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mmWave MIMO systems for 5G communications
mmWave MIMO systems for 5G communications
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新框架解决6G超大规模可重构智能表面系统的混合场信道估计问题
本文提出了一种新颖的混合场信道估计框架，用于超大规模可重构智能表面（XL-RIS）辅助通信系统，这对未来的6G网络至关重要。所提出的方法通过解耦稀疏字典表示和恢复来解决高维级联信道和远场与近场传播共存带来的挑战。它引入了一种基于Dirichlet核的离网字典压缩（DK-ODC）方案用于稀疏表示，以及一种子空间感知增量变分贝叶斯学习（SI-VBL）算法用于动态信道估计，旨在实现精度、复杂度和存储之间的有利权衡。
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深度学习框架大幅降低毫米波MIMO系统的导频开销
研究人员开发了一种名为多块注意力（MBA）的新型深度学习框架，用于改进智能反射面（IRS）辅助的毫米波MIMO系统中的信道估计。该框架通过将传统最小二乘估计器的导频开销降低高达87%，显著减少了精确信道估计所需的导频开销。MBA方法还展示了归一化均方误差的显著降低，在10 dB信噪比下，其误差比现有领先方法低约51%，同时保持了较低的计算复杂度。