Delay alignment modulation (DAM) is a promising technology to eliminate inter-symbol interference (ISI) without relying on sophisticated equalization or multi-carrier transmissions. The key ideas of DAM are delay pre-compensation and path based beamforming, so that the multi-path signal components will arrive at the receiver simultaneously and constructively, rather than causing the detrimental ISI. However, the practical implementation of DAM requires channel state information (CSI) at the transmitter side. Therefore, in this letter, we propose an efficient channel estimation method for DAM based on block orthogonal matching pursuit (BOMP) algorithm, by exploiting the block sparsity of the channel impulse response (CIR) vector. Based on the imperfectly estimated CSI, the delay pre-compensations and path-based beamforming are designed for DAM, and the resulting performance is studied. Simulation results demonstrate that with the proposed channel estimation method, the CSI can be effectively acquired with low training overhead, and the performance of DAM based on estimated CSI is comparable to the ideal case with perfect CSI.


翻译:延迟校正调制(DAM)是消除代号干扰(ISI)的有希望的技术,不依赖复杂的均衡或多载体传输。DAM的主要想法是延迟预先补偿和路径波束成形,以便多路信号组件能够同时和建设性地到达接收器,而不是造成有害的ISSI。然而,DAM的实际实施要求在发射方提供频道状态信息(CSI),因此,在本信中,我们建议,通过利用频道脉冲反应矢量的区块散射法,为DAM提供高效的频道估计方法。根据对CSI的不准确估计,为DAM设计了延迟事先补偿和路径波束成形,并研究了由此产生的性能。模拟结果表明,使用拟议的频道估计方法,CSI可以有效地获得低培训间接费用,而根据CSI估计的DAM的性能与理想的CSI相似。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月5日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员