Language
Country/Area
No result found
Секрет быстрого и медленного падения: как повлиять на оценку состояния канала?
В беспроводной связи информация о состоянии канала (CSI) является известной характеристикой канала связи связи. Эта информация описывает, как сигнал перемещается от передатчика к приемнику и представляет собой комбинированный эффект таких факторов, как рассеяние, ослабление и ослабление расстояний. Этот процесс называется оценкой канала. Благодаря CSI беспроводная связь может корректировать передачи в соответствии с текущими условиями канала, что имеет решающее значение для достижения надежной связи при высоких показателях передачи данных в многопользовательских системах.
Информация о состоянии канала обычно должна быть оценена в приемнике, а также квантовать и вернуть обратно в передатчик (хотя можно выполнить оценку обратной связи в системах дуплексных (TDD). Следовательно, CSI между передатчиком и приемником может различаться, обычно известный как CSIT (информация о состоянии канала на передатчике) и CSIR (информация о состоянии канала в приемнике).
Приобретение CSI почти всегда ограничено скоростью изменения состояния канала. В системе быстрому выцветанию разумно использовать только статистический CSI, когда среда канала быстро изменяется.
Различные типы информации о состоянии канала
Информация о состоянии канала в основном может быть разделена на два уровня: мгновенный CSI и статистический CSI. Переходные CSI (или краткосрочный CSI) означает, что условие текущего канала известно и может рассматриваться как знание импульсной реакции цифрового фильтра. Это дает возможность отрегулировать сигнал передачи в соответствии с импульсным откликом, тем самым оптимизируя принятый сигнал для пространственного мультиплексирования или низкой скорости ошибок.
Напротив, статистический CSI (или долгосрочный CSI) означает определенное понимание статистических характеристик канала, которые могут включать тип исчезновения распределения, среднее усиление канала, компоненты прямого просмотра и пространственную корреляцию. Эта информация также может использоваться для оптимизации передачи.
В реальных системах доступные CSI обычно находятся между этими двумя уровнями; Мгновенные CSI с некоторыми ошибками оценки/квантования объединяются со статистикой.
стабильность переходного CSI и статистического CSI
В идеале с мгновенным CSI, матрица канала H полностью известна. Однако из -за ошибки в оценке канала информация о канале может быть выражена в качестве его оценки, которая дополнительно влияет на надежность канала. В случае быстрого замирания эффективность процесса оценки становится ключевой, поскольку непрерывные сигналы требуют быстрой и точной информации о состоянии канала.
Статистический CSI предоставляет дополнительную информацию для обеспечения оптимизации передачи, что может улучшить эффект связи, даже когда мгновенная информация является неполной. Это позволяет беспроводной коммуникационной системы эффективно корректировать свои операционные стратегии даже в различных условиях окружающей среды.
Методы оценки информации о состоянии канала
Метод оценки канала включает в себя обучающую последовательность (или пилотную последовательность), то есть пропускание выполняется с использованием известного сигнала, а матрица канала H совместно оценивается через принятый сигнал и известный сигнал передачи. Этот процесс требует рассмотрения нескольких полученных пилотных сигналов, и может быть объединен друг с другом, чтобы точно оценить информацию канала.
В наименьшей квадратной оценке (оценка LS), когда распределение канала и шума неизвестно, оценка может быть улучшена путем минимизации средней квадратной ошибки.
Если распределение канала и шума известно, байесовская оценка может быть использована для дальнейшего снижения ошибки оценки. Этот метод полностью использует статистические характеристики предыдущих каналов и имеет значительное улучшение точности, чем оценка LS. Благодаря энергичному развитию этих технологий потенциал оценки канала в беспроводной связи была еще более укреплена.
Оценка глубокого обучения и канала
С развитием глубокого обучения недавние исследования показали, что информация о состоянии канала может быть оценена через нейронные сети. Например, использование 2D/3D-сверточных нейронных сетей может не только уменьшить количество пилотных сигналов в стиле эпохи, но и достичь лучшей производительности. В основном это связано с хорошей интерполяционной способностью нейронных сетей во времени и частоте.
Оценка с помощью данных и слепая
Обмен между оценкой с помощью данных (то есть оценкой, основанной на известных данных) и слепой оценкой (оценка на основе полученных данных) является точностью и проблем с накладными расходами. В то время как подходы с помощью данных часто требуют большей пропускной способности, их точность имеет тенденцию превышать слепые оценки.
Тем не менее, в быстро меняющейся среде коммуникации, как сбалансировать точность с накладными расходами, остается важной темой исследования. С быстрой разработкой беспроводной технологии метод оценки информации о состоянии канала также постоянно развивается. Так каковы будут проблемы, стоящие перед беспроводным общением в будущем?
