【信道估计】基于低秩和角度结构辅助毫米波MIMO信道估计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

毫米波通信与 MIMO 技术的融合优势

毫米波通信（工作频段通常为 28GHz、39GHz、60GHz 等）凭借超大带宽（单载波带宽可达数百 MHz 甚至 GHz 级）特性，成为 5G-Advanced 及 6G 通信中实现 “万兆下行、千兆上行” 速率目标的核心技术之一。而多输入多输出（MIMO）技术通过在收发两端部署大规模天线阵列，可在不增加带宽的前提下，利用空间分集或空间复用提升通信系统的容量与可靠性。

毫米波与 MIMO 的融合（即毫米波 MIMO）能充分发挥两者优势：一方面，毫米波的短波长特性（如 28GHz 频段波长约 10.7mm）允许在有限物理空间内集成数十甚至数百根天线，构建大规模 MIMO 阵列；另一方面，MIMO 技术可有效缓解毫米波信道的严重路径损耗与高频选择性衰落，通过多路径分集增强信号覆盖能力。当前，毫米波 MIMO 已广泛应用于室内热点覆盖、车联网、卫星通信等场景，其信道估计性能直接决定了通信系统的传输质量。

毫米波 MIMO 信道的固有特性与估计难点

与传统微波频段 MIMO 信道相比，毫米波 MIMO 信道具有独特的传播特性，这些特性也导致了信道估计面临诸多挑战：

1. 稀疏性与低秩性：毫米波信号穿透损耗大，传播过程中以 “视距（LOS）路径 + 少量非视距（NLOS）路径” 为主，信道冲激响应呈现稀疏特性，对应的信道矩阵具有低秩结构（秩等于有效传播路径数，通常远小于天线数量）。但传统信道估计方法（如最小二乘 LS、最小均方误差 MMSE）未利用这一特性，需发送大量导频信号，导致频谱效率降低；

1. 角度域聚集性：毫米波 MIMO 信道的传播路径具有明显的角度域特征 —— 信号从特定的到达角（AOA）入射至接收端，从特定的离开角（AOD）从发射端辐射，且角度域能量高度聚集。若能精准捕获角度信息，可减少信道估计的自由度，但角度估计易受噪声干扰，尤其在低信噪比（SNR<0dB）场景下，角度偏差会导致信道估计误差显著增大；

1. 高维度与计算复杂度：大规模毫米波 MIMO 系统中，天线数量可达 128×128 甚至 256×256，信道矩阵维度随天线数量呈平方增长。传统基于导频的估计方法需处理高维矩阵运算，计算复杂度急剧上升，难以满足实时通信的需求；

1. 动态时变特性：在车联网等移动场景中，毫米波 MIMO 信道的传播路径（如 LOS 路径被遮挡、NLOS 路径新增）随时间快速变化，要求信道估计方法具备低时延与快速跟踪能力，而传统方法的导频开销与迭代次数难以适配动态场景。

针对上述挑战，本文提出基于低秩和角度结构辅助的毫米波 MIMO 信道估计方法，通过联合利用信道的低秩性与角度域聚集性，在减少导频开销的同时提升估计精度，平衡频谱效率、计算复杂度与估计性能。

毫米波 MIMO 信道模型与结构特性分析

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    a =0;                                     % parameters of the gamma distribution, usually set vey low, e.g., 10^-4 or 0 for SBL algorithm

    b = 0;

    [m,t] = size(Y);

    [~,n] = size(H);

    r_init = 10;

    r_init = min([r_init,round(min([m,n])/2)]);         

    dampfac =0.4;

    DIMRED = 1;

    DIMRED_THR = 1e2;

    tol = 1e-4;

    % From A to B

    h_A_ext_mat = 0*ones(m,n);

    v_h_A_ext_mat = 1e1*ones(m,n);

    % From B to C

    z_B_ext_mat = 0*ones(m,t);

    v_z_B_ext_mat = 1e1*ones(m,t);

    Bit = Quantizer.Bit;

    wvar_hat = sigma;

%     if Bit<inf

%         wvar_hat = sigma;

%     else

%         wvar_hat = 1;

%     end

    %% LR-SBL-CE Algorithm Implemention

    if Bit<inf

        v_z_B_ext = v_z_B_ext_mat(:);

        z_B_ext = z_B_ext_mat(:);

        z_B_ext_real = [real(z_B_ext);imag(z_B_ext)];

        v_B_ext_real = [v_z_B_ext;v_z_B_ext]/2;

        [Real_Imag_z_C_post, Real_Imag_v_z_C_post] = MMSE(Real_Imag_y_bin, z_B_ext_real, v_B_ext_real, Quantizer, wvar_hat/2);

        z_C_post = Real_Imag_z_C_post(1:m*t)+1j*Real_Imag_z_C_post(m*t+1:end);

        v_z_C_post = Real_Imag_v_z_C_post(1:m*t)+Real_Imag_v_z_C_post(m*t+1:end);

        z_C_post_mat = reshape(z_C_post,m,t);

        v_z_C_post_mat = reshape(v_z_C_post,m,t);

        v_z_C_ext_mat = v_z_C_post_mat.*v_z_B_ext_mat./(v_z_B_ext_mat-v_z_C_post_mat+eps);

        z_C_ext_mat = v_z_C_ext_mat.*(z_C_post_mat./(v_z_C_post_mat)-z_B_ext_mat./(v_z_B_ext_mat));

    else

        v_z_C_ext_mat = wvar_hat*ones(m,t);

        z_C_ext_mat = Y;

    end

    % From B to A, transform to row processing

    h_B_post_mat_trans = nan(n,m); 

    v_h_B_post_mat_trans = nan(n,m); 

    for row_ind = 1:m

        h_A_ext_mat_row = h_A_ext_mat(row_ind,:).';

        v_h_A_ext_mat_row = v_h_A_ext_mat(row_ind,:).';

        z_tilde_row = z_C_ext_mat(row_ind,:).';

        v_z_C_row = v_z_C_ext_mat(row_ind,:).';

        Sigma_h_B_post = inv(X'*diag(1./v_z_C_row)*X+diag(1./v_h_A_ext_mat_row));

        h_B_post_mat_trans(:,row_ind) = Sigma_h_B_post*(X'*(z_tilde_row./v_z_C_row)+(h_A_ext_mat_row./v_h_A_ext_mat_row));

        v_h_B_post_mat_trans(:,row_ind) = diag(Sigma_h_B_post);

    end  

    h_B_post_mat = h_B_post_mat_trans.';

    v_h_B_post_mat = v_h_B_post_mat_trans.';

    v_h_B_ext_mat = v_h_A_ext_mat.*v_h_B_post_mat./(v_h_A_ext_mat-v_h_B_post_mat);

    h_B_ext_mat = v_h_B_ext_mat.*(h_B_post_mat./v_h_B_post_mat-h_A_ext_mat./v_h_A_ext_mat);

🔗 参考文献

[1] 冯凯辉,刘陈,黄钲,等.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[J].物联网学报, 2024, 8(4):119-128.

[2] 邵健峰.基于稀疏重构的毫米波大规模MIMO系统信道估计方法研究[D].海南大学,2022.

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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

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

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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