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Zusammenfassung Drahtlose Kommunikationssysteme sind von Natur aus durch Faktoren wie Ausblenden, Pfadverlust und Abschattung herausgefordert, was zu potenziellen Fehlern bei der Datenübertragung führt. Traditionelle Methoden zur Minderung dieser Probleme umfassen Leistungsregelung, Diversifizierung, variierendes Beamforming und Modulationstechniken. Die unvorhersehbare Natur des drahtlosen Mediums schränkt jedoch oft ihre Wirksamkeit ein. Ein neuer Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist die Implementierung von kaskadierten intelligenten reflektierenden Flächen (IRS). IRS-Systeme bestehen aus mehreren passiven Elementen, die elektromagnetische Wellen intelligent reflektieren und somit die Signalqualität verbessern. Das Advanced Discrete Fourier Transform (ADFT) Matrizen-Schema wird in der Kanalschätzung untersucht, eine neuartige Methode, die besonders geeignet für drahtlose Netzwerke mit kaskadierten IRS ist. Das ADFT-Matrixschema ist aufgrund seiner Effizienz im Management der gemeinsamen Linkkonfiguration von kaskadierenden Kanalkoeffizienten von Bedeutung, was die Pilotübertragung effektiv reduziert. Im Vergleich zu traditionellen Methoden der Kanalschätzung wie den kleinsten Quadraten, maximaler a posteriori Wahrscheinlichkeit und linearer minimaler mittlerer quadratischer Fehler zeigt das ADFT-Matrixschema eine überlegene Leistung. Es erzielt eine bemerkenswerte Reduktion des normalisierten mittleren quadratischen Fehlers (NMSE) – 66% und 80% bei 20 dB und 15 dB Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) respektive. Darüber hinaus korreliert eine Erhöhung der Pilotlänge mit einer verbesserten NMSE-Leistung, wobei eine bemerkenswerte Verbesserung von 33% festgestellt wird, während sich der Abstand zur Basisstation erhöht. Simulationen zeigen, dass mit einer Erhöhung der Anzahl der IRS-Elemente und des SNR das ADFT-Matrixschema konventionelle Methoden durchgängig übertrifft. Dieses Fortschritt stellt einen bedeutenden Sprung im Bereich der drahtlosen Kommunikationstechnologie dar.
Monga et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.