Resource Allocation for Cell-Free Massive MIMO-aided URLLC Systems Relying on Pilot Sharing
资源分配被设想用于无小区（CF）大规模多输入多输出（MIMO）辅助的超可靠和低延迟通信（URLLC）系统。具体来说，以支持多个设备有限的导频开销，导频重用的用户之间被认为是，我们制定了一个联合导频长度和导频分配策略，最大限度地提高设备的数量接纳。然后，联合优化导频功率和发射功率，同时满足设备的解码错误概率、延迟和数据速率要求。首先，我们推导了有限信道块长度（FCBL）下各态历经数据速率的下界。然后，我们提出了一种新的导频分配算法，最大限度地提高设备的数量接纳。基于所提出的导频分配模式，通过联合优化导频功率和净荷功率来最大化加权和速率（WSR）。为了解决由此产生的NP难问题，原始的优化问题首先通过复杂的数学变换来简化，然后找到近似，用于将原始问题转化为一系列可以容易地解决的几何规划（GP）形式的子问题。仿真结果表明，所提出的导频分配策略是能够显着增加接纳设备的数量和所提出的功率分配实现了显着的WSR性能增益。
2023-03-21 eess.SP
Pilot-Aided Joint Time Synchronization and Channel Estimation for OTFS
针对OTFS系统，提出基于MLS导频的JTSCE算法，利用MLS自相关特性估计定时偏移与信道延迟抽头，推导多普勒和信道增益闭式解，误码率性能接近理想同步与信道状态下的水平。
2024-08-13 eess.SP
Pilot-Aided Joint-Channel Carrier-Phase Estimation in Space-Division Multiplexed Multicore Fiber Transmission
研究了相位相关噪声下空分复用多芯光纤（MCF）传输中导频辅助联合信道载波相位估计（CPE）的性能。为此，一个系统模型描述未编码的MCF传输的相位噪声包括一个共同的激光相位噪声，除了核心和偏振特定的相位漂移，介绍。然后，它表明，系统模型可以被视为一个特殊的情况下，多维随机游走相位噪声模型。该模型的导频辅助CPE算法被用来评估两种策略，即联合信道和每信道CPE。为了量化这两种策略之间的性能差异，他们各自的相位噪声容限进行评估，通过Monte Carlo模拟不同的调制格式，导频开销，激光线宽，空间信道的数量，和跨信道的相位噪声相关度的未编码传输。对于20 GBd的传输与200 kHz的组合激光线宽和1%的导频开销，联合信道CPE产生高达3.4 dB的提高功率效率或25.5%的信息速率增加。此外，通过MCF传输实验，验证了系统模型，并对不同调制格式的未编码传输的误码率性能与传输距离的关系进行了比较。通过使用联合信道CPE，对于1%的导频开销，观察到传输范围增加高达21%。
2019-10-13 eess.SP
A Data Pilot-Aided Temporal Convolutional Network for Channel Estimation in IEEE 802.11p Vehicle-to-Vehicle Communications
本文提出TCN结合数据导频辅助和时域平均的方法，用于IEEE 802.11p车对车通信信道估计，显著提升了误码率性能。
2025-02-05 eess.SP
CRLB Approaching Pilot-aided Phase and Channel Estimation Algorithm in MIMO Systems with Phase Noise and Quasi-Static Channel Fading
针对具有相位噪声和准静态信道衰落的多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种新的导频辅助相位和信道估计算法。我们的新方法允许，第一次，载波相位估计和恢复之前进行全面的信道估计。这又使得能够使用整个帧来计算信道估计，从而显著地提高其精度。该算法是几种线性算法的顺序组合，大大降低了计算复杂度。此外，我们还推导出，第一次，Cramer-Rao下界（CRLB）的MIMO系统，其中相位噪声估计仅使用角度信息。我们的数值结果表明，我们的相位估计算法的性能接近建议CRLB。此外，当与传统的卡尔曼算法相比，我们提出的算法显着改善系统的BER性能。
2021-12-05 eess.SP
Joint Superimposed Pilot-aided Channel Estimation and Data Detection for FTN Signaling over Doubly-Selective Channels
