面向6G的超大规模MIMO信道估计技术：进展与挑战.docx

面向6G的超大规模MIMO信道估计技术：进展与挑战

目录

面向6G的超大规模MIMO信道估计技术：进展与挑战（1）．．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.16G通信技术背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2超大规模MIMO技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3信道估计在6G超大规模MIMO中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

超大规模MIMO信道估计技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1基于统计模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.1多用户信道模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2多天线信道模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2基于机器学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.1神经网络在信道估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.2深度学习算法的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3基于信号处理的信道估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.1基于最大似然估计的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3.2基于最小均方误差估计的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

超大规模MIMO信道估计技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1高度非平稳信道建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2增多的天线数量带来的计算复杂度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3非理想信道条件下的性能保障．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.4多用户协作与干扰管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.5能耗与资源优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

解决方案与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1基于联合信号处理与学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2硬件实现与资源分配优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3未来研究方向与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.1某超大规模MIMO信道估计系统案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2某实际应用场景下的信道估计效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

面向6G的超大规模MIMO信道估计技术：进展与挑战（2）．．．．．．．．．．39

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.16G通信背景及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.2超大规模MIMO技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.3信道估计在超大规模MIMO系统中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

面向6G的超大规模MIMO信道估计技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.1传统信道估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.1.1线性最小均方误差估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.1.2非线性最小均方误差估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.2基于模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.2.1随机模型方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2.2随机矩阵理论方法．．．．．．．．