毫米波通信中的IRS辅助信道估计与新型结构方法

本研究论文主要探讨了"IRS辅助的毫米波通信信道估计"这一主题，针对5G无线通信系统中毫米波通信技术的挑战，特别是其信号易受障碍物影响和穿透力较弱的问题。智能反射面（IRS）作为一种新兴技术，通过大量低成本的无源反射元件，能够通过精确调控每个元件的幅度和相位，提供备用通信路径，即使在视线受阻时也能保持通信。 论文首先关注了IRS辅助的毫米波通信系统中的信道估计问题。传统的信道估计方法难以适应这种复杂环境，因此，作者提出了一种创新的方法——基于张量CP分解的正则交替最小二乘法（CP-RALS）。这种方法利用三维张量模型，通过张量分解将高维数据降维，然后运用正则化策略来提高估计的精度和收敛速度，防止算法发散。 进一步，为了实现更精细的信道估计，论文设计了一种混合IRS结构的毫米波通信系统。在这个结构中，部分无源元件连接了射频（RF）链，这样就可以分别估计基站到IRS的信道和IRS到用户的信道。研究者引入了改进的多信号分类算法和复数并联深度神经网络，这两种技术相结合，提高了信道估计的准确性和效率。 这项研究旨在解决IRS辅助毫米波通信系统中的信道估计难题，通过引入新的数学工具和结构设计，优化了信道估计性能，为毫米波通信在复杂环境下的有效应用提供了理论支持和技术手段。这对于未来5G和6G网络的发展具有重要的实际意义。