基于智能反射面辅助矿井通信系统信道估计OA北大核心CSTPCD

针对矿井下复杂、随机的无线信道特性所导致的信道估计准确度低的问题,结合智能反射面IRS技术,提出了井下IRS辅助多用户通信系统模型,通过优化传输路径、重新配置无线传输环境,提高井下信道估计准确度。首先,结合IRS技术,建立了井下IRS辅助多用户信号传输模型,基于该模型推导了平行因子分解信道估计算法,并仿真了该算法在IRS辅助矿井通信系统中的性能。仿真结果表明,与传统的最小二乘(LS)算法和正交匹配追踪算法相比,在归一化均方误差为10^(-2)时,PARAFAC分解算法信噪比可降低约8 dB,且算法执行时间略小于LS算法。