本文针对双选择性信道下的FTN信令，提出叠加导频辅助的信道估计与两种检测方法，通过基展开模型刻画信道、叠加导频避免开销损失，联合检测方法在快衰落下性能显著优于参考方案。
2025-03-25 eess.SP
Cross-Pilot Superposition for Fractional Parameter Estimation in DoA-Aided OTFS Receivers
University of Pavia（帕维亚大学）
本文提出了一种用于OTFS接收机中分数参数估计的新型叠加导频方案，通过角度域分离多径分量并整合延迟-多普勒轮廓，实现更优的通信性能与PAPR的平衡。
2026-02-25 eess.SP
Pilot-Aided MIMO Channel Identification and Linear Deconvolution in Correlated Gaussian Noise
Telecommunications Engineering, Department of Electronic, Information and Bioengineering Politecnico di Milano（米兰理工大学电子、信息与生物工程系电信工程）
针对空间相关高斯噪声下的MIMO系统，采用导频辅助的最大似然/最小二乘信道估计，并与Cramer-Rao界比较，进而利用估计信道进行数据恢复，分析训练序列长度和正则化对性能的影响。
2026-06-17 eess.SP
Terahertz Wireless Communications with Flexible Index Modulation Aided Pilot Design
太赫兹（THz）无线通信被认为是一种有前途的技术，它能够提供高达每秒太比特的超高速率传输。然而，一些硬件的缺陷，这是通常被忽视的，在现有的文献中涉及较低的数据速率和传统的工作频率，不能忽视的太赫兹系统。硬件缺陷通常包括相位噪声、同相/正交不平衡和功率放大器的非线性。由于相位噪声的时变特性，需要频繁地插入导频，导致频谱效率降低。在本文中，为了解决这个问题，提出了一种新的导频设计策略的基础上索引调制（IM），导频的位置是灵活地改变在数据帧中，和额外的信息比特可以通过导频的索引来传达。此外，开发了一种turbo接收算法，该算法以迭代的方式联合执行导频索引的检测和信道估计。结果表明，所提出的Turbo接收机工作良好，即使在信道状态信息的先验知识是过时的情况下。理论分析和仿真结果表明，与传统的信道估计方法相比，该方法在提高频谱利用率的同时，显著提高了误比特率性能和信道估计精度。
2021-06-23 eess.SP
Data-Aided CSI Estimation Using Affine-Precoded Superimposed Pilots in Orthogonal Time Frequency Space Modulated MIMO Systems
本文提出基于仿射预编码叠加导频的OTFS系统CSI估计架构，利用EM算法和贝叶斯学习实现SISO/MIMO场景下的导频辅助与数据辅助联合信道估计和数据检测，并推导了BCRB界。
2023-05-25 eess.SP
Reducing Channel Estimation and Feedback Overhead in IRS-Aided Downlink System: A Quantize-then-Estimate Approach
针对IRS辅助下行系统中用户无法利用信道相关性的问题，提出“量化后估计”协议，让用户反馈量化导频信号而非估计信道，基站解量化后利用相关性估计级联信道，降低导频与反馈开销且性能优于传统方案。
2024-11-28 eess.SP
Geometry-Aided Channel Deduction: A Robust Channel Acquisition Framework Utilizing Coarse Scenario Prompt
College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院）；Zhejiang Provincial Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室）；Institute of Fundamental and Transdisciplinary Research, Zhejiang University（浙江大学基础与交叉研究院）
本文提出几何辅助信道推断方法，利用可用几何信息提升信道获取性能，在稀疏试点条件下实现高准确率，并在新场景和动态环境中表现出强泛化能力与抗干扰能力。
2026-05-08 eess.SP
Bridging the Gap via Data-Aided Sensing: Can Bistatic ISAC Converge to Genie Performance?
