博士生陈康建在IEEE全球通信年会GlobeCOM上发表论文

2023年8月，课题组的一篇论文“Beam Refinement for THz Extremely Large-Scale MIMO systems based on Gaussian Approximation”被IEEE全球通信年会（IEEE Global Communications Conference，GlobeCOM）录用。论文的第一作者为博士生陈康建同学，第二作者是陈康建的指导教师戚晨皓教授，第三作者为加拿大纽芬兰纪念大学Octavia A. Dobre教授。该会议将于12月份在马来西亚首都吉隆坡召开。

为解决波束训练分辨率受限的问题，该论文研究了基于波束训练的波束细化技术。由于信道特征的变化，新兴的超大规模多输入多输出（Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output，XL-MIMO）系统的辐射场由远场向远近混合场转变。然而，现行的波束细化方法通常都只适用于远场，而不适合于近场。为了填补这一空白，本文提出了一种基于高斯近似的低复杂度波束细化方法。首先，受到高斯函数的泰勒级数与混合场波束增益的泰勒级数之间相似性的启发，我们提出使用二维的高斯函数近似混合场波束增益，近似结果如下图所示。其次，基于高斯近似和信道测量结果，我们提出了一种最小二乘估计器得到了信道参数的高精度估计值。最后，为了弥补最小二乘估计方法中的噪声放大作用，我们进一步提出了一种加权最小二乘估计器。仿真结果表明，所提出的方案仅需少量的信道测量就可以显著地提升波束训练的精度。