This paper develops a linear minimum mean-square error (LMMSE) channel estimator for single and multicarrier systems that takes advantage of the mutual coupling in antenna arrays. We model the mutual coupling through multiport networks and express the single-user multiple-input multiple-output (MIMO) communication channel in terms of the impedance and scattering parameters of the antenna arrays. We put forward a novel scattering description of the communication channel which requires only the scattering parameters of the arrays as well as the terminated far-field embedded antenna patterns. In multi-antenna single-carrier systems under frequency-flat channels, we show that neglecting the mutual coupling effects leads to inaccurate characterization of the channel and noise correlations. We also extend the analysis to frequency-selective multicarrier channels wherein we further demonstrate that the coupling between the antenna elements within each array increases the number of resolvable channel taps. Standard LMMSE estimators based on existing inaccurate channel models become sub-optimal when applied to the new physically consistent model. We hence develop a new LMMSE estimator that calibrates the coupling and optimally estimates the MIMO channel. It is shown that appropriately accounting for mutual coupling through the developed physically consistent model leads to remarkable performance improvements both in terms of channel estimation accuracy and achievable rate. We demonstrate those gains in a rich-scattering environment using a connected array of slot antennas both at the transmitter and receiver sides.


翻译:本文针对单载波与多载波系统,提出了一种利用天线阵列互耦效应的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计器。通过多端口网络对互耦进行建模,并利用天线阵列的阻抗与散射参数表述单用户多输入多输出(MIMO)通信信道。我们提出了一种新颖的信道散射描述方法,该方法仅需阵列的散射参数以及终端远场嵌入式天线方向图即可实现。在频率平坦信道下的多天线单载波系统中,研究表明忽略互耦效应会导致信道与噪声相关性的不准确表征。进一步将分析扩展至频率选择性多载波信道,并揭示阵列内天线单元间的耦合会增加可分辨信道抽头数量。基于现有非精确信道模型的标准LMMSE估计器在应用于新的物理一致模型时存在次优性,为此我们开发了一种校准耦合效应并实现MIMO信道最优估计的新型LMMSE估计器。结果表明,通过物理一致模型合理考虑互耦效应,可在信道估计精度与可达速率两方面均带来显著的性能提升。我们利用发射端与接收端均采用缝隙天线连接阵列的丰富散射环境验证了这些增益。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
手把手教你写 Dart ffi
阿里技术
0+阅读 · 2022年11月7日
CUDA随笔之Stream的使用
极市平台
2+阅读 · 2022年10月25日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
VIP会员
最新内容
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
6+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
14+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关VIP内容
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
相关资讯
手把手教你写 Dart ffi
阿里技术
0+阅读 · 2022年11月7日
CUDA随笔之Stream的使用
极市平台
2+阅读 · 2022年10月25日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员