洞見 - Neural Networks - # 智慧反射表面通道估計

基於功率測量的 IRS 輔助寬頻通訊通道自相關估計

Q: 在多用戶場景下，如何有效地協調不同用戶的 RSRP 測量值以進行 IRS 通道估計和反射設計？

在多用戶場景下，協調不同用戶的 RSRP 測量值進行 IRS 通道估計和反射設計是一個挑戰，需要考慮用戶間的干擾以及如何有效地利用所有用戶的資訊。以下是一些可行的方案： 時分多址（TDMA）或頻分多址（FDMA）：可以為每個用戶分配專用的時隙或頻段，在該時隙或頻段內，只有該用戶發送 RSRP 測量值。這樣可以避免用戶間的干擾，簡化通道估計過程。缺點是會降低系統的頻譜效率。 用戶調度與迭代估計：可以採用用戶調度策略，選擇部分用戶在每個時隙發送 RSRP 測量值。中央控制器可以根據已接收的測量值，迭代地估計通道狀態信息，並根據估計結果更新用戶調度策略。這種方法可以在一定程度上兼顧系統性能和估計精度。 多用戶深度學習模型：可以設計一個多用戶深度學習模型，將所有用戶的 RSRP 測量值作為輸入，聯合估計所有用戶的通道狀態信息。該模型可以學習用戶間的干擾模式，並利用所有用戶的資訊進行更精確的估計。 需要注意的是，以上方案都需要中央控制器收集所有用戶的 RSRP 測量值，這會帶來一定的信號處理開銷。因此，在實際系統設計中，需要根據具體的應用場景和性能需求，選擇合适的方案。

Q: 如果 IRS 的反射元件存在硬體缺陷，例如相移誤差或幅度衰減，該如何修改所提出的框架以確保其性能？

如果 IRS 的反射元件存在硬體缺陷，例如相移誤差或幅度衰減，會導致實際的 IRS 反射係數與理想值不符，進而影響通道估計和反射設計的性能。為了應對這些缺陷，可以對所提出的框架進行以下修改： 通道估計階段的修正： 相移誤差：可以將相移誤差建模為一個隨機變量，並将其加入到通道估計模型中。例如，可以將每個反射元件的實際相移表示為理想相移加上一個服從特定分布的誤差項。 幅度衰減：可以將幅度衰減建模為一個常数或隨機變量，並将其加入到通道估計模型中。例如，可以將每個反射元件的反射係數乘以一個表示幅度衰減的因子。 反射設計階段的修正： 鲁棒性优化：可以在反射設計中考慮硬件缺陷的不确定性，采用鲁棒性优化方法，例如，在优化目标函数中加入对硬件缺陷的惩罚项，或在约束条件中限制硬件缺陷的影响。 基于学习的补偿：可以利用深度学习方法学习硬件缺陷的特性，并在反射设计中进行补偿。例如，可以训练一个深度神经网络，将理想的反射系数映射到考虑硬件缺陷的实际反射系数。 需要注意的是，硬件缺陷的修正需要额外的信息和计算资源。例如，需要对硬件缺陷进行建模和估计，或需要训练更复杂的深度学习模型。因此，在实际系统设计中，需要权衡性能提升和复杂度增加之间的关系。

Q: 基於深度學習的通道估計方法能否與其他無線通訊技術（例如毫米波通訊或非正交多址接入）相結合，以進一步提高系統性能？

是的，基於深度學習的通道估計方法可以與其他無線通訊技術（例如毫米波通訊或非正交多址接入）相結合，以進一步提高系統性能。 毫米波通訊：毫米波通訊具有更高的頻率和带宽，可以提供更高的数据速率。然而，毫米波信号更容易受到路径损耗和阻塞的影响，因此需要更精确的通道估計。深度学习可以利用毫米波通道的稀疏性和低秩特性，更有效地提取通道特征，提高通道估計的精度。 非正交多址接入（NOMA）：NOMA 允许多个用户共享相同的时频资源，可以提高频谱效率。然而，NOMA 系统中的用户间干扰是一个挑战。深度学习可以学习用户间干扰的模式，并利用这些信息进行更精确的通道估計和干扰消除，从而提高 NOMA 系统的性能。 以下是一些具体的例子： 基于深度学习的毫米波波束追踪：深度学习可以用于预测毫米波信道的变化趋势，并根据预测结果动态调整波束方向，以保持良好的通信质量。 基于深度学习的 NOMA 用户分组和功率分配：深度学习可以根据用户的通道状态信息和服务质量需求，将用户分组到不同的 NOMA 资源块中，并为每个用户分配合适的功率，以最大化系统性能。 总而言之，基于深度学习的通道估計方法具有强大的学习和泛化能力，可以与其他无线通訊技術相结合，以解决未来无线通信系统中面临的挑战，并进一步提高系统性能。

