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Das Geheimnis des schnellen und langsamen Sturzes: Wie kann man die Schätzung des Kanalzustands beeinflussen?
In der drahtlosen Kommunikation ist Channel Status Information (CSI) ein bekannter Kanal, der für die Kommunikationsverbindung charakteristisch ist. Diese Informationen beschreiben, wie das Signal vom Sender zum Empfänger wandert und den kombinierten Effekt von Faktoren wie Streuung, Abschwächung und Distanzdämpfung darstellt. Dieser Prozess wird als Kanalschätzung bezeichnet. Durch CSI kann die drahtlose Kommunikation Getriebe entsprechend den aktuellen Kanalbedingungen anpassen, was für die Erreichung einer zuverlässigen Kommunikation mit hohen Datenraten in Multi-Antenna-Systemen von entscheidender Bedeutung ist.
Kanalstatusinformationen müssen normalerweise am Empfänger geschätzt und quantisiert und an die Sender zurückgeführt werden (obwohl es möglich ist, die Schätzung der Reverse -Verbindungsschätzung bei TDD -Systemen (TDD) durchzuführen). Daher kann sich der CSI zwischen Sender und Empfänger unterscheiden, allgemein als CSIT (Kanalstatusinformationen am Sender) und CSIR (Kanalstatusinformationen am Empfänger) bezeichnet.
Die Erfassung von CSI ist fast immer durch die Geschwindigkeit der Kanalbedingungsänderung begrenzt. In einem schnell verblassenden System ist es vernünftig, nur statistische CSI zu verwenden, wenn sich die Kanalumgebung schnell ändert.
verschiedene Arten von Kanalstatusinformationen
Kanalstatusinformationen können grundsätzlich in zwei Ebenen unterteilt werden: Instantane CSI und statistische CSI. Transientes CSI (oder kurzfristige CSI) bedeutet, dass der aktuelle Kanalzustand bekannt ist und als Kenntnis der Impulsantwort des digitalen Filters angesehen werden kann. Dies bietet die Möglichkeit, das Übertragungssignal gemäß der Impulsantwort anzupassen und so das empfangene Signal für räumliche Multiplexe oder niedrige Bitfehlerraten zu optimieren.
Im Gegensatz dazu bedeutet statistischer CSI (oder langfristiger CSI) ein bestimmtes Verständnis der statistischen Eigenschaften des Kanals, das den Verteilungsverteilungstyp, die durchschnittliche Kanalverstärkung, die direkten Betrachtungskomponenten und die räumliche Korrelation umfassen kann. Diese Informationen können auch für die Übertragungsoptimierung verwendet werden.
In den tatsächlichen Systemen liegen die verfügbaren CSIs normalerweise zwischen diesen beiden Ebenen; Sofortige CSIs mit einigen Schätz-/Quantisierungsfehlern werden mit Statistiken kombiniert.
Stabilität von transienten CSI und statistischen CSI
idealerweise ist die Kanalmatrix H vollständig bekannt. Aufgrund des Fehlers bei der Kanalschätzung können die Kanalinformationen jedoch als Schätzung ausgedrückt werden, was die Zuverlässigkeit des Kanals weiter beeinflusst. Im Falle eines schnellen Verblassens wird die Wirksamkeit des Schätzungsprozesses zu einem Schlüssel, da kontinuierliche Signale schnelle und genaue Informationen zur Kanalstaat erfordern.
Statistisches CSI liefert zusätzliche Informationen, um die Übertragungsoptimierung zu ermöglichen, die den Kommunikationseffekt auch dann verbessern kann, wenn sofortige Informationen unvollständig sind. Auf diese Weise können drahtlose Kommunikationssysteme ihre Betriebsstrategien auch unter verschiedenen Umgebungsbedingungen effektiv anpassen.
Methoden zur Schätzung der Kanalstatusinformationen
Die Kanalschätzungsmethode enthält eine Trainingssequenz (oder eine Pilotsequenz), dh die Übertragung wird unter Verwendung eines bekannten Signals durchgeführt, und die Kanalmatrix H wird gemeinsam über das empfangene Signal und das bekannte Sendungssignal geschätzt. Dieser Prozess erfordert die Berücksichtigung mehrerer Pilotsignale und kann miteinander kombiniert werden, um die Informationen des Kanals genau zu schätzen.
Bei der kleinsten Quadratschätzung (LS -Schätzung) kann die Schätzung, wenn die Kanal- und Rauschverteilung unbekannt ist, verbessert werden, indem der mittlere quadratische Fehler minimiert wird.
Wenn die Verteilung des Kanals und des Rauschens bekannt ist, kann die Bayes'sche Schätzung verwendet werden, um den Schätzfehler weiter zu verringern. Diese Methode nutzt die statistischen Eigenschaften früherer Kanäle vollständig und hat eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit als die LS -Schätzung. Durch die kräftige Entwicklung dieser Technologien wurde das Potenzial für die Schätzung der Kanalschätzungen in der drahtlosen Kommunikation weiter verstärkt.
Deep Learning und Channelschätzung
Mit der Weiterentwicklung von Deep Learning haben neuere Studien gezeigt, dass Kanalstaateninformationen durch neuronale Netze geschätzt werden können. Beispielsweise kann die Verwendung von 2D/3D-Faltungsnetzwerken nicht nur die Anzahl der Pilotsignale auf epochende Weise reduzieren, sondern auch eine bessere Leistung erzielen. Dies ist hauptsächlich auf die gute Interpolationsfähigkeit von neuronalen Netzwerken in Zeit und Häufigkeit zurückzuführen.
Daten assistierte und blinde Schätzung
Der Kompromiss zwischen der datenunterstützten Schätzung (d. H. Schätzung basierend auf bekannten Daten) und Blindschätzung (Schätzung basierend auf empfangenen Daten) ist eine Genauigkeit und ein Overhead-Problem. Während datenunterstützte Ansätze häufig mehr Bandbreite erfordern, überschritten ihre Genauigkeit tendenziell die Blindenschätzungen.
In einem sich schnell verändernden Kommunikationsumfeld bleibt jedoch die Genauigkeit der Genauigkeit mit Overhead ein wichtiges Forschungsthema. Mit der schnellen Entwicklung der drahtlosen Technologie entwickelt sich auch die Schätzmethode der Kanalstaatinformationen ständig weiter. Was werden sich also die Herausforderungen für die künftige Kommunikation der drahtlosen Kommunikation stellen?
