典型文献
改进的IRS辅助毫米波MIMO级联信道估计
文献摘要：
为改善智能反射表面(Intelligent reflective surface,IRS)辅助的毫米波多输入多输出(Multiple?input multiple?output,MIMO)级联信道的估计精度和收敛速度,基于平行因子(Parallel factor,PARAFAC)分解模型,把常规的双线性交替最小二乘(Bilinear alternating least squares,BALS)算法改进为带松弛因子的ω?BALS算法和正则化的T?BALS,加快了收敛速度和算法稳定性.当基站、IRS元件或用户侧的阵列天线数目较大时,提出改进的奇异值(Singular value decomposition,svd)?BALS算法.该算法通过奇异值分解压缩张量,再利用低维度的核心张量来重构模式n矩阵.仿真结果表明,该算法的归一化均方误差性能有所提高,并且加快了收敛速度.
文献关键词：
智能反射表面;毫米波MIMO;平行因子分解;张量;信道估计
中图分类号：
作者姓名：
张静;王栋;张梦雨
作者机构：
上海师范大学信息与机电工程学院,上海 200234
文献出处：
引用格式：
[1]张静;王栋;张梦雨-.改进的IRS辅助毫米波MIMO级联信道估计)[J].数据采集与处理,2022(06):1259-1267
A类：
级联信道估计,BALS,svd,平行因子分解
B类：
IRS,毫米波,MIMO,善智,智能反射表面,Intelligent,reflective,surface,波多,多输入多输出,Multiple,input,multiple,output,估计精度,收敛速度,Parallel,PARAFAC,分解模型,双线性,性交,交替最小二乘,Bilinear,alternating,least,squares,算法改进,松弛因子,正则化,和算,基站,用户侧,阵列天线,Singular,value,decomposition,奇异值分解,解压缩,张量,低维,重构模式,归一化均方误差,误差性能
AB值：
0.390719
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