电讯技术

作者：蒲旭敏,张庆玉,王可豪,刘胤岚

单位：(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

关键词：超大规模多输入多输出(XL-MIMO)；信道估计；压缩感知；深度学习；参数估计；

基金：国家自然科学基金资助项目(61701062);中国博士后科学基金(2019M651649);江苏省博士后科研基金(2018K041c);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202100649,KJQN202000612)

超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)作为6G的关键候选技术之一，通过配置数百乃至数千根天线单元，极大地提高了无线通信和传感的频谱效率。为了充分发挥超大规模MIMO技术的潜力，获取准确的信道状态信息至关重要，这使得信道估计成为该领域的一个核心议题。概述了超大规模MIMO信道的近场及非平稳特性，综述了近年来针对此类场景发展的信道估计方法，指出现有研究往往基于较为简化的假设或未能充分考虑超大规模MIMO特有的信道属性，导致在实际应用中的准确性不足。最后总结分析了当前超大规模MIMO信道估计方法的挑战及潜在的解决思路。

来源：2024年第12期

《电讯技术》期刊编辑部

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