Near-Field Channel Reconstruction in Sensing RIS-Assisted Wireless Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
A reconfigurable intelligent surface (RIS) with active elements is an augmented version of an RIS. By equipping all or part of RIS elements with signal processing capabilities, the channel estimation and the design of RIS phases can be further extended, yielding an improvement in the spectral efficiency (SE). In this paper, we first present a novel sensing RIS structure which is efficient for hardware implementation. Unlike partial active elements in previous structures, all elements are available to the RF chains via switches, which enables the traditional channel estimation methods and channel extrapolation to be implemented. Moreover, we make a comprehensive analysis and comparison with other RIS structures from the perspective of channel state information (CSI) acquisition. Considering the large-scale of RIS and base station (BS) array, we model the channel between the user and the RIS, the RIS and the BS using a near-field channel model. Based on the structured channel model, we propose a low-overhead channel reconstruction protocol through a parameter-extracting method, while the training overhead and complexity are also analyzed. In addition, we investigate the RIS elements’ activation strategy to further reduce the training overhead. Finally, numerical results demonstrate that the proposed scheme achieves accurate channel estimation with low overhead, which can also enhance the achievable SE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».