Reconfigurable antennas (RAs) are a promising technology to enhance the capacity and coverage of wireless communication systems. However, RA systems have two major challenges: (i) High computational complexity of mode selection, and (ii) High overhead of channel estimation for all modes. In this paper, we develop a low-complexity iterative mode selection algorithm for data transmission in an RA-MIMO system. Furthermore, we study channel estimation of an RA multi-user MIMO system. However, given the coherence time, it is challenging to estimate channels of all modes. We propose a mode selection scheme to select a subset of modes, train channels for the selected subset, and predict channels for the remaining modes. In addition, we propose a prediction scheme based on pattern correlation between modes. Representative simulation results demonstrate the system's channel estimation error and achievable sum-rate for various selected modes and different signal-to-noise ratios (SNRs).


翻译:重新配置天线(RAs)是提高无线通信系统容量和覆盖面的一个大有希望的技术,然而,RA系统面临两大挑战:(一) 模式选择的计算复杂度高,以及(二) 所有模式的频道估计间接费用高。在本文件中,我们为RA-MIMO系统中的数据传输开发了低复杂度迭代模式选择算法。此外,我们研究RA多用户MIMO系统的频道估计。然而,鉴于时间的连贯性,估算所有模式的渠道是困难的。我们提出了一个模式选择计划,选择一个模式的子集,培训选定子集的频道,并预测剩余模式的频道。此外,我们根据模式之间的模式相关性提出了一种预测计划。代表模拟结果展示了该系统的频道估计错误,以及各种模式和不同信号-噪音比率的可实现总比率。

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