中心博士生虞之宜同学的工作——Low-complexity photonic wireless channel estimation system based on matrix-condition-number theory（基于矩阵条件数理论的无线通信下低硬件复杂度光学信道估计）的相关成果最近被IEEE Photonics Technology Letters期刊接收，该工作得到了国家自然科学基金（T2225023, 62205203）的部分资助。
在信息爆炸的时代，不断增长的数据量和复杂的应用场景对系统数据传输速率和延迟提出了很高的要求。在这种趋势下，信道估计有望满足低延迟要求，支持高速、高质量的通信。传统的信道估计通常基于电子处理器，在处理大规模矩阵计算时带来较高的延迟。相比之下，光学矩阵计算技术在功耗、延迟和并行性等方面具有优势。然而，随着信道路径和子载波数量的增加，光学信道估计架构需要数百万器件，从而带来较高的硬件复杂度。 因此，我们为无线通信系统提出了一种低硬件复杂度的光学信道估计架构，利用矩阵条件数理论简化了傅立叶矩阵计算。如系统架构所示，我们利用级联强度调制器分别加载导频信号和子载波信号，将信道估计中的大量矩阵计算在光域处理。与未简化的架构相比，子载波调制器中的分光数量从子载波总数N减少到实际多径数目L，该架构不会随着子载波数量的增加而改变，并将系统复杂度从O(N)降低到O(1)。简化的架构可将硬件复杂度降低数十到数百倍，从而大大降低系统成本。
本工作在实验过程中设置了一个含有8条信道路径，分别包含128/256/512个子载波数目的实际多径信道。根据简化的傅里叶矩阵公式，我们以导频间隔为间隔选择不连续的子载波。我们在不同的射频频率（1GHz/4GHz/10GHz）和不同的调制方式（QPSK/16QAM）下进行了实验的验证，通过反复利用单路分支获得所有路径下的信道状态信息。实验结果表明，实验得到的信道状态信息与实际信道状态信息之间的均方误差在1e-4数量级，而且误码率明显低于前向纠错阈值，能够满足无线通信的要求。同时，由于子载波调制器中的分光数量的降低，分光插入损耗将大大降低，在光输入功率相同的情况下，光信噪比将更高。
摘要: We propose a photonic channel estimation architecture for wireless communication systems with reduced hardware complexity. This work can achieve high-accuracy channel estimation with low cost, solving the problem of existing architecture being too complicated to be practically deployed. Using matrix-condition-number theory, we derived a simplified method to conduct Fourier matrix. Hardware complexity is therefore reduced by tens to hundreds times in OFDM systems. The proof-of-concept experiment was conducted in an OFDM system with 8 channel paths, which contains 128/256/512 subcarriers, respectively. Experimental results show that the mean square errors between the experimental channel state information and practical channel state information lie on the order of 1e-4. And the bit error rate is obviously below the forward error correction threshold, satisfying the requirements of OFDM wireless communication.