【摘 要】
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为应对毫米波通信加入智能反射表面(IRS)进行辅助通信导致系统变复杂难以获得信道状态信息(CSI)这一挑战,采用了混合智能反射表面结构,即IRS由大量无源元件和有限的射频(RF)链构成,其中有限的RF链用来估计基站/终端和IRS之间的信道。基于该结构,提出一种信道估计方案。该方案根据有限的RF链,首先使用一种改进的多信号分类算法对信道的离开角和到达角同时进行估计,然后提出一种复数并联深度神经网络对
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院,江苏 南京 210023;射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室,江苏 南京 210023
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为应对毫米波通信加入智能反射表面(IRS)进行辅助通信导致系统变复杂难以获得信道状态信息(CSI)这一挑战,采用了混合智能反射表面结构,即IRS由大量无源元件和有限的射频(RF)链构成,其中有限的RF链用来估计基站/终端和IRS之间的信道。基于该结构,提出一种信道估计方案。该方案根据有限的RF链,首先使用一种改进的多信号分类算法对信道的离开角和到达角同时进行估计,然后提出一种复数并联深度神经网络对路径增益进行估计。通过将所提方案和其他方法进行仿真比较,证明了所提方案的优越性。
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