Tensor Signal Modelling and Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Full-Duplex MIMO
Notice bibliographique
Résumé
Channel estimation is one of the main challenges for reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted communication systems with passive reflective elements due to the high number of parameters to estimate. In this paper, we consider channel estimation for a MIMO FD RIS-assisted wireless communication system and use tensor signal modelling techniques to estimate all channel state information (CSI) involving the self-interference, direct-path, and the RIS assisted channel links. We model the received signal as a tensor composed of two CANDECOMP/PARAFAC (CP) decomposition terms for the non-RIS and the RIS assisted links. Based on this model we extend the alternating least squares algorithm to jointly estimate all channels, then derive the corresponding Cramér-Rao Bounds (CRB). Numerical results show that compared to recent previous works which estimate the non-RIS and RIS links during separate training stages, our method provides a more accurate estimate by efficiently using all pilots transmitted throughout the full training duration without turning the RIS off when comparing the same number of total pilots transmitted. For a sufficient number of transmitted pilots, the proposed method's accuracy comes close to the CRB for the RIS channels and attains the CRB for the direct-path and self-interference channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».