【信道估计】毫米波大规模MIMO系统的透镜天线阵列可靠波束空间信道估计Matlab复现含文献

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心问题：为何需要新的信道估计方案？

要理解该方案的必要性，需先明确毫米波大规模 MIMO 透镜阵列系统的 “优势与矛盾”，这是研究问题的起点：

1. 透镜阵列的核心优势：减少 RF 链数量

毫米波大规模 MIMO 系统需部署数百根天线以弥补高频段路径损耗，但传统全连接架构需 “每根天线对应 1 个 RF 链”，导致硬件成本、功耗急剧上升。透镜天线阵列通过电磁聚焦特性，将空间域的入射信号映射到波束域 —— 仅需选择少量 “能量集中的波束” 与 RF 链连接（即 “波束选择”），即可大幅减少 RF 链数量（例如从 128 根天线对应 128 个 RF 链，降至 128 根天线对应 16 个 RF 链），解决硬件复杂度难题。

2. 核心矛盾：波束选择依赖信道信息，但信道估计面临双重挑战

波束选择的前提是基站准确获取波束空间信道信息（即 “哪些波束对应有效传播路径”），但该系统中信道估计面临两大核心挑战：

• 挑战 1：波束空间信道维度大，但 RF 链有限

  波束空间信道的维度等于 “透镜阵列的波束数量”（通常与天线数量同量级，如 128 波束），但有限的 RF 链（如 16 个）导致基站一次只能接收少量波束信号，无法直接观测全维度信道，传统 “全维度导频扫描” 方案完全失效。

• 挑战 2：导频开销与估计精度的权衡

  传统信道估计方案（如压缩感知 OMP 算法）需发送大量导频以覆盖潜在波束路径，导致导频开销过高（占用宝贵的毫米波频谱资源）；若减少导频，又会因观测信息不足导致估计精度下降，尤其在低信噪比（SNR）场景下性能崩溃。

简言之，现有方案无法在 “有限 RF 链、低导频开销、高估计精度” 三者间实现平衡，这正是该研究需解决的核心问题。

二、核心方案设计：从 “自适应选择网络” 到 “SD-based 估计” 的完整逻辑

该方案通过 “硬件网络设计→问题建模→算法优化” 三步，系统性解决上述矛盾，核心是利用毫米波波束空间信道的结构特性，以支持检测为核心实现高效估计：

1. 第一步：设计自适应选择网络 —— 适配有限 RF 链的观测架构

为解决 “有限 RF 链无法观测全维度信道” 的问题，方案首先设计了自适应选择网络（Adaptive Selecting Network），其核心功能是：

• 不依赖先验信道信息，通过 “动态波束选择” 实现 “少量 RF 链对多波束的分时观测”；

• 例如：16 个 RF 链可通过开关网络，分时连接不同的波束子集（如第 1 次观测波束 1-16，第 2 次观测波束 17-32…），无需增加 RF 链数量，即可获取全维度波束空间信道的 “稀疏观测样本”；

• 关键优势：避免传统固定波束选择的 “观测盲区”，确保对潜在有效波束的覆盖，为后续信道估计提供高质量观测数据。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

m = size(Phi, 2); 

n = size(z, 2); % m x n sparse matrix

a = zeros(m, n); % initial sparse matrix

v = z - Phi * a;

it = 0;

stop = 0;

while ~ stop

y = Phi' * v;

[~, temp2] = sort(sum(abs(y).^2, 2),'descend');

Omega = temp2(1);

if it == 0

T = Omega;

else

T = union(Omega, T_last);

end

T_last = T;

%Signal Estimation

b = zeros(m, n);

T_index = T;

b(T_index, :) = Phi(:, T_index) \ z;

%Prune

🔗 参考文献

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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

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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