Second Order Rectified Parallel Factor Model Based Cascaded Channel Estimation in IRS-Assisted SWIPT System
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates cascaded channel estimation in intelligent reflecting surface (IRS)-assisted simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) system. Multiple-input multiple-output (MIMO) transceiver structures combined with transmitter active beamforming and IRS passive beamforming are studied. Cascaded channel estimation is transformed into sparse signal reconstruction problem, and compressed sensing (CS) is applied to solve this problem. Only a small amount of training overhead provides reliable channel estimation gains as well as better beamforming gains. Second order rectified parallel factor (PARAFA) model is implemented in IRS-assisted SWIPT system, which is described by tensor decomposition method. The received signal can be represented by PARAFA model with algebraic structure and IRS phase shift. Two cascaded channel estimation approaches, namely, bilinear alternating least squares (BALS) and least squares Khatri-Rao factorization (LSKRF), are proposed respectively. Simulation results show that, compared with orthogonal matching pursuit (OMP) approach, the proposed BALS cascaded channel estimation approach obtains better normalized mean square error (NMSE) and convergence performance with the least parameter constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».