针对双站OFDM ISAC系统，提出多阶段数据辅助迭代感知接收机，通过联合迭代感知与数据解调优化信道与数据估计，显著提升多目标检测性能并逼近理想系统的边界。
2025-05-02 eess.SP
Path-Level Radio Map-Aided Fast and Robust Channel Estimation for Pilot-Starved MIMO-OFDM Systems
State Key Laboratory of ISN and School of Telecommunications Engineering, Xidian University（西安电子科技大学信息与通信工程学院）；School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院）；School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息通信工程学院）
本文提出CHARM框架，利用路径级无线电地图提取角延迟功率谱先验，将信道估计从三维搜索降维到一维搜索，提升效率并增强鲁棒性。
2026-05-09 eess.SP
Error Propagation and Overhead Reduced Channel Estimation for RIS-Aided Multi-User mmWave Systems
针对毫米波（mmWave）系统中基于可重构智能表面（RIS）的多用户（MU）系统，提出了一种新的基于两阶段的上行信道估计策略，该策略具有较低的导频开销和误差传播。具体地说，在第一阶段，与精心设计的RIS相移矩阵和引入匹配矩阵，所有用户联合估计的公共RIS基站（BS）信道的不同路径之间的相关因子，这实现了显着的多用户分集增益。然后，利用毫米波级联信道固有的缩放模糊和角度模糊来构造由估计的相关因子组成的模糊公共RIS-BS信道。在第二阶段，利用所构造的模糊公共RIS-BS信道，每个用户使用减少的导频独立地估计其特定的用户RIS信道，以获得整个级联信道。分析了该方法所需的理论导频数，并通过仿真验证了该方法的有效性。
2022-08-23 eess.SP
Semi-Data-Aided Channel Estimation for MIMO Systems via Reinforcement Learning
数据辅助信道估计是通过利用数据符号作为用于更新初始信道估计的导频信号来提高信道估计精度的有前景的解决方案。在本文中，我们提出了一个半数据辅助的信道估计器的多输入多输出通信系统。我们的策略是利用强化学习（RL）在传输数据块的第一部分中的符号中选择可靠的检测符号。该策略便于在数据块传输结束之前更新信道估计，因此与传统的数据辅助信道估计方法相比，实现了通信延迟的显著减少。为此，我们首先定义一个马尔可夫决策过程（MDP），它顺序地决定是否使用每个检测的符号作为附加的导频信号。然后，我们开发了一个RL算法，有效地找到最佳政策的MDP的基础上的蒙特卡洛树搜索方法。在该算法中，我们利用后验概率近似的最佳未来的行动和相应的状态转换的MDP和推导出一个封闭形式的最佳政策的表达。仿真结果表明，该信道估计器有效地降低了导频信号不足引起的信道估计误差和检测性能损失。
2022-04-03 eess.SP
Data-Aided Bayesian Learning for CSI Estimation over Doubly-Selective DCO-OTFS MIMO VLC Channels with Affine-Precoded Superimposed Training Sequences
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；Indian Institute of Technology Jodhpur（焦特普尔印度理工学院）；University of Southampton（南安普顿大学）
针对双选择性DCO-OTFS MIMO VLC信道，提出仿射预编码叠加训练框架，结合导频与数据辅助贝叶斯学习估计CSI并检测数据，降低导频开销和错误率。
2026-09-22 eess.SP
Pilot Power Allocation for Channel Estimation in a Multi-RIS Aided Communication System
针对多RIS辅助通信系统在非理想CSI下的信道估计问题，推导遍历信道增益闭式表达式，通过拉格朗日乘数法求解最优导频功率分配，证明向弱反射信道导频分配更多功率可提升增益，仿真验证了理论分析的正确性。
2023-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
A New Channel Subspace Characterization for Channel Estimation in RIS-Aided Communications
针对RIS辅助毫米波通信中因元件庞大导致传统信道估计导频开销过高的问题，提出一种低维信道子空间表征方法，仅在子空间内发送导频，在保持或提升性能的同时减少80%的导频开销。
2023-04-04 eess.SP
