿真表明，所提IQSV算法在估计精度上优于传统信道估计算法，且运行时间显著少于传统算法，无论是在经典计算机还是IBM量子云平台上。此外，本文还研究了量子噪声对所提IQSV算法估计性能的影响。实验分析表明，IBM量子云平台更有利于基于量子理论的信道估计算法的研究与发展。
Keyword:
SPARSE
期刊
IF:
4.8
论文数:
1.8W
被引数:
4.7W
机构
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引用论文
Joint Hybrid Precoding and Combining Design Based Multi-Stage Compressed Sensing Approach for mmWave MIMO Channel Estimation.png)
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