本文提出了一种自适应算法以估计 mmWave（毫米波）信道参数，利用了信道的弱散射特性，并使用新型分层多分辨率码本构建了训练波束向量以实现算法的高效运行。此外，本文还将自适应信道估计算法扩展至多径情况，通过估计的信道，提出了一种新型混合模拟 / 数字预编码算法，其能够突破模拟仅波束成形的硬件限制并接近数字解决方案的性能。仿真结果表明，所提出的低复杂度信道估计算法与全面信道训练算法相比达到了可比较的预编码增益，同时说明了即使存在干扰，所提出的算法也能够接近完全信道知识实现的覆盖概率。

Jan, 2014

本文提出了一种适用于混合毫米波系统的低复杂度信道估计算法，其中 RF 链路数远小于每个收发器上配备的天线数，该算法利用多个频率进行强角度到达估计，并针对该估计结果设计模拟波束成形矩阵，以此估算信道，进而进行多用户下行传输。该算法适用于非稀疏和稀疏毫米波信道环境，并且分析和仿真结果表明，该算法对于系统缺陷具有较强的容错性能。

Mar, 2017

本文提出了一种采用多个天线设计的系统，在多个蜂窝网络中通过每个基站应用针对每个蜂窝的波束成形来处理多蜂窝干扰，并在信道估计阶段自身实现低速率协调，从而使用用户信道的二阶统计信息降低信道污染效应，得到较传统方法更好的性能，并证明在最大的 MIMO 体制下这种方法有效。

Mar, 2012

本研究提出了一种新的算法来针对大规模多输入多输出系统中基站的大量发射天线进行信道估计时的导频波束设计问题，该算法依据信道被假定成是一种平稳的高斯 - 马尔科夫随机过程，并通过利用卡尔曼滤波及其相关的预测误差协方差矩阵的性质以及信道统计信息 (如空间和时间信道相关性) 顺序地设计导频波束模式，从而生成给定系统参数下的序贯最优导频波束序列，且具有较低的复杂度。数值结果表明该算法表现良好。

Sep, 2013

本文研究基于压缩感知技术在频域中对毫米波 MIMO 通信中的混合预编码中的信道估计进行改进，并与之前的方法进行比较，揭示了复杂度、性能和开销之间的权衡。

Apr, 2017

采用迭代加权方法对 RIS 辅助下的毫米波 MIMO 信道进行了两级渠道估计，评估了所提出的方案的平均频谱效率和 RIS 波束成型增益，并证明了它实现了高分辨率估计，且平均频谱效率比具有完美 CSI 的方案具有可比性。

Feb, 2020

本文提出一种基于广泛的角度和时间延迟域的毫米波多输入多输出（MIMO）系统的信道估计算法，该算法利用了信道的关节稀疏性，在采用少位模拟数字转换器（ADCs）的情况下解决量化压缩感知问题。我们设计了一种训练序列，使得这些算法的实现效率很高，同时最小化了发射机峰均功率比。通过详细的仿真研究，我们发现这种方法使得 1-bit ADCs 在低信噪比下可以与无限位 ADCs 相媲美，而 4-bit ADCs 在中等信噪比下可以与无限位 ADCs 相媲美。

Oct, 2016

本文研究了大型毫米波多输入多输出 (MIMO) 信道中的自适应训练波束序列设计，将训练波束序列设计和信道估计问题转化为部分可观察的马尔可夫决策问题 (POMDP)，提出了最优和次优自适应训练波束序列设计策略，并且基于新提出的降低充分统计量的贪心算法降低了计算复杂性，通过评估性能，说明了该方法可以取得良好的性能。

Oct, 2014

此篇论文关注毫米波通信系统中的信道识别技术，设计了基于特征值的信道识别方案，以及探索了 CDL 信道识别。实验结果表明，该方案在完美 CSI 条件下可以实现 99.88％的识别准确性，在 SNR = 16 dB 的噪声下具有 95％以上的阈值，而且基于 EMEV 特征的新架构将减少约 90％的总开销。

Apr, 2022

本文提出了一个基于深度学习的模型驱动的通道估计和反馈方案，适用于宽带毫米波巨型混合多输入多输出系统，利用角度 - 时延域通道的稀疏性来减少开销。

Apr, 2021