【信道估计】基于太赫兹集成UM-MIMO和IRS系统的混合球面与平面波信道建模与估计Matlab仿真

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。 往期回顾关注个人主页完整代码获取 定制创新 论文复现私信个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍太赫兹集成 UM-MIMO 和 IRS 系统中混合球面与平面波信道建模与估计是解决太赫兹信号传播问题的关键技术具体如下背景太赫兹频段因超大带宽潜力成为 6G 通信关键技术之一但存在路径损耗高、覆盖范围有限的问题。UM-MIMO 和 IRS 的引入可解决这些问题而混合球面波与平面波模型能更精确描述近场与远场信道特性。混合波模型理论基础平面波模型适用于远场场景信道响应仅与角度相关。球面波模型适用于近场场景需考虑收发端距离导致的相位曲率。通常根据距离d与阵列孔径D、波长λ的关系划分区域当d≥2D2/λ时为远场采用平面波近似当d2D2/λ时为近场采用球面波建模此时信道响应hn,mαe−jλ2π(dn,m)其中α为路径增益dn,m为第n个发射天线与第m个接收天线的距离。UM-MIMO 与 IRS 联合信道估计步骤UM-MIMO 部分可通过导频信号估计直达路径信道矩阵Hdirect常采用压缩感知技术如正交匹配追踪OMP算法来减少导频开销。IRS 反射路径参数估计时将反射信道分解为发射 - IRS 的HTI和 IRS - 接收的HIR通过交替优化进行估计。最后进行混合波模型参数融合对近场路径采用球面波参数化远场路径采用平面波角度参数通过联合优化目标函数来实现。可设计分层训练序列先估计远场参数再细化近场参数同时采用差分相位模式如 Hadamard 矩阵配置 IRS 相位以最大化信道参数可辨识性。⛳️ 运行结果 部分代码function v vec( x )% VEC Vectorize.% VEC(X), where X is a vector, matrix, or N-D array, returns a column vector% containing all of the elements of X; i.e., VEC(X)X(:).v reshape( x, numel( x ), 1 );% Copyright 2005-2016 CVX Research, Inc.% See the file LICENSE.txt for full copyright information.% The command cvx_where will show where this file is located. 参考文献更多免费数学建模和仿真教程关注领取