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Two-Timescale Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications
Authors : Chen Hu,Lingling Dai,Shuangfeng Han, and Xiaoyun Wang
这个论文提出的两种时间尺度很不错,值得学习一下
文件结构
baseline |
matrixOMP WangZ_ChannelEstimation WangZ_PilotAllocation WangZ_PilotTransmission |
|||
load data and plot |
data load_and_plot |
|||
tools |
ACE_RIS_1bit ReflectionChannelEstimation ReflectionPilotTransmission UEUplinkChannelEstimation UEUplinkPilotTransmission |
|||
主函数 |
convergence |
NMSE_SR_SNR_Comparison |
main文件convergence
addpath 使用同级文件夹中的文件
numel 向量的长度
normrnd 随机正态分布
optimset 结构体options_Phase1 = struct;options_Phase1.M = M;options_Phase1.N = N;options_Phase1.SI_plus_noise_var = SI_plus_noise_power;options_Phase1.Tx_power = Tx_power_BS;options_Phase1.L = L;options_Phase1.Tx_id = 1:L;options_Phase1.sigma2_G = sigma2_G;options_Phase1.I_max = I_max;
dftmtx 做DFT;但程序里面是dftmtx(整数),得到方阵,命名为phi
inv 方阵的逆矩阵
aqueeze 删除了长度为 1 的维度。例如,如果 A 是 3×1×2 数组,则 squeeze(A)返回 3×2 矩阵
semilogy 画图,XY轴都是10为底的对数
set 设置图形对象属性
errorbar 创建y中数据的线图,并在每个数据点处绘制一个垂直误差条,画上下方,所以是误差的两倍
std 返回标准差
conj 共轭
通过公式来串起全文
1.对全部信道建模
在同一个sub-frame 中Φ是同一个
级联信道中估计得到的CSI无法分离G和f
2.双向链路,m1发m2收第t个time slot
t有N+1个,是因为w(9)有N+1个Φ要估计,所以需要N+1个y来计算,RIS还是N个系数,N+1是sub-frame的个数,L个time slots
F是一个(N+1)*(N+1)的方阵
得到初步的a,可以在stage2中初步估计g
a与g乘积之间是存在误差的
最后化结果的g就是误差的最小化,使用LS算法来计算
但看公式的使用像是NMSE
这里就得到了最关键的目标函数
stage2初步估计,得到0次迭代的估计值
在程序中每一次迭代值都保存下来,最终取误差
今天推完维纳滤波器的式子我明白这个怎么推了
用等于0求解即可得到
目标函数Jn是凸函数,通过最小化是可以收敛到0 的
随着外循环的增加,误差变小,目标函数降低并收敛
main文件NMSE_SR_SNR_Comparison
ceil 取大于元素的整数
real 返回实部
randsrc 利用预期的概率产生随机的矩阵
repmat 重复数组副本
trace 对角线元素之和
randperm 返回行向量,其中包含从 1 到 n 没有重复元素的整数随机排列。
dftmtx 可以看作是傅立叶变换所形成的正交基
eye 返回单位矩阵,元素值为1
UE-RIS-BS级联信道
figures
fig.4 不同BS天线数的pilot overhead
fig.5 不同RIS元素数的pilot overhead
fig.6 不同用户数的pilot overhead
fig.7 不同SINR的目标函数归一化数值
用于显示目标函数的收敛
fig.8 不同算法在不同SNR下级联信道的NMSE
fig.9 不同算法在不同SNR下直接链路的NMSE
fig.10不同算法在不同SNR下的速率和
fig.11 不同SNR不同L的时隙下的G估计值与完美CSI下值比较
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