Data-Aided Variational Bayesian Inference for CSI Estimation over Doubly-Selective DCO-OTFS MIMO VLC Systems with Affine-Precoded Superimposed Training Sequences
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；Indian Institute of Technology Jodhpur（焦特普尔印度理工学院）
针对双选择性DCO-OTFS MIMO VLC系统，提出基于仿射预编码叠加训练序列的架构，并开发数据辅助变分贝叶斯推断方法，实现联合CSI估计与数据检测，显著降低NMSE、导频开销和SER。
2026-09-15 eess.SP
Eliminating Impulsive Noise in Pilot-Aided OFDM Channels via Dual of Penalized Atomic Norm
在本文中，我们提出了一种新的估计导频辅助正交频分复用（OFDM）信道在加性高斯和脉冲扰动环境。在高速通信系统中，由于人为噪声的影响，传感器可能会失效，导致大量的测量数据受到脉冲噪声的干扰。高功率脉冲噪声通常是OFDM系统的一个障碍，因为有价值的信息将完全丢失。为了克服这个问题，一个目标函数的基础上惩罚原子范数最小化（PANM），以促进时间色散信道和脉冲噪声的稀疏性。相应的PANM的对偶问题，然后转换为易处理的半定规划。它表明，人们可以同时估计的时间色散信道在一个连续的字典和脉冲噪声的位置使用的对偶问题。几个数值实验进行了评估所提出的估计器的性能。
2019-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for RIS-Aided MU-MIMO mmWave Systems with Practical Hybrid Architecture
本文针对RIS辅助毫米波多用户MIMO系统提出一种基于相关性的三阶段信道估计策略，利用压缩感知、最小二乘和角度搜索估计级联信道，并通过复用公共RIS-BS信道及优化混合合并与相移矩阵，在保证高估计精度的同时将导频开销降低五倍以上。
2025-02-08 eess.SP
Two-Timescale Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications
信道估计是可重构智能表面（RIS）辅助无线通信的一个挑战。由于基站（BS）、RIS和用户设备（UE）之间的级联信道的系数的数量是BS天线的数量、RIS元件的数量和UE的数量的乘积，因此导频开销可能非常高。在本文中，我们提出了一个两个时间尺度的信道估计框架，利用的属性，BS-RIS信道是高维的，但准静态的，而RIS-UE信道是移动的，但低维的。具体来说，为了估计准静态BS-RIS信道，我们提出了一种双链路导频传输方案，其中BS发送下行链路导频并接收RIS反射的上行链路导频。然后，我们提出了一种基于坐标下降的算法来恢复BS-RIS信道。由于估计准静态BS-RIS信道的频率低于估计移动信道的频率，因此从长期的角度来看，可以减少平均导频开销。虽然移动RIS-UE信道必须在小的时间尺度内频繁地估计，但是由于其低维度，相关联的导频开销很低。仿真结果表明，提出的双时标信道估计框架可以实现准确的信道估计与低导频开销。
2020-05-18 cs.IT eess.SP math.IT
Data-Aided Channel Estimation Utilizing Gaussian Mixture Models
本文提出两种利用数据符号和导频符号的半盲信道估计方法，通过估计子空间改进高斯混合模型信道估计器，支持并行化和滤波器预计算，在真实数据上优于现有方法。
2023-09-11 eess.SP
CSI RefineNet: A Soft Data-Aided Iterative Receiver for High-Mobility OFDM Systems
AUMOVIO-NTU Corporate Lab, Nanyang Technological University（奥莫维欧-南洋理工大学联合实验室，南洋理工大学）；Wireless Communications Technologies Group, AUMOVIO Germany GmbH（无线通信技术组，奥莫维欧德国有限公司）
针对高移动性 OFDM 系统中 CSI 不准确问题，提出 CSI RefineNet 接收机，通过软符号决策迭代细化 CSI，经导频驱动初始化、构建软数据辅助信道观测等步骤形成迭代结构，还有两阶段训练策略，仿真显示其 BER 性能优且鲁棒性强。
2026-07-28 eess.SP
Channel Estimation for RIS-Aided Multiuser Millimeter-Wave Systems