核心概念

本文提出了一種基於神經網路的框架，用於在寬頻正交分頻多工 (OFDM) 系統中估計智慧反射表面 (IRS) 通道自相關矩陣，並利用容易獲得的參考信號接收功率 (RSRP) 測量值來優化 IRS 的無源反射，以最大化 OFDM 系統中所有子載波上的平均用戶接收信噪比 (SNR)。

摘要

文獻資訊

標題： 基於功率測量的 IRS 輔助寬頻通訊通道自相關估計
作者： He Sun, Lipeng Zhu, Weidong Mei, Rui Zhang
發表日期： 2024 年 11 月 1 日
來源： arXiv:2411.00374v1 [cs.IT]

研究目標

本研究旨在解決寬頻通訊系統中，特別是在具有顯著多徑通道延遲擴展的系統中，由於 IRS 的被動和頻率平坦反射以及高維 IRS 反射通道，導致有效估計 IRS 通道所面臨的挑戰。

方法

本文提出了一種基於神經網路 (NN) 的框架，用於在寬頻 OFDM 系統中估計 IRS 通道自相關矩陣。
該框架僅依賴於現有寬頻通訊系統中用戶端容易獲得的 RSRP 測量值，而無需額外的導頻傳輸。
基於通道自相關矩陣的估計值，優化 IRS 的被動反射，以最大化 OFDM 系統中所有子載波上的平均用戶接收 SNR。

主要發現

僅基於 RSRP 測量值的子載波子集，即可有效地恢復 IRS 級聯寬頻通道的通道自相關矩陣。
在任何給定的 IRS 被動反射下，RSRP 可以表示為 NN 的輸出，該 NN 是多個單層子網路輸出的總和。
通道自相關矩陣可以從通過監督學習訓練的子網路權重中恢復。

主要結論

所提出的演算法在寬頻通道中顯著優於現有的基於功率測量的 IRS 反射設計。
數值結果驗證了所提出的方法可以顯著減少功率測量開銷，並接近假設完美 CSI 的平均 SNR 上限。

意義

本研究為寬頻 OFDM 系統中基於用戶功率測量的 IRS 通道估計和反射設計提供了一種新穎且有效的框架，為將 IRS 無縫集成到現有無線通訊系統鋪平了道路。

局限性和未來研究方向

本文僅考慮了單用戶場景，未來可以擴展到多用戶和/或多 IRS 通訊系統。
未來研究可以進一步探討通道估計和反射設計的魯棒性，以應對通道估計誤差和硬體缺陷。

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arxiv.org

統計資料

IRS 元件數量 (N)：32
子載波數量 (M)：128
BS-用戶通道延遲抽頭數 (K1)：4
BS-IRS 通道延遲抽頭數 (K2)：4
IRS-用戶通道延遲抽頭數 (K3)：3
RS 插入的 OFDM 符號數 (Q)：30
每個 OFDM 符號中插入的 RS 數量 (M0)：64
雜訊功率 (σ2)：-90 dBm
基站發射功率 (P)：30 dBm
控制 IRS 反射相移的位元數 (µ)：1 或 2

引述

"To tackle the above challenges, we propose a user power-/RSRP-measurement-based IRS channel estimation and reflection design framework for the wideband orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) wireless system."
"Lemma 1 implies that although the RSRP measurement is performed at only a subset of subcarriers, it can characterize the average received signal power over all of the M subcarriers, suggesting that the wideband channel autocorrelation matrix can be extracted from the RSRP measurements."
"Extensive simulation results verify that our proposed methods can outperform other benchmark schemes under wideband channels with significantly reduced power-measurement overhead and approach the average SNR upper bound assuming perfect CSI."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Power-Measurement-Based Channel Autocorrelation Estimation for IRS-Assisted Wideband Communications

by He Sun, Lipe... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00374.pdf

Power-Measurement-Based Channel Autocorrelation Estimation for IRS-Assisted Wideband Communications

深入探究

在多用戶場景下，如何有效地協調不同用戶的 RSRP 測量值以進行 IRS 通道估計和反射設計？

在多用戶場景下，協調不同用戶的 RSRP 測量值進行 IRS 通道估計和反射設計是一個挑戰，需要考慮用戶間的干擾以及如何有效地利用所有用戶的資訊。以下是一些可行的方案：

