基於結構化通道估計的 RIS 輔助太赫茲通訊

Conceitos essenciais

本文提出了一種基於張量的高效通道估計方法，稱為高維秩一近似 (HDR) 方法，用於太赫茲 (THz) 通訊中可重構智慧表面 (RIS) 輔助的通道估計，並通過仿真驗證了其在估計精度和頻譜效率方面的優勢。

Resumo

摘要
本文提出了一種基於張量的通道估計方法，用於可重構智慧表面 (RIS) 輔助的通訊網路。我們利用太赫茲傳播通道固有的幾何結構，包括基地台、RIS 和用戶設備的天線陣列幾何形狀，設計了一種基於張量的通道估計器，稱為高維秩一近似 (HDR) 方法。通過利用組合的基地台-RIS-用戶設備通道的幾何結構，所提出的 HDR 估計器將參數通道估計重新轉換為單個六階秩一張量近似問題，可以使用高階奇異值分解有效地解決該問題，以提供每個通道分量向量的並行估計。數值結果表明，與競爭性的最先進的基於張量的 RIS 通道估計、Khatri-Rao 分解和最小二乘法相比，所提出的方法提供了更準確的參數估計。對於更高秩的通道，HDR 方法顯示出與其競爭對手相似的頻譜效率，同時具有與經典最小二乘估計器相似的計算複雜度。
研究目標
本文旨在解決太赫茲 (THz) 通訊中可重構智慧表面 (RIS) 輔助的通道估計問題，特別是在大規模多輸入多輸出 (MIMO) 基礎設施節點和大型 RIS 面板的情況下。
方法
本文提出了一種基於張量的高維秩一近似 (HDR) 方法，利用通道的幾何結構將通道估計問題轉換為秩一高階張量近似問題。通過利用基地台-RIS-用戶設備通道的幾何結構，HDR 估計器將參數通道估計重新轉換為單個六階秩一張量近似問題，可以使用高階奇異值分解 (HOSVD) 算法有效地解決該問題。
主要發現

HDR 方法在低信噪比 (SNR) 情況下，在歸一化均方誤差 (NMSE) 方面優於競爭方法（TenRICE、KRF 和 LS 方法）。
HDR 方法優於針對非結構化通道推導的克拉美-羅下界 (CRLB)。
對於更高秩的通道，HDR 方法顯示出與競爭方法相似的頻譜效率，同時具有與經典最小二乘估計器相似的計算複雜度。
主要結論
所提出的 HDR 方法為太赫茲通訊中的 RIS 輔助通道估計提供了一種有效且準確的解決方案。通過利用通道的幾何結構，HDR 方法實現了顯著的性能提升，優於現有方法。
意義
這項研究通過提出 HDR 方法，為太赫茲通訊中 RIS 輔助通道估計做出了貢獻。該方法在提高估計精度和頻譜效率方面具有潛力，這對於實現太赫茲通訊的全部潛力至關重要。
局限性和未來研究

本文假設太赫茲傳播場景，其中非視距 (NLOS) 項可以忽略不計。
未來的工作可以集中於放鬆秩一通道假設，並探索 HDR 方法在更一般的通道模型中的性能。

Estatísticas

在 0 dB 信噪比下，HDR 方法的性能比 KRF 方法好近 100 倍，比 TenRICE 方法好 10 倍。
與 NLOS 分量相比，LOS 分量的信號功率高約 13 dB。

Principais Insights Extraídos De

Structured Channel Estimation for RIS-Assisted THz Communications

by Faza... às arxiv.org 11-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.05576.pdf

Perguntas Mais Profundas

HDR 方法如何在其他類型的無線通訊系統（例如毫米波或亞 6 GHz 系統）中發揮作用？

HDR 方法的核心是利用通道的幾何結構，將其建模為高階張量並使用 HOSVD 進行估計。 因此，其適用性不僅限於太赫茲通訊系統，只要通道呈現出一定的結構性，HDR 方法就能發揮作用。

毫米波系統： 毫米波通道與太赫茲通道類似，都具有稀疏性，即通道能量集中在少數幾個路徑上。 HDR 方法可以有效地捕捉這種稀疏性，並利用其進行準確的通道估計。
亞 6 GHz 系統： 亞 6 GHz 系統的通道通常比毫米波和太赫茲通道複雜，具有更多的多路徑分量。 然而，隨著大規模 MIMO 技術的應用，亞 6 GHz 通道也呈現出一定的低秩特性。 HDR 方法可以通過適當的修改來利用這種低秩特性，例如將通道建模為低秩張量，並使用張量補全技術來估計缺失的通道信息。
需要注意的是，HDR 方法的性能與通道的結構特性密切相關。 在應用 HDR 方法之前，需要對通道進行建模和分析，以確定其是否具有可被 HDR 方法利用的結構特性。

如果通道中存在顯著的 NLOS 分量，HDR 方法的性能會如何？

HDR 方法基於通道主要由 LOS 路徑組成的假設。 如果通道中存在顯著的 NLOS 分量，HDR 方法的性能會下降。 這是因為 NLOS 路徑會增加通道的秩，使得 HDR 方法難以準確地估計通道參數。

性能下降程度： 性能下降的程度取決於 NLOS 分量的強度和數量。 如果 NLOS 分量相對較弱，HDR 方法仍然可以提供比傳統方法更好的性能。
改進方法：

通道估計方法： 可以採用更複雜的通道估計方法，例如基於壓縮感知或貝葉斯估計的方法，來處理 NLOS 分量。
HDR 方法改進： 可以對 HDR 方法進行改進，使其能夠更好地處理多秩通道。 例如，可以將通道建模為低秩加稀疏張量，並使用相應的張量分解方法進行估計。
總之，HDR 方法在存在顯著 NLOS 分量的情況下會面臨性能下降的問題。 需要根據具體的通道條件選擇合適的通道估計方法，或對 HDR 方法進行改進以提高其魯棒性。

我們如何利用通道估計的改進來進一步增強 RIS 輔助太赫茲通訊系統的性能，例如通過優化資源分配或設計先進的信號處理技術？

更精確的通道估計可以為 RIS 輔助太赫茲通訊系統帶來顯著的性能提升，以下是一些利用通道估計改進的方法：

資源分配優化：

波束成形優化： 利用準確的通道信息，可以設計更優的波束成形向量，將信號能量集中到目標用戶，並減少對其他用戶的干擾，從而提高系統的信號干擾噪聲比 (SINR) 和吞吐量。
功率分配優化： 根據通道狀態信息，可以動態地調整發射功率，將更多的功率分配給通道條件較好的用戶，從而提高系統的整體性能。
RIS 相移優化： 利用通道估計結果，可以更精確地調整 RIS 的相移，以實現更精確的信號反射和聚焦，從而提高接收信號強度和系統容量。

先進的信號處理技術：

預編碼和解碼： 基於準確的通道信息，可以設計更先進的預編碼和解碼算法，例如非線性預編碼和迭代解碼，以進一步提高系統的誤碼率性能。
多用戶調度： 利用通道狀態信息，可以選擇通道條件較好的用戶進行同時傳輸，從而提高系統的頻譜效率。
混合模擬數字波束成形： 結合通道估計結果，可以設計更優的混合模擬數字波束成形方案，在保證系統性能的前提下降低硬件成本和功耗。
總之，通道估計的改進為 RIS 輔助太赫茲通訊系統的性能優化提供了更多可能性。 通過結合資源分配優化和先進的信號處理技術，可以充分利用通道信息，最大限度地發揮 RIS 的潛力，實現高速率、高可靠性和低延遲的無線通訊。