由于RIS的无源特性和大量的反射元件会导致高的信道估计开销，所以在RIS辅助的大规模多用户多输入单输出（MU-MISO）无线通信系统中，信道估计是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新的级联信道估计策略，利用毫米波大规模MISO系统中多用户级联信道的稀疏性和相关性，具有低导频开销。基于BS、RIS和用户的物理位置在几个甚至几十个连续的信道相干块中可能不变的事实，我们首先估计包括第一个相干块中的所有角度和增益信息的完整的信道状态信息（CSI），然后仅重新估计剩余相干块中的信道增益，并且具有少得多的导频开销。在第一个相干块中，我们提出了一种两阶段的信道估计方法，在第一阶段中，基于级联路径之间的线性相关性来估计一个典型用户的级联信道，而在第二阶段中，利用在第一阶段中获得的公共基站（BS）-RIS信道的部分CSI来估计其他用户的级联信道。第一相干块中的总的理论最小导频开销是$8J-2+(K-1)\left\lceil (8J-2)/L\right\rceil $，其中$K$、$L$和$J$分别表示用户、BS-RIS信道中的路径和RIS用户信道中的路径的数量。在每个剩余的相干块中，最小导频开销是$JK$。此外，在RIS的训练相移矩阵进行了优化，以提高估计性能。
2021-07-09 eess.SP
On the Achievable Error Rate Performance of Pilot-Aided Simultaneous Communication and Localisation
本文针对多无人机向基站传输信号、基站需同时解码信号与定位无人机的场景，研究导频辅助同时通信与定位（PASCAL）系统的误码率性能，推导了定位参数估计的高斯分布特性及平均SER，验证了理论分析。
2024-11-26 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing-Aided Ordered Reliability Bits Guessing Random Additive Noise Decoding
Research Laboratory for Electronics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子研究实验室）；College of Engineering and College of Science, Massachusetts Northeastern University（马萨诸塞东北大学工程学院和理学院）
本文针对单输入单输出窄带衰落信道，提出感知辅助ORBGRAND解码方法，通过融合环境信息与导频观测优化LLR计算，可降低块错误率与平均查询复杂度，导频受限场景下增益显著。
2026-08-17 eess.SP
Synesthesia of Machines (SoM)-Aided FDD Precoding with Sensing Heterogeneity: A Vertical Federated Learning Approach
本文提出一种机器联觉辅助的纵向联邦学习预编码方案，利用多模态感知和在线训练策略，在缩短导频序列的同时逼近完美信道状态信息下的传统优化性能。
2025-03-13 eess.SP
Probability of Pilot Interference in Pulsed Radar-Cellular Coexistence: Fundamental Insights on Demodulation and Limited CSI Feedback
该文研究了一种基于导频辅助解调、统计信道状态信息（S-CSI）估计和有限反馈机制的双脉冲雷达-蜂窝频谱共享方案。在一个实际的系统模型下，推导出在有限的CSI估计窗口中至少有指定数量的导频信号被雷达脉冲训练干扰的概率的上界和下界。精确的概率也来自重要的特殊情况下，揭示操作制度的下限实现。利用这些结果，本文（a）提供了对精确相干符号解调的导频干扰最小化方案的见解，以及（b）证明了导频辅助方法在宽范围的雷达重复间隔内无法准确估计脉冲雷达干扰信道的S-CSI。
2020-04-30 cs.NI eess.SP
Pilot-Aided Simultaneous Communication And Localisation (PASCAL) Under Practical Imperfections
提出PASCAL系统模型，在增益与相位非理想条件下研究分离式及联合定位通信算法，并推导CRLB与闭式平均SDR，仿真验证了其有效性。
2024-12-05 cs.IT eess.SP math.IT
Near-Field MIMO Channel Acquisition: Geometry-Aided Feedback and Transmission Design
本文针对近场视距MIMO系统，提出基于双离开角和相对旋转角的紧凑信道参数化及几何辅助CSI重建方案，结合两阶段预编码和两步流分配，以极少导频和OTA迭代逼近完美CSI性能。
2025-05-07 eess.SP
Hybrid Quantum Convolutional Neural Network-Aided Pilot Assignment in Cell-Free Massive MIMO Systems
本文提出混合量子卷积神经网络（HQCNN）用于无小区大规模MIMO系统的导频分配，利用参数化量子电路增强特征提取，实现接近穷举搜索的吞吐量并优于现有基准。
2025-07-09 cs.IT eess.SP math.IT
Joint CFO and Channel Estimation for RIS-aided Multi-user Massive MIMO Systems
