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🔥 内容介绍
一、研究背景与问题提出
随着6G通信技术的快速发展，太赫兹（0.1-10 THz）频段因其超大带宽潜力成为关键技术方向。然而，太赫兹信号的高路径损耗和有限覆盖范围限制了其实际应用。超大规模多输入多输出（UM-MIMO）技术通过增加天线数量提升空间复用能力，智能反射面（IRS）通过动态调整反射路径补偿信号衰减，二者结合可显著改善太赫兹通信性能。但混合波束成形架构下，近场（球面波）与远场（平面波）共存的混合场信道特性，导致传统基于平面波假设的信道估计方法性能急剧下降。例如，在300 GHz频段、256元UM-MIMO和64元IRS系统中，传统方法在混合场场景下的均方误差（MSE）较纯远场模型高3-5 dB，频谱效率降低40%以上。因此，如何实现混合球面与平面波信道的高精度估计，成为6G太赫兹通信系统部署的核心挑战。
二、理论基础与文献综述
2.1 混合场信道模型
混合场信道由远场平面波和近场球面波叠加构成。远场区域（距离d≥2D²/λ，D为阵列孔径，λ为波长）采用平面波近似，信道响应仅与角度相关；近场区域（d<2D²/λ）需考虑距离引起的相位曲率，信道响应可表示为：
2.2 现有研究进展
压缩感知与参数估计：基于正交匹配追踪（OMP）的混合场信道估计方法通过构建稀疏字典实现参数化估计，但需预先知道远近场路径比例，且计算复杂度高。
深度学习框架：循环Transformer（BRT）通过自注意力机制迭代优化信道估计，在300 GHz频段下将归一化均方误差（NMSE）较传统方法降低5-7.5 dB，但需大量训练数据支持。
远近场路径分离算法：分离式牛顿化正交匹配追踪（S-NOMP）通过阈值准则分离远近场路径分量，再分别采用F-NOMP和N-NOMP算法估计，在缺乏先验信息条件下仍能实现高效估计，但需优化阈值选择策略。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function U = fun_spatial_DFT(N)
deta = 1/N;
for ii= -(N-1)/2:1:(N-1)/2
U(:,ii+(N+1)/2) = sqrt(1/N)*exp(1i*[0:N-1]*2*pi*deta*ii).'; % spatial DFT matrix n*n
end
end
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
