面向超大规模阵列的近场宽带信道估计 | 清华大学戴凌龙等

RTE基础设施 • 来源：中国科学信息科学 • 2023年7月4日下午2:07 • 技术文章

研究意义

作为未来6G系统的关键技术，超大规模阵列可显著提升阵列增益，使能毫米波、太赫兹高频宽带通信场景。以可接受的导频开销获取精确的信道状态信息，是实现超大规模阵列理论性能的关键。然而，区别于现有的5G大规模阵列通信系统，6G超大规模阵列面临严重的近场波束分裂问题，对精确的信道估计提出了严峻的挑战。

具体而言，一方面，随着阵列孔径大幅提升，近场球面波传播逐渐成为6G通信系统的重要组成，现有5G系统的远场平面波假设不再适用；另一方面，对于毫米波、太赫兹等大带宽通信场景，不同频点的电磁波等相位面存在较大的差异，导致了波束的分裂。近场效应与波束分裂效应相互耦合，使得近场宽带信道呈现复杂的结构特征。现有的信道估计方案未能有效地挖掘近场宽带信道的潜在结构，难以通过较少的导频开销精确地重构无限信道。

本文工作

为解决上述问题，本文提出了一种基于双线性模式匹配的信道估计方法，挖掘近场波束分裂在角度维度和距离维度的线性模式，以较低的导频开销重构近场宽带信道。具体而言，本文首先证明了近场宽带信道中的每一个路径分量，其支撑集在角度域和距离域均随频率线性的变化（如图1），我们称这种“角度-距离”域线性变化的模式为近场波束分裂的双线性模式。可证明，每一个路径分量有且仅有一种双线性模式。因此，所提算法通过检测接收导频中蕴含的双线性模式，反推每个路径分量的角度、距离参数。最后，以串行检测的方式，恢复所有的路径分量，进而重构出精确的近场宽带信道。

实验结果

本文通过仿真验证了所提信道估计算法的准确性。图2给出了信道估计归一化均方误差随着通信距离的变化。可以看到，现有算法在通信距离较小时，受近场宽带效应的影响均会遭受较为明显的性能损失，产生较大的信道估计误差。而所提方法在所有考虑的距离上均可实现鲁棒的信道估计精度。

图3给了信道估计归一化均方误差随系统带宽的变化。受近场宽带效应导致现有算法在大宽带场景下信道估计的误差较大。而所提方法在所有考虑的带宽场景下，均可实现稳定的信道估计精度。因此，采用双线性模式匹配的信道估计方法可有效克服近场波束分裂对信道估计的负面影响，在远场窄带、远场宽带、近场窄带、近场宽带等场景均可实现精确的信道估计。