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O segredo da queda rápida e lenta: como afetar a estimativa do estado do canal?
Na comunicação sem fio, as informações de status do canal (CSI) são uma característica de canal conhecida do link de comunicação. Essas informações descrevem como o sinal viaja do transmissor para o receptor e representa o efeito combinado de fatores como espalhamento, atenuação e atenuação da distância. Esse processo é chamado de estimativa de canal. Através da CSI, as comunicações sem fio podem ajustar as transmissões de acordo com as condições atuais do canal, o que é crucial para alcançar uma comunicação confiável em altas taxas de dados em sistemas multi-antena.
As informações de status do canal geralmente precisam ser estimadas no receptor e quantizadas e alimentadas de volta ao transmissor (embora seja possível executar a estimativa de link reverso nos sistemas duplex de divisão de tempo (TDD)). Portanto, o CSI entre o transmissor e o receptor pode diferir, comumente conhecido como CSIT (informações de status do canal no transmissor) e CSIR (informações de status do canal no receptor).A aquisição do CSI é quase sempre limitada pela velocidade da alteração da condição do canal. Em um sistema de desbotamento rápido, é razoável usar apenas o CSI estatístico quando o ambiente do canal mudar rapidamente.
Diferentes tipos de informações sobre status do canal
As informações de status do canal podem ser divididas em dois níveis: CSI instantâneo e CSI estatístico. O CSI transitório (ou CSI de curto prazo) significa que a condição atual do canal é conhecida e pode ser considerada como conhecendo a resposta de impulso do filtro digital. Isso oferece a oportunidade de ajustar o sinal de transmissão de acordo com a resposta do impulso, otimizando assim o sinal recebido para multiplexação espacial ou baixas taxas de erro de bits.
Por outro lado, o CSI estatístico (ou CSI de longo prazo) significa uma certa compreensão das características estatísticas do canal, que podem incluir o tipo de distribuição de desbotamento, ganho médio de canal, componentes de visualização direta e correlação espacial. Esta informação também pode ser usada para otimização de transmissão.
Nos sistemas reais, os CSIs disponíveis geralmente estão entre esses dois níveis; CSIs instantâneas com alguns erros de estimativa/quantização são combinados com estatísticas.
Estabilidade do CSI transitório e CSI estatístico
Idealmente com o CSI instantâneo, a matriz de canais H é totalmente conhecida. No entanto, devido ao erro na estimativa do canal, as informações do canal podem ser expressas como sua estimativa, o que afeta ainda mais a confiabilidade do canal. No caso de desbotamento rápido, a eficácia do processo de estimativa se torna essencial, pois os sinais contínuos exigem informações rápidas e precisas do estado do canal.
O CSI estatístico fornece informações adicionais para ativar a otimização da transmissão, o que pode melhorar o efeito da comunicação, mesmo quando informações instantâneas estão incompletas. Isso permite que os sistemas de comunicação sem fio ajustem efetivamente suas estratégias operacionais, mesmo sob diferentes condições ambientais.
Métodos de estimativa de informações sobre status do canal
O método de estimativa do canal inclui uma sequência de treinamento (ou sequência piloto), ou seja, a transmissão é realizada usando um sinal conhecido, e a matriz de canal H é estimada em conjunto através do sinal recebido e do sinal de transmissão conhecido. Esse processo requer consideração de vários sinais piloto recebidos e pode ser combinado entre si para estimar com precisão as informações do canal.
Na estimativa menos quadrada (estimativa de LS), quando a distribuição de canal e ruído são desconhecidos, a estimativa pode ser melhorada minimizando o erro quadrado médio.
Se a distribuição do canal e do ruído for conhecida, a estimativa bayesiana poderá ser usada para reduzir ainda mais o erro de estimativa. Esse método utiliza totalmente as características estatísticas dos canais anteriores e tem uma melhora significativa na precisão do que a estimativa de LS. Através do desenvolvimento vigoroso dessas tecnologias, o potencial de estimativa de canal nas comunicações sem fio foi fortalecido.
Aprendizagem profunda e estimativa de canal
Com o avanço da aprendizagem profunda, estudos recentes mostraram que as informações do estado do canal podem ser estimadas por meio de redes neurais. Por exemplo, o uso de redes neurais convolucionais 2D/3D pode não apenas reduzir o número de sinais piloto de maneira a fabricar épocas, mas também alcançar um melhor desempenho. Isso se deve principalmente à boa capacidade de interpolação das redes neurais no tempo e na frequência.
Data assistida e estimativa cega
A troca entre a estimativa assistida por dados (ou seja, estimativa com base em dados conhecidos) e estimativa cega (estimativa com base nos dados recebidos) é uma precisão e emissão aérea. Embora as abordagens assistidas por dados geralmente exijam mais largura de banda, sua precisão tende a exceder as estimativas cegas.
No entanto, em um ambiente de comunicação em rápida mudança, como equilibrar a precisão com a sobrecarga continua sendo um importante tópico de pesquisa. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia sem fio, o método de estimativa de informações sobre o estado do canal também está em constante evolução. Então, quais serão os desafios que a comunicação sem fio enfrenta no futuro?
