基于张量分解和流形优化的双IRS辅助毫米波MIMO系统信道估计

作     者：冯凯辉 刘陈 黄钲 宋云超 高润勤 FENG Kaihui;LIU Chen;HUANG Zheng;SONG Yunchao;GAO Runqin

作者机构：南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210023 

出 版 物：《物联网学报》 (Chinese Journal on Internet of Things)

年 卷 期：2024年第8卷第4期

页      面：119-128页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.62101282) 

主　　题：毫米波MIMO系统 双智能反射面 信道估计 流形优化 张量分解 

摘      要：针对双智能反射面(IRS,intelligent reflecting surface)辅助毫米波多入多出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统信道估计问题,提出一种基于张量分解和流形优化的信道估计方案。首先,利用接收信号的高维特征构建张量模型,并基于张量的Tucker2分解形式给出信道估计问题的目标函数;其次,利用交替优化理论将信道估计问题拆分为多个子问题,为双IRS场景下用户与IRS、双IRS之间和IRS与基站之间信道的分别估计提供了可行方案;最后,考虑毫米波信道本身的低秩特性,将各个信道估计子问题转化为在复定秩矩阵流形上的优化问题,利用复定秩流形优化求解秩受限优化问题的优势,提出基于流形优化的交替信道估计方案。不同于传统方案,所提方案考虑了毫米波信道的低秩特性,对信道进行了准确描述,并应用流形优化理论有效处理定秩约束,提高了信道估计精度。仿真结果表明,在不同场景下所提方案的估计性能均优于现有参考方案。