Near-Field Terahertz Communications: Model-Based and Model-Free Channel Estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) band is expected to be one of the key enabling technologies of the sixth generation (6G) wireless networks because of its abundant available bandwidth and very narrow beamwidth. Due to high frequency operations, electrically small array apertures are employed, and the signal wavefront becomes spherical in the near-field. Therefore, near-field signal model should be considered for channel acquisition in THz systems. Unlike prior works which mostly ignore the impact of near-field beam-squint (NB) and consider either narrowband scenario or far-field models, this paper introduces both a model-based and a model-free techniques for wideband THz channel estimation in the presence of NB. The model-based approach is based on orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, for which we design an NB-aware dictionary. The key idea is to exploit the angular and range deviations due to the NB. We then employ the OMP algorithm, which accounts for the deviations thereby ipso facto mitigating the effect of NB. We further introduce a federated learning (FL)-based approach as a model-free solution for channel estimation in a multi-user scenario to achieve reduced complexity and training overhead. Through numerical simulations, we demonstrate the effectiveness of the proposed channel estimation techniques for wideband THz systems in comparison with the existing state-of-the-art techniques.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle