【信道估计】基于太赫兹集成UM-MIMO和IRS系统的混合球面与平面波信道建模与估计Matlab仿真
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🔥 内容介绍
太赫兹集成 UM-MIMO 和 IRS 系统中，混合球面与平面波信道建模与估计是解决太赫兹信号传播问题的关键技术，具体如下：
背景：太赫兹频段因超大带宽潜力成为 6G 通信关键技术之一，但存在路径损耗高、覆盖范围有限的问题。UM-MIMO 和 IRS 的引入可解决这些问题，而混合球面波与平面波模型能更精确描述近场与远场信道特性。
混合波模型理论基础：平面波模型适用于远场场景，信道响应仅与角度相关。球面波模型适用于近场场景，需考虑收发端距离导致的相位曲率。通常根据距离d与阵列孔径D、波长λ的关系划分区域，当d≥2D2/λ时为远场，采用平面波近似；当d<2D2/λ时为近场，采用球面波建模，此时信道响应hn,m=αe−jλ2π(dn,m)，其中α为路径增益，dn,m为第n个发射天线与第m个接收天线的距离。
UM-MIMO 与 IRS 联合信道估计步骤：UM-MIMO 部分可通过导频信号估计直达路径信道矩阵Hdirect，常采用压缩感知技术如正交匹配追踪（OMP）算法来减少导频开销。IRS 反射路径参数估计时，将反射信道分解为发射 - IRS 的HTI和 IRS - 接收的HIR，通过交替优化进行估计。最后进行混合波模型参数融合，对近场路径采用球面波参数化，远场路径采用平面波角度参数，通过联合优化目标函数来实现。可设计分层训练序列，先估计远场参数再细化近场参数，同时采用差分相位模式（如 Hadamard 矩阵）配置 IRS 相位，以最大化信道参数可辨识性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function v = vec( x )
% VEC Vectorize.
% VEC(X), where X is a vector, matrix, or N-D array, returns a column vector
% containing all of the elements of X; i.e., VEC(X)=X(:).
v = reshape( x, numel( x ), 1 );
% Copyright 2005-2016 CVX Research, Inc.
% See the file LICENSE.txt for full copyright information.
% The command 'cvx_where' will show where this file is located.