Semi blind channel estimation for IRS-assisted MIMO communication system
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent Reflective Surface (IRS) has emerged as a promising approach in our pursuit of continuous enhancements in terms of speed, connectivity, security, latency, and other aspects of wireless communications.IRS is a controllable planar meta-surface that is made of multiple passive reflective elements, each possessing the ability to modify the properties of incident waves by manipulating their phase.This remarkable technology allows for controlling the wireless propagation environment and has a wide range of applications, including passive beamforming, sensing, localization, and security among others.To fully exploit the potential of IRS, accurate knowledge of the channel state information is required.Therefore, in this thesis, we focus on the channel estimation component of an IRS-aided Multiple Input-Mulitple Output (MIMO) communication system.Specifically, we adopt the semi-blind approach and develop a channel estimation algorithm based on the Expectation Maximization (EM) framework.In contrast to other research works, our algorithm is applicable not only to Single Input Multiple Output (SIMO) systems but to general MIMO systems, and assumes that the transmitted data is sourced from a discrete constellation, e.g., 4-QAM modulation scheme.Further, we consider two different channel estimation protocols: non-superimposed and superimposed.The non-superimposed protocol utilizes a traditional pilot-data structure, where the pilots are transmitted first followed by data symbols.On the other hand, in the superimposed protocol both the data and pilot symbols are transmitted simultaneously.To deal with the complexity involved in Abstract ii computing Expectation step (E-step) of the EM algorithm for discrete data sets, a detection-based E-step is introduced where with the help of the Zero Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE), and Soft Decision Fixed Complexity (SDFC) detectors, we estimate the conditional probability of the unknown data symbols given the received signal.Simulation results show that the proposed algorithm performs better than a EM-based method from the recent literature, while the use of detectors for estimating the data vectors, allows us to trade off accuracy and time complexity.Finally, it is shown that the non-superimposed protocol performs comparatively better than the superimposed protocol as we increase the number of pilot symbols.thankful to thank my roommates and friends Vishal, Manoj, Nithila, Barfi, Rhythm, Akriti, Shubham, Nancy, Nehal, Aishwarya, Sandeep, Aashika and all others in Canada for unflagging support throughout the difficult research environment brought on by the COVID-19 epidemic.I also want to deeply appreciate my childhood friend Adharsh for helping me with my academics and never-ending support during challenging times.A special thanks to Prakriti for sharing
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».