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
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。