在无线通信中，精确的信道估计对于实现可重构智能表面（RISs）所承诺的性能增益是必不可少的。在多用户正交频分多址接入（OFDMA）系统的上行链路中，诸如载波频率偏移（CFO）的同步误差会显著降低信道估计性能。这在RIS辅助通信中变得更加关键，因为即使是小的信道估计误差也会导致显著的性能损失。基于此，本文提出了一种适用于RI辅助多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的联合CFO和信道估计方法。我们提出的导频结构允许准确估计的CFO没有多用户干扰（MUI），使用相同的导频资源的CFO估计和信道估计。对于多用户CFO的联合估计，设计了一种基于相关性的方法，使用在所有BS天线处的接收信号。使用最小二乘（LS）估计与所获得的CFO值，所有用户的信道联合估计。为了优化数据传输阶段的RIS相移，我们提出了一种投影梯度法（PGM）。仿真结果表明，该方法在信道估计的归一化均方误差（NMSE）和误比特率（BER）性能方面都有改善。
2022-01-21 eess.SP
Data-Aided Regularization of Direct-Estimate Combiner in Distributed MIMO Systems
针对分布式MIMO上行链路，提出数据辅助正则化直接估计合并器，通过收缩系数优化样本协方差矩阵，显著提升有限导频下的符号错误率性能。
2025-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Data-Aided Asynchronous OFDM Integrated Sensing and Communications: A Mean-Field Variational Bayes Approach
San Diego State University（圣地亚哥州立大学）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对异步上行链路OFDM-ISAC系统，提出数据辅助的平均场变分贝叶斯框架，联合推断多类参数，利用检测数据符号细化传感参数，性能优于多种基线方法，凸显同步感知设计的重要性。
2026-09-09 eess.SP
Pilot Optimization and Channel Estimation for Two-way Relaying Network Aided by IRS with Finite Discrete Phase Shifters
本文研究了带有限个离散移相器的智能反射面辅助双向中继网络的导频优化和信道估计问题。在TWRN中，存在一个具有挑战性的问题，即从源到IRS-Relay和从目的地到IRS-Relay的两个级联信道相互干扰。通过设计IRS的初始相移和导频图案，利用简单的加减运算将级联的两个信道分离。然后，采用最小二乘估计器估计两个级联信道和两个直接信道从源到中继和目的地到中继。推导了相应的信道估计均方误差。通过最小化均方误差，证明了IRS的最优相移矩阵。然后，两个特殊的矩阵Hadamard和离散傅里叶变换（DFT）矩阵被证明是两个最佳的训练矩阵的IRS。此外，考虑了离散有限移相器的IRS。通过理论推导和数值模拟，我们发现3-4位移相器足以使IRS达到可忽略的MSE性能损失。更重要的是，Hadamard矩阵仅需要一位移相器来实现最佳MSE性能，而DFT矩阵需要至少三位或四位来实现相同的性能。因此，Hadamard矩阵是使用低分辨率相移IRS进行信道估计的理想选择。
2022-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Piecewise Beam Training and Channel Estimation for RIS-Aided Near-Field Communications
针对RIS辅助近场通信中大规模天线导致的高导频开销问题，提出双时间尺度信道估计策略，利用相干时间不对称性推导时间尺度特性，结合分段波束训练高效估计小时间尺度有效信道，显著降低导频开销与计算复杂度。
2025-04-28 eess.SP
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Multiuser Communication Systems Exploiting Statistical CSI of Correlated RIS-User Channels
针对RIS辅助多用户MISO系统导频开销过高的问题，本文建立波束域相关信道模型，采用导频复用并提出EP算法，以更低开销实现精确信道估计。
2023-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
HyperRNN: Deep Learning-Aided Downlink CSI Acquisition via Partial Channel Reciprocity for FDD Massive MIMO