時分多址（TDMA）或頻分多址（FDMA）：可以為每個用戶分配專用的時隙或頻段，在該時隙或頻段內，只有該用戶發送 RSRP 測量值。這樣可以避免用戶間的干擾，簡化通道估計過程。缺點是會降低系統的頻譜效率。
用戶調度與迭代估計：可以採用用戶調度策略，選擇部分用戶在每個時隙發送 RSRP 測量值。中央控制器可以根據已接收的測量值，迭代地估計通道狀態信息，並根據估計結果更新用戶調度策略。這種方法可以在一定程度上兼顧系統性能和估計精度。
多用戶深度學習模型：可以設計一個多用戶深度學習模型，將所有用戶的 RSRP 測量值作為輸入，聯合估計所有用戶的通道狀態信息。該模型可以學習用戶間的干擾模式，並利用所有用戶的資訊進行更精確的估計。

需要注意的是，以上方案都需要中央控制器收集所有用戶的 RSRP 測量值，這會帶來一定的信號處理開銷。因此，在實際系統設計中，需要根據具體的應用場景和性能需求，選擇合适的方案。

如果 IRS 的反射元件存在硬體缺陷，例如相移誤差或幅度衰減，該如何修改所提出的框架以確保其性能？

如果 IRS 的反射元件存在硬體缺陷，例如相移誤差或幅度衰減，會導致實際的 IRS 反射係數與理想值不符，進而影響通道估計和反射設計的性能。為了應對這些缺陷，可以對所提出的框架進行以下修改：

通道估計階段的修正：

相移誤差：可以將相移誤差建模為一個隨機變量，並将其加入到通道估計模型中。例如，可以將每個反射元件的實際相移表示為理想相移加上一個服從特定分布的誤差項。
幅度衰減：可以將幅度衰減建模為一個常数或隨機變量，並将其加入到通道估計模型中。例如，可以將每個反射元件的反射係數乘以一個表示幅度衰減的因子。

反射設計階段的修正：

鲁棒性优化：可以在反射設計中考慮硬件缺陷的不确定性，采用鲁棒性优化方法，例如，在优化目标函数中加入对硬件缺陷的惩罚项，或在约束条件中限制硬件缺陷的影响。
基于学习的补偿：可以利用深度学习方法学习硬件缺陷的特性，并在反射设计中进行补偿。例如，可以训练一个深度神经网络，将理想的反射系数映射到考虑硬件缺陷的实际反射系数。

需要注意的是，硬件缺陷的修正需要额外的信息和计算资源。例如，需要对硬件缺陷进行建模和估计，或需要训练更复杂的深度学习模型。因此，在实际系统设计中，需要权衡性能提升和复杂度增加之间的关系。

基於深度學習的通道估計方法能否與其他無線通訊技術（例如毫米波通訊或非正交多址接入）相結合，以進一步提高系統性能？

是的，基於深度學習的通道估計方法可以與其他無線通訊技術（例如毫米波通訊或非正交多址接入）相結合，以進一步提高系統性能。

毫米波通訊：毫米波通訊具有更高的頻率和带宽，可以提供更高的数据速率。然而，毫米波信号更容易受到路径损耗和阻塞的影响，因此需要更精确的通道估計。深度学习可以利用毫米波通道的稀疏性和低秩特性，更有效地提取通道特征，提高通道估計的精度。
非正交多址接入（NOMA）：NOMA 允许多个用户共享相同的时频资源，可以提高频谱效率。然而，NOMA 系统中的用户间干扰是一个挑战。深度学习可以学习用户间干扰的模式，并利用这些信息进行更精确的通道估計和干扰消除，从而提高 NOMA 系统的性能。

以下是一些具体的例子：

基于深度学习的毫米波波束追踪：深度学习可以用于预测毫米波信道的变化趋势，并根据预测结果动态调整波束方向，以保持良好的通信质量。
基于深度学习的 NOMA 用户分组和功率分配：深度学习可以根据用户的通道状态信息和服务质量需求，将用户分组到不同的 NOMA 资源块中，并为每个用户分配合适的功率，以最大化系统性能。
总而言之，基于深度学习的通道估計方法具有强大的学习和泛化能力，可以与其他无线通訊技術相结合，以解决未来无线通信系统中面临的挑战，并进一步提高系统性能。