Construção de Mapa de Conhecimento de Canal Baseada em Cancelamento de Interferência e suas Aplicações à Estimação de Canal

O mapa de conhecimento de canal (CKM) é visto como um gêmeo digital dos canais sem fio, fornecendo conhecimento de canal específico para a localização em comunicações conscientes do ambiente. Um problema fundamental nas comunicações assistidas por CKM é como construir o CKM de forma eficiente. A pesquisa atual foca em interpolação ou previsão do conhecimento do canal com base no conhecimento do canal isento de erros de regiões medidas, ignorando a extração do conhecimento do canal. Este artigo aborda essa lacuna unificando a extração e a representação do conhecimento do canal. Propomos uma nova estrutura de construção de CKM que aproveita os sinais recebidos da estação base (BS) como dados online e de baixo custo. Especificamente, dividimos a área de cobertura da BS em grades espaciais. O conhecimento do canal por grade é representado por um conjunto de potências de múltiplos caminhos, atrasos e ângulos, com base no princípio da consistência espacial. Na extração desses parâmetros de canal, os desafios residem em fortes interferências inter-células e na relação não linear entre os sinais recebidos e os parâmetros do canal. Para abordar essas questões, formulamos o problema da construção do CKM como um problema de inferência bayesiana, empregando um modelo de prior de esparsidade em bloco para caracterizar as diferenças de perda de caminho dos interferidores. Sob a estrutura de inferência bayesiana, desenvolvemos um algoritmo híbrido de passagem de mensagens para a construção do CKM baseado em cancelamento de interferência. Com base no CKM, obtemos a covariância conjunta de frequência-espaço do canal do usuário e projetamos um estimador de canal bayesiano assistido por CKM. A complexidade computacional do estimador de canal é substancialmente reduzida ao explorar a estrutura de covariância derivada do CKM. Resultados numéricos mostram que o CKM proposto fornece parâmetros de canal precisos em relação sinal-para-interferência-mais-ruído (SINR) baixo e que o estimador de canal assistido por CKM supera significativamente os equivalentes de última geração.