이산 위상 이동에 의존하는 RIS 지원 MIMO 시스템을 위한 저복잡도 채널 추정 및 수동 빔포밍

재구성 가능한 지능형 표면(RIS)은 낮은 비용으로 무선 네트워크의 용량을 향상시킬 수 있습니다. 실제 RIS 지원 통신 시스템에서 채널 상태 정보(CSI)의 획득 및 RIS 반사 최적화가 두 가지 도전 과제를 구성합니다. 본 논문에서는 저복잡도 채널 추정 및 수동 빔포밍 설계를 제안합니다. 우선, 우리는 각 RIS 요소에서 이산 위상 이동을 가진 RIS 지원 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템의 달성 가능한 비율을 최대화하기 위한 저복잡도 프레임워크를 구상합니다. 기존 솔루션과 달리, 제안된 arrangement는 채널 훈련 단계를 몇 가지 단계로 나누며, 여기서 RIS 반사 계수는 미리 설계되어 있으며, 효과적인 중첩 채널이 별도로 소스-목적지 및 소스-RIS-목적지 링크를 훈련시키는 대신에 추정됩니다. 이를 바탕으로, 저복잡도로 능동 빔포머를 설계할 수 있으며, RIS 반사 최적화는 달성 가능한 비율을 최대화하는 미리 설계된 훈련 세트에서 선택하는 방식으로 수행됩니다. 둘째로, 우리는 RIS 반사 계수의 훈련 세트를 생성하기 위한 새로운 기법을 제안합니다. 제안된 scheme의 이론적 성능을 분석하고 최적 RIS 구성과 비교합니다. 마지막으로, 우리의 시뮬레이션 결과는 제안된 프레임워크가 불완전한 CSI에 의존할 때 특히 짧은 채널 일관성 시간을 가진 급격한 시간 변동 채널에 대해 기존의 대응물보다 경쟁력이 있음을 보여줍니다.