基于生成对抗网络的MIMO信道估计方法.docx
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2022-06-02
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1 引言
为应对移动互联网和物联网爆炸式发展带来的千倍业务流量增长和海量设
备连接， 已经成为国内外移动通信领域的研究热点。业界普遍认为，应
该具备超高的能量效率和频谱效率，与 相比在传输速率、时延和用户体验方
面也要有较大的性能提升。为实现 网络的关键性能指标，大规模多输入多
输出（ ，）系统已经成为一项起基础支撑
作用的关键技术。大规模 系统在基站或接入点上部署大量天线（可达数
百个），提升了多个用户之间的复用能力，从而在不需要增加基站密度和带宽
的条件下大幅度提高频谱效率。研究表明未来的 为了实现太赫兹通信将会使
用超大规模 系统，收发端会部署密集的天线阵列
，例如，为 传
输设计的超大规模 收发端的天线数量均为
。未来社会很有可能是
数据驱动的， 网络将会是内生智能的
，因此学习高维信道数据分布并由此
进行信道估计的生成对抗网络方法具有巨大的发挥空间。
大规模 依赖于空间多路复用，而空间多路复用又依赖于基站在上行
和 下 行 链 路 上 都 拥 有 准 确 的 信 道 状 态 信 息 （ ，
!"）。上行链路获取 !"比较容易实现，终端发送导频信号给基站，基站根
据接收到的导频信号估计信道即可获取 !"。在下行链路中，!"的获取则较为
复杂。一般来说，利用时分双工（#$%$&，''）模式上下行的
互 易性 可 以 获 取 下 行 链 路 信 道 的 !" 。 当 然 不 排 除 频 分 双 工 （ ()#
$%$&，*''）模式适用于某些特定场景。后面的部分针对 ''模型
下的信道估计进行介绍。
信道估计方案大致可以归为非盲信道估计和盲信道估计。非盲信道估计
（即基于导频的信道估计）需要借助收发端都知道的参考信号（即导频），接
收端通过接收到的导频信号进行信道估计。传统的基于导频的信道估计算法有
最 小 二 乘 （ ( ， +" ） 和 最 小 均 方 误 差 （ (
，",）算法。使用导频进行信道估计会占用额外的时隙资源，有效的
解决办法是通过尽量短的导频序列准确地估计信道。此外，通信环境中的高斯
加性白噪声也会影响信道估计质量，因此如何在接收端减少接收到的导频信号
中的噪声也是本文的研究内容。
2 相关研究
在关于大规模 系统中信道估计问题的研究中，基于导频的信道估计
方法大多假设导频序列的长度 -
大于或等于发射天线的数量 -
。如果不考虑
''模式的互易性，在对下行链路进行信道估计时导频序列的长度需要大于或
等于基站的天线数量，对于大规模 系统中动辄几百的天线数量，所用的
导频序列会大大占用无线资源，导致频谱效率降低。如果没有 -
.-
这个假设，
参考文献/
证明了线性最小均方误差（ ",，+",）估计器的性能
会大打折扣。而目前很多信道估计的方法是基于 +", 的
0
0
1所以 -
.-
这个
假设对于很多信道估计方法都是很有利的。但是在大规模 系统中，保证
-
.-
这个假设成立是比较困难的，主要原因有 /个。首先，为了确保 -
.-
，
大量的时间资源被用来发送导频，这将导致发送数据可以使用的时间资源有所
减少，会进一步导致频谱效率降低。其次，信道估计方法的计算复杂度会随着
-
的增加而增加。最后，-
.-
可能根本就不能实现，因为 -
不能大于信道的相
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资源评论
m0_720746642023-06-16果断支持这个资源，资源解决了当前遇到的问题，给了新的灵感，感谢分享~
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