为了充分发挥大规模多输入多输出（MIMO）在下行链路中的优势，需要在基站（BS）处获取信道状态信息（CSI）来优化波束形成矩阵。在频分双工（FDD）系统中，全信道互易性不成立，并且CSI获取通常需要下行链路导频传输，随后是上行链路反馈。先前的工作提出了经由深度学习的导频传输、反馈和CSI估计的端到端设计。在这项工作中，我们引入了一个增强的端到端的设计，利用部分上行链路-下行链路的互易性和时间相关的衰落过程，通过联合利用下行链路和上行链路的导频。所提出的方法基于一种新型的深度学习架构- HyperRNN -它结合了超网络和递归神经网络（RNN），以优化从上行链路到下行链路的长期信道特征的传输。仿真结果表明，HyperRNN实现了较低的归一化均方误差（NMSE）性能，并降低了对导频长度的要求。
2021-07-08 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot-Aided Distributed Multi-Group Multicast Precoding Design for Cell-Free Massive MIMO
该研究针对无蜂窝大规模MIMO系统，提出基于双向导频训练的全分布式多组多播预编码方案，通过组特定上行训练资源消除CSI回程信令，本地优化预编码器，性能显著优于传统仅依赖本地CSI的方案。
2024-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Aided Iterative Receiver for Superimposed Pilots: Design and Experimental Evaluation
针对MIMO-OFDM系统中叠加导频的干扰挑战，提出一种结合联合估计、检测与解码的迭代接收机，并设计VMP与深度学习信道估计策略，仿真与空口实验证明其在吞吐量和误块率上优于传统正交导频基线。
2025-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Atomic Norm Minimization-based Low-Overhead Channel Estimation for RIS-aided MIMO Systems
大波束训练开销是可重构智能表面（RIS）辅助系统信道估计的主要问题之一。在本文中，我们提出了一种基于原子范数最小化（ANM）的低开销信道估计的RI辅助多输入多输出（MIMO）系统。当波束训练的数量减少时，在波束训练期间可能接收不到一些多径信号，并且这导致信道估计失败。为了解决这个问题，由RIS创建的波束的宽度被加宽以捕获所有多径信号。在波束训练期间接收的导频信号被编译成一个矩阵，以定义用于RI辅助MIMO系统的信道的原子范数。仿真结果表明，该算法优于其他信道估计算法。
2021-07-20 eess.SP
Attention-Aided MMSE with Ridge Denoising: How to Train under Noisy Channel Samples
Yonsei University（延世大学）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
针对噪声信道样本下A-MMSE训练的结构偏差问题，提出岭正则化目标与基于特征值裁剪的协方差估计方法，在COST 2100信道上Ridge-A-MMSE性能优于N2N基线，高SNR下接近干净CSI训练的网络。
2026-08-18 eess.SP
Exploiting Spatial Correlation for Pilot Reuse in Single-Cell mMTC
作为大规模机器类型通信（mMTC）的关键使能器，空间复用依赖于大规模多输入多输出（mMIMO）技术来服务于大量用户设备（UE）。为了利用空间复用，需要通过导频信号进行精确的信道估计。在mMTC系统中，向每个UE分配唯一的正交导频序列是不切实际的，因为这将需要太长的导频序列，从而降低频谱效率。本工作解决了相关衰落信道的信道特征的设计，以协助导频分配下的正交序列的导频复用的多扇区mMTC系统。为了减少导频冲突，并使导频重用，我们建议从信道协方差矩阵，反映UE信道之间的正交性的水平提取功能。研究了两种特征：协方差矩阵距离（CMD）特征和CMD辅助信道图（CC）特征。在误符号率和可达速率方面，基于CC的特征显示出优于基于CMD的特征和基线导频分配算法的性能。
2021-04-24 eess.SP
Semi-Blind Post-Equalizer SINR Estimation and Dual CSI Feedback for Radar-Cellular Coexistence
当前蜂窝系统使用导频辅助的统计信道状态信息（S-CSI）估计和有限反馈方案来辅助链路自适应和调度决策。然而，在存在脉冲雷达信号的情况下，导频辅助的S-CSI是不准确的，因为导频和非导频资源上的干扰统计可能不同。此外，由于周期性干扰，信道将是双峰的。在本文中，我们提出了一个最大-最小启发式估计后均衡器的信干噪比的情况下，非导频脉冲雷达干扰，其分布特性作为噪声方差和干扰功率的函数。我们观察到，所提出的启发式算法计算复杂度低，并且对于不同的调制方案，特别是对于QPSK，超过一定的SINR阈值是鲁棒的。这使我们能够开发一个全面的半盲框架来估计宽带SINR度量，该度量通常用于3GPP长期演进（LTE）和新无线电（NR）网络中的S-CSI量化。最后，我们提出了双CSI反馈的实际雷达蜂窝频谱共享，使准确的CSI采集双峰信道。我们表现出显着的改善吞吐量，误块率和重传引起的延迟LTE-Advanced Pro相比，传统的导频辅助的S-CSI估计和有限的反馈方案。
