Mutual Coupling-Aware Channel Estimation and Beamforming for RIS-Assisted Communications
Notice bibliographique
Résumé
This work studies the problems of channel estimation and beamforming for active reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted multiple-input multiple-output (MIMO) communication, incorporating the mutual coupling (MC) effect through an electromagnetically consistent model. We first demonstrate that MC can be incorporated into a compressed sensing (CS) formulation, albeit with an increase in the dimensionality of the sensing matrix. To overcome this increased complexity, we propose a two-stage strategy. Initially, a low-complexity MC-unaware CS estimation is performed to obtain a coarse channel estimate, which is then used to implement a dictionary reduction (DR) for the MC-aware estimation, effectively reducing the dimensionality of the sensing matrices. This method achieves estimation accuracy close to the direct MC-aware CS method with less overall computational complexity. Furthermore, we consider the joint optimization of RIS configuration, base station precoding, and user combining in a single-user MIMO system. We employ an alternating optimization strategy to optimize these three beamformers. The primary challenge lies in optimizing the RIS configuration, as the MC effect renders the problem non-convex and intractable. To address this, we propose a novel algorithm based on the successive convex approximation (SCA) and the Neumann series expansion. Within the SCA framework, we propose a surrogate function that rigorously satisfies both convexity and equal-gradient conditions to update the iteration direction. Numerical results validate our proposal, demonstrating that the proposed channel estimation and beamforming methods effectively manage the MC in RIS, achieving higher spectral efficiency compared to state-of-the-art approaches.
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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 | 0,001 |
| 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 ».