Movable antenna (MA) is a new technology with great potential to improve communication performance by enabling local movement of antennas for pursuing better channel conditions. In particular, the acquisition of complete channel state information (CSI) between the transmitter (Tx) and receiver (Rx) regions is an essential problem for MA systems to reap performance gains. In this paper, we propose a general channel estimation framework for MA systems by exploiting the multi-path field response channel structure. Specifically, the angles of departure (AoDs), angles of arrival (AoAs), and complex coefficients of the multi-path components (MPCs) are jointly estimated by employing the compressed sensing method, based on multiple channel measurements at designated positions of the Tx-MA and Rx-MA. Under this framework, the Tx-MA and Rx-MA measurement positions fundamentally determine the measurement matrix for compressed sensing, of which the mutual coherence is analyzed from the perspective of Fourier transform. Moreover, two criteria for MA measurement positions are provided to guarantee the successful recovery of MPCs. Then, we propose several MA measurement position setups and compare their performance. Finally, comprehensive simulation results show that the proposed framework is able to estimate the complete CSI between the Tx and Rx regions with a high accuracy.


翻译:可移动天线(MA)是一项通过实现天线局部移动以追求更好信道条件从而显著提升通信性能的新兴技术。对于MA系统而言,获取发射端(Tx)与接收端(Rx)区域间的完整信道状态信息(CSI)是发挥其性能优势的关键问题。本文通过利用多径场响应信道结构,提出了一种适用于MA系统的通用信道估计框架。具体而言,基于Tx-MA与Rx-MA在指定位置上的多次信道测量,我们采用压缩感知方法联合估计多径分量(MPCs)的离开角(AoDs)、到达角(AoAs)及其复系数。在该框架下,Tx-MA与Rx-MA的测量位置从根本上决定了压缩感知的测量矩阵,并从傅里叶变换角度分析了该矩阵的互相关性。此外,本文给出了两种MA测量位置判据以保证MPCs的成功恢复,进而提出多种MA测量位置配置方案并比较其性能。最终,综合仿真结果表明,所提框架能够高精度地估计Tx与Rx区域间的完整CSI。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2021年1月27日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:04
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:59
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
4+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
11+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员