ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2025. №8

УДК: 621.396.72

Оценка канала Больших MIMO OFDM систем

КАК Восполнение субдискретизированного тензорА:

Часть 2

С.В. Дорохин, Д.В. Шувалов, В.А. Ляшев

Московский физико-технический институт (НИУ),

141701, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский переулок, д.9

Статья поступила в редакцию 2 мая 2025 г.

Аннотация. Сформировавшаяся при развитии мобильных систем связи пятого поколения тенденция к увеличению числа антенн, поднесущих и полосы канала сохраняется и в контексте сетей шестого поколения. Пропорционально увеличению размеров тензора канала увеличиваются и затраты частотно-временных ресурсов на его оценку. Снижение этих затрат при использовании классических методов ограничено эффектом наложения в пространстве задержек. В первой части нашей работы мы показали, что при восполнении тензора канала, измеренного по перекрестным слоям, количество таких слоев ограничено не рассеянием задержек и возникающим эффектом наложения, а рангами тензора. Несмотря на теоретически доказанную перспективность этих методов, важным остается вопрос возможности практической реализации измерений элементов тензора, необходимых для восполнения. В данной работе мы предлагаем реализовывать измерения широкополосных слоев с помощью алгоритма Simultaneous OMP (SOMP) при перестановке расположения пилотов полиномом. При оценке всего тензора этим методом возможно снизить число требуемых частотно-временных ресурсов по крайней мере в 2 раза без снижения спектральной эффективности системы. Более того, при SNR 0-5 дБ такой метод повышает спектральную эффективность на 10-50 %. При использовании SOMP для измерения широкополосных слоев и дальнейшем восполнении в формате Таккера с псевдослучайной перестановкой слоев количество требуемых ресурсов можно снизить в 4 раза по сравнению с классическими методами, одновременно повышая спектральную эффективность при SNR 0-5 дБ на 12.5 % по сравнению с SOMP. При использовании формата TT необходимость в перестановке слоев отпадает, однако снижение количества требуемых ресурсов возможно только в 3.43 раза с потерями спектральной эффективности 7.5-15 % относительно восполнения в формате Таккера.

Ключевые слова: MIMO системы, OFDM, оценка канала, жадная аппроксимация, восполнение тензора, крестовые приближения.

Автор для переписки: Дорохин Семен Владимирович, dorohin.sv@phystech.edu

Литература

1. Wang C.X. et al. On the road to 6G: Visions, requirements, key technologies, and testbeds // IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2023. – Т. 25. – №. 2. – С. 905-974.

2. Alhamed A., Gültepe G., Rebeiz G.M. 64-element 16–52-GHz transmit and receive phased arrays for multiband 5G-NR FR2 operation // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. – 2022. – Т. 71. – №. 1. – С. 360-372.

3. Lin X. The bridge toward 6G: 5G-Advanced evolution in 3GPP Release I9 // IEEE Communications Standards Magazine. – 2025. – Т. 9. – №. 1. – С. 28-35.

4. Kanatsoulis C.I. et al. Tensor completion from regular sub-Nyquist samples // IEEE Transactions on Signal Processing. – 2019. – Т. 68. – С. 1-16.

5. Dorokhin S., Lyashev V., Makurin M. 6G XL-MIMO Channel Estimation with Sub-Nyquist Tensor Completion // 2025 27th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). – IEEE, 2025. – С. 1-6.

6. Determe J.F. et al. On the exact recovery condition of simultaneous orthogonal matching pursuit // IEEE Signal Processing Letters. – 2015. – Т. 23. – №. 1. – С. 164-168.

7. Fertl P., Matz G. Channel estimation in wireless OFDM systems with irregular pilot distribution // IEEE Transactions on signal processing. – 2010. – Т. 58. – №. 6. – С. 3180-3194.

8. Temlyakov V. Greedy approximation. – Cambridge University Press, 2011. – Т. 20.

9. Tropp J.A. Greed is good: Algorithmic results for sparse approximation // IEEE Transactions on Information theory. – 2004. – Т. 50. – №. 10. – С. 2231-2242.

10. Haupt J., Applebaum L., Nowak R. On the restricted isometry of deterministically subsampled Fourier matrices // 2010 44th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS). – IEEE, 2010. – С. 1-6.

11. Takeshita O.Y. On maximum contention-free interleavers and permutation polynomials over integer rings // IEEE Transactions on Information Theory. – 2006. – Т. 52. – №. 3. – С. 1249-1253.

12. Дорохин С.В. и др. Измерительные сигналы на основе перестановочных полиномов для восполнения тензоров канала OFDM MIMO // T Comm. – 2025. – Т. 19. – №. 5.

13. Tropp J.A., Gilbert A.C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit // IEEE Transactions on information theory. – 2007. – Т. 53. – №. 12. – С. 4655-4666.

14. Tropp J.A., Gilbert A.C., Strauss M.J. Algorithms for simultaneous sparse approximation. Part I: Greedy pursuit // Signal processing. – 2006. – Т. 86. – №. 3. – С. 572-588.

15. Liutkus A. et al. Compressed sensing under strong noise. Application to imaging through multiply scattering media // 2014 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO). – IEEE, 2014. – С. 716-720.

16. He X., Song R., Zhu W.P. Pilot allocation for distributed-compressed-sensing-based sparse channel estimation in MIMO-OFDM systems // IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 2015. – Т. 65. – №. 5. – С. 2990-3004.

17. Singh I., Kalyani S., Giridhar K. A practical compressed sensing approach for channel estimation in OFDM systems // IEEE Communications Letters. – 2015. – Т. 19. – №. 12. – С. 2146-2149.

18. Shuvalov D., Dorokhin S., Makurin M. Complexity Reduction of the Super-Resolution Iterative Reweighted Algorithm // 2025 27th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). – IEEE, 2025. – С. 1-6.

19. Huang H., Zhang J., Jiang J. Low complexity hybrid-field channel estimation based on simultaneous weighted OMP algorithm in Extreme Large-scale MIMO systems // IEEE Access. – 2024. – Т. 12. – С. 46551-46561.

20. Jaeckel S. et al. QuaDRiGa: A 3-D multi-cell channel model with time evolution for enabling virtual field trials // IEEE transactions on antennas and propagation. – 2014. – Т. 62. – №. 6. – С. 3242-3256.

21. Cho Y.S. et al. MIMO-OFDM wireless communications with MATLAB. – John Wiley & Sons, 2010.

22. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Елохин А.В., Сорокин И.С. Пространственная обработка сигналов в MIMO системах сотовой связи. – Нижний Новгород: Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет, 2020. – 134 с.

23. Мансур С.Х., Чубариков В.Н. Об одном обобщении суммы Гаусса // Вестник Московского университета. Серия 1. Математика. Механика. – 2009. – №. 2. – С. 77-80.

Для цитирования:

Дорохин С.В., Шувалов Д.В., Ляшев В.А. Оценка канала больших MIMO OFDM систем как восполнение субдискретизированного тензора: Часть 2 // Журнал радиоэлектроники. – 2025. – №. 8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.8.4