2020-06-02 cs.NI eess.SP
Synesthesia of Machines (SoM)-Aided Online FDD Precoding via Heterogeneous Multi-Modal Sensing: A Vertical Federated Learning Approach
Peking University（北京大学）；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
本文提出一种基于垂直联邦学习的异构多模态感知辅助在线FDD预编码方法，通过优化导频序列长度降低时延，提升频分双工系统性能。
2026-01-19 eess.SP
Bayesian Learning for Double-RIS Aided ISAC Systems with Superimposed Pilots and Data
针对RIS辅助ISAC上行传输导频开销过大降低频谱效率的问题，提出叠加导频与数据的稀疏贝叶斯学习框架及低复杂度多用户算法，实现厘米级定位并大幅提升吞吐量。
2024-02-16 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot-Free Optimal Control over Wireless Networks: A Control-Aided Channel Prediction Approach
EURECOM（欧瑞康通信学院）；Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；University of Granada（格拉纳达大学）
本文提出一种无导频的无线网络最优控制方法，结合基于控制的信道预测，通过卡尔曼滤波和随机近似算法实现高效控制策略，适用于线性和非线性系统。
2026-02-25 cs.SY eess.SP eess.SY
Efficient LOS Channel Estimation for RIS-Aided Communications Under Non-Stationary Mobility
可重构智能表面（RIS）是一种新兴的技术，以其独特的功能，被认为是未来无线网络的游戏规则改变者。信道估计是实现RI辅助通信的关键技术之一。非参数信道估计技术是低效的，这是由于大量的RIS元素导致的巨大的导频维度。如果我们考虑用户的移动性，其中每当用户移动到新的位置时需要重新估计信道，则挑战变得更加严重。本文提出了一种新的最大似然估计器（MLE），用于联合估计从用户到RIS的视线（LOS）信道和用户与基站之间的直接信道。通过在信道估计过程中巧妙地改进RIS配置，我们证明了仅用几个导频传输就可以准确地估计信道--比RIS元素的数量少得多。所提出的方案也被证明是能够有效地跟踪信道时，用户移动在一个连续的，但不稳定的方式与不同的LOS角。
2023-03-29 eess.SP
Geometry-Aided Channel Deduction with Partial Channel Estimates and Uncalibrated Digital Twin
Zhejiang University（浙江大学）；Zhejiang Provincial Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理实验室）；Khalifa University（哈利法大学）；Research Institute for Digital Future（数字未来研究院）
针对无线通信中CSI获取开销高的问题，提出利用未校准数字孪生的几何信息辅助信道推断，通过随机提示增强融合少量导频估计，实现低开销、高鲁棒性的信道获取，并支持可变导频模式。
2026-09-30 cs.LG eess.SP
Channel Estimation for AFDM With Superimposed Pilots
针对 AFDM 中嵌入式导频占用保护符号、降低频谱效率的问题，提出 DAFT 域叠加导频信道估计、最优导频放置及迭代估计与检测方法，提升了信道估计和数据检测性能。
2024-04-16 eess.SP
Delay-Doppler-Domain Channel Estimation and Reduced-Complexity Detection of Faster-than-Nyquist Signaling Aided OTFS
The Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学工业科学研究所）
本文提出了一种基于时频域的OTFS-FTN传输方案，通过低复杂度均衡器和稀疏矩阵近似，提升频谱效率和多普勒鲁棒性，实现与经典奈奎斯特方案相当的误码率性能。
2026-01-17 eess.SP
Channel Estimation for Beyond Diagonal RIS-Aided Multi-User mmWave Systems
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学）
本文提出了一种新的块克罗内克结构级联信道模型，用于超diagonal RIS辅助多用户毫米波系统，通过三级估计协议提高信道估计精度并降低试点开销。
2026-05-19 eess.SP
