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🔥 内容介绍
一、研究背景与核心痛点
毫米波系统(24-100GHz)依赖高增益波束赋形实现远距离覆盖与大容量传输,而波束赋形的性能完全依赖于精准的信道估计(需获取路径的到达角 / 离开角(DOA/DOA)、增益、时延等参数)。但传统毫米波信道估计面临两大核心挑战,尤其在模拟波束赋形系统(射频链数量远少于天线数,靠移相器控制波束)中更为突出:
二、TSDCE 算法的核心创新:从 “角域” 到 “变换空域” 的范式转换
本文提出的变换空域信道估计(TSDCE) 算法,通过 “域变换” 重构信道估计问题,将原本在角域(直接估计 DOA/DOA)的复杂任务,转化为在变换空域(估计 “角频率”)的高效信号处理问题,从根本上降低复杂度并提升抗噪声能力。
1. 关键概念:角域与变换空域的映射关系
毫米波信道的核心参数是路径的角度信息(DOA:接收端到达角,DOD:发射端离开角),其与 “角频率” 存在严格的数学映射。以均匀线性阵列(ULA)为例:
在城市中,通信技术就像无形的桥梁,连接着人们生活的方方面面。随着 5G、6G 等新一代通信技术的快速发展,毫米波通信逐渐崭露头角,成为城市通信领域的焦点。它以其独特的优势,为城市通信带来了新的活力,正悄然改变着我们的生活方式。
毫米波通信的基本原理
毫米波,是指波长在 1 毫米至 10 毫米之间的电磁波,其频率范围通常在 30GHz 至 300GHz。与传统的微波频段相比,毫米波具有更高的频率和更短的波长。这一特性使得毫米波能够承载更多的信息,就像一辆更大容量的货车,可以一次性运输更多的货物,从而提供更高的传输速度。
毫米波通信的优势
- 高带宽:毫米波频段拥有极宽的带宽,通常认为其频率范围为 26.5 - 300GHz,带宽高达 273.5GHz,超过从直流到微波全部带宽的 10 倍。即使考虑大气吸收,在大气中传播时可使用的四个主要窗口的总带宽也可达 135GHz,为微波以下各波段带宽之和的 5 倍 。这使得毫米波通信能够实现高速数据传输,轻松满足高清视频、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等对带宽要求极高的应用需求。比如,在 5G 网络中,毫米波技术可以让用户流畅地观看超高清(4K)视频,加载速度极快,几乎没有卡顿现象,极大地提升了观看体验。
- 低延迟:低延迟是毫米波通信的又一显著优势。对于实时性要求极高的应用,如自动驾驶、远程医疗和即时游戏等场景,毫秒级的响应时间至关重要。在自动驾驶中,车辆需要在瞬间对周围环境变化做出反应,毫米波通信的低延迟特性能够确保车辆及时接收和处理来自传感器、其他车辆以及基础设施的信息,从而保障行驶安全。在远程医疗手术中,医生的操作指令能够通过毫米波通信快速传输到手术设备,实现精准操作,降低手术风险。
- 波束窄:在相同天线尺寸下,毫米波的波束要比微波的波束窄得多。例如,一个 12cm 的天线,在 9.4GHz 时波束宽度为 18 度,而 94GHz 时波束宽度仅 1.8 度 。这使得毫米波通信能够更准确地指向目标,分辨相距更近的小目标或者更为清晰地观察目标的细节。在城市环境中,众多的通信设备和信号交织在一起,容易产生干扰。而毫米波的窄波束特性可以有效减少干扰,提高频谱利用率,就像在拥挤的街道上,一条狭窄而精准的通道能够更高效地通行,避免与其他 “交通流” 发生碰撞。
毫米波通信在城市中的应用场景
- 城市热点区域:在体育场馆、演唱会现场、购物中心等人员密集的城市热点区域,大量用户同时使用移动设备,对网络带宽和容量提出了极高的要求。传统的通信技术往往难以满足如此集中的高流量需求,导致网络拥堵,用户体验差。毫米波通信凭借其高带宽和大容量的优势,能够为这些区域提供高密度、高带宽的无线接入服务,确保每个用户都能享受到快速、稳定的网络连接。无论是现场直播赛事、实时分享精彩瞬间,还是流畅地进行线上购物,毫米波通信都能轻松应对。
- 固定无线接入:对于一些难以铺设光纤的区域,如老旧城区、偏远乡村或者地形复杂的地区,固定无线接入(FWA)成为一种理想的解决方案。毫米波技术可以用于固定无线接入场景,为这些地方提供高速互联网服务。通过毫米波通信,运营商可以快速部署网络,无需大规模的物理基础设施建设,降低了成本和时间。这使得更多人能够享受到高速网络带来的便利,促进了数字鸿沟的缩小,让偏远地区的人们也能与世界紧密相连,获取丰富的信息资源,开展远程教育、远程办公等活动。
人体 “插足”,通信受阻
毫米波通信虽好,但在城市环境中,它也面临着一些挑战,其中人体阻塞就是一个不容忽视的问题。当人们在毫米波通信覆盖区域内活动时,人体可能会不经意间阻挡毫米波信号的传播,从而对通信质量产生负面影响,就像在热闹的城市街道上,突然出现的障碍物会阻碍交通顺畅一样。
(一)阻塞现象初窥探
在城市的毫米波蜂窝通信网络中,人体阻塞现象十分常见。想象一下,你正走在繁华的商业街上,手里拿着支持毫米波通信的手机,流畅地刷着短视频。然而,当你与迎面走来的人群擦肩而过时,手机视频可能会突然出现卡顿,甚至加载失败 ,信号强度也会迅速下降。这种信号突然减弱、中断的情况,很可能就是人体阻塞了毫米波信号导致的。在人员密集的场所,如地铁站、购物中心,这种现象更加频繁。比如在上下班高峰期的地铁站,大量乘客涌入站台,此时使用毫米波通信的设备常常会出现通信不稳定的状况,这严重影响了用户的使用体验。
(二)阻塞原理大揭秘
毫米波之所以容易被人体阻塞,与其波长特性密切相关。我们知道,毫米波的波长在 1 毫米至 10 毫米之间,是非常短的。而人体的尺寸相对毫米波波长来说要大得多,当毫米波信号遇到人体时,就像小石子撞上了大石块,无法轻易绕过,只能被反射、散射或吸收。这就导致信号在传播过程中能量大量损失,难以有效地到达接收端,从而造成通信质量下降。
与其他频段信号相比,毫米波的敏感性就更加突出了。例如,低频段的信号,由于其波长较长,具有更强的绕射能力,就像一个灵活的舞者,可以轻松绕过人体等障碍物继续传播,受人体的影响较小。而毫米波则如同一个行动略显笨拙的人,一旦遇到障碍物,就容易 “碰壁”。在相同的环境下,低频段信号能够稳定地保持通信连接,而毫米波信号却可能因为人体的短暂遮挡而中断 ,这充分体现了毫米波对人体阻塞的敏感性。
⛳️ 运行结果

📣 部分代码
🔗 参考文献
S. Roger, M. Cobos, C. Botella-Mascarell, G. Fodor, "Fast Channel Estimation in the Transformed Spatial Domain for Analog Millimeter Wave Systems", IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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毫米波通信中人体阻塞影响分析与仿真
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