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Individual Channel Estimation in RIS-Aided MIMO Systems Using Atomic Norm Minimization
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCOMM.2024.3522046.png)
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摘要
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信道估计是利用可重构智能表面（RIS）性能增益的基础，RIS是6G的关键技术之一。由于RIS的被动特性，当前大部分研究聚焦于级联信道估计。然而，个体信道信息对于灵活预编码设计等实际应用至关重要。在本文中，我们提出了一种集成动态可控有源单元的混合RIS架构，该架构降低了RIS部署成本。基于这一新颖架构，我们引入了一种基于原子范数最小化（ANM）的个体信道估计方法，利用了高频信道的稀疏特性。我们理论证明了所提方法即使在RIS存在随机单元损坏的情况下仍保持适用性。此外，我们将个体信道估计的解决方案扩展到被动RIS场景，在基站和RIS位置已知的温和条件下。仿真实验表明，所提方法实现了超分辨率信道估计，性能优于现有方法，如正交匹配追踪。
Keyword:
Atomic norm minimization
channel estimation
MIMO
reconfigurable intelligent surfaces
localization
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
引用论文
Millimeter-Wave Beamformed Full-Dimensional MIMO Channel Estimation Based on Atomic Norm Minimization基于原子范数最小化的毫米波波束赋形全维MIMO信道估计
OAAI
OAAI分享收藏An Optimal Channel Estimation Scheme for Intelligent Reflecting Surfaces Based on a Minimum Variance Unbiased Estimator.png)
ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)OAAI
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