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Le secret de la chute rapide et lente: comment affecter l'estimation de l'état du canal?
Dans la communication sans fil, les informations sur l'état des canaux (CSI) sont un canal connu caractéristique du lien de communication. Ces informations décrivent comment le signal passe de l'émetteur au récepteur et représente l'effet combiné de facteurs tels que la diffusion, l'atténuation et l'atténuation de la distance. Ce processus est appelé estimation des canaux. Grâce à CSI, les communications sans fil peuvent ajuster les transmissions en fonction des conditions de canal actuelles, ce qui est crucial pour obtenir une communication fiable à des débits de données élevés dans les systèmes multi-antennes.
Les informations sur l'état du canal doivent généralement être estimées au récepteur et quantifiées et rémunérées à l'émetteur (bien qu'il soit possible d'effectuer une estimation de la liaison inverse dans les systèmes duplex de la division temporelle (TDD)). Par conséquent, le CSI entre l'émetteur et le récepteur peut différer, communément appelé CSIT (informations d'état du canal au niveau de l'émetteur) et CSIR (informations d'état du canal au récepteur).
L'acquisition de CSI est presque toujours limitée par la vitesse du changement de condition de canal. Dans un système de décoloration rapide, il est raisonnable d'utiliser uniquement le CSI statistique lorsque l'environnement du canal change rapidement.
différents types d'informations sur l'état des canaux
Les informations sur l'état du canal peuvent essentiellement être divisées en deux niveaux: CSI instantanée et CSI statistique. Le CSI transitoire (ou CSI à court terme) signifie que la condition de canal actuelle est connue et peut être considérée comme connaissant la réponse impulsive du filtre numérique. Cela donne la possibilité d'ajuster le signal de transmission en fonction de la réponse impulsionnelle, optimisant ainsi le signal reçu pour le multiplexage spatial ou les taux d'erreur de bit faibles.
En revanche, le CSI statistique (ou CSI à long terme) signifie une certaine compréhension des caractéristiques statistiques du canal, qui peuvent inclure le type de distribution de décoloration, le gain moyen du canal, les composants de visualisation directe et la corrélation spatiale. Ces informations peuvent également être utilisées pour l'optimisation de la transmission.
Dans les systèmes réels, les CSI disponibles sont généralement entre ces deux niveaux; Les CSI instantanés avec certaines erreurs d'estimation / quantification sont combinés avec des statistiques.
Stabilité du CSI transitoire et du CSI statistique
Idéalement avec le CSI instantané, la matrice de canal H est pleinement connue. Cependant, en raison de l'erreur dans l'estimation du canal, les informations du canal peuvent être exprimées comme son estimation, ce qui affecte en outre la fiabilité du canal. Dans le cas de la décoloration rapide, l'efficacité du processus d'estimation devient clé, car les signaux continus nécessitent des informations d'état de canal rapide et précise.
Statistical CSI fournit des informations supplémentaires pour permettre l'optimisation de la transmission, ce qui peut améliorer l'effet de communication même lorsque des informations instantanées sont incomplètes. Cela permet aux systèmes de communication sans fil d'ajuster efficacement leurs stratégies de fonctionnement même dans différentes conditions environnementales.
Méthodes d'estimation des informations sur l'état des canaux
La méthode d'estimation du canal comprend une séquence d'entraînement (ou séquence pilote), c'est-à-dire que la transmission est effectuée en utilisant un signal connu, et la matrice H du canal est estimée conjointement par le signal reçu et le signal de transmission connu. Ce processus nécessite l'examen de plusieurs signaux pilotes reçus et peut être combiné les uns avec les autres pour estimer avec précision les informations du canal.
Dans la moindre estimation carrée (estimation LS), lorsque la distribution du canal et du bruit est inconnue, l'estimation peut être améliorée en minimisant l'erreur quadratique moyenne.
Si la distribution du canal et le bruit est connue, l'estimation bayésienne peut être utilisée pour réduire davantage l'erreur d'estimation. Cette méthode utilise pleinement les caractéristiques statistiques des canaux précédents et a une amélioration significative de la précision que l'estimation LS. Grâce au développement vigoureux de ces technologies, le potentiel d'estimation des canaux dans les communications sans fil a été encore renforcé.
Apprentissage en profondeur et estimation des canaux
Avec l'avancement de l'apprentissage en profondeur, des études récentes ont montré que les informations sur l'état des canaux peuvent être estimées par le biais de réseaux de neurones. Par exemple, l'utilisation de réseaux de neurones convolutionnels 2D / 3D peut non seulement réduire le nombre de signaux pilotes d'une manière de fabriquer des époques, mais également obtenir de meilleures performances. Cela est principalement dû à la bonne capacité d'interpolation des réseaux de neurones en temps et en fréquence.
Estimation des données assistées et aveugles
Le compromis entre l'estimation assistée par les données (c'est-à-dire l'estimation basée sur des données connues) et l'estimation aveugle (estimation basée sur les données reçues) est une précision et un problème de frais généraux. Bien que les approches assistées par les données nécessitent souvent plus de bande passante, leur précision a tendance à dépasser les estimations aveugles.
Cependant, dans un environnement de communication en évolution rapide, comment équilibrer la précision avec les frais généraux reste un sujet de recherche important. Avec le développement rapide de la technologie sans fil, la méthode d'estimation des informations sur l'état des canaux est également en constante évolution. Alors, quels seront les défis auxquels la communication sans fil sera confrontée à l'avenir?
