A Comprehensive Review on Various Estimation Techniques for Multi Input Multi Output Channel

لقد تطورت مشكلة تقدير القناة اللاسلكية بسبب بعض التأثيرات غير المرغوب فيها للخواص الفيزيائية للقناة على الإشارات المرسلة. في نهاية المستقبل، التشوه، والتأخير، والتوهين، والتداخلات، ونوبات الطور هي أكثر المشكلات التي تواجهها مع الإشارات المستقبلة. من أجل التغلب على تأثيرات القناة وتوفير جودة كاملة تقريبًا لنقل البيانات، يلزم تقدير معلومات القناة. في أنظمة المخرجات متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO)، يعتبر تقدير القناة خطوة أكثر تعقيدًا مقارنة بأنظمة المخرجات ذات المدخلات المفردة، SISO، نظرًا لأن عدد القنوات الفرعية التي تحتاج إلى تقدير أكبر بكثير من انظمة SISO. الهدف الأساسي من هذه الورقة البحثية هو مراجعة شاملة لاغلب الخوارزميات الشهيرة والفعالة التي تم ابتكارها لحل مشكلة تقدير قناة MIMO في أنظمة الاتصالات اللاسلكية. في هذه الورقة، تم تصنيف هذه التقنيات إلى ثلاث مجموعات: غير المكفوفين، شبه الأعمى وتقدير أعمى. لكل مجموعة، يتم تقديم توضيح مختصر لخوارزميات التقدير المألوفة. وأخيرًا، نقارن بين هذه التقنيات استنادًا إلى التعقيد الحسابي والكمون ودقة التقدير.The problem of wireless channel estimation has been evolving due to some undesirable effects of channel physical properties on transmitted signals. At the receiver end, distortions, delays, attenuations, interferences, and phase shifts are the most issues encounter together with the received signals. In order to overcome channel effects and provide almost a perfect quality of data transmission, channel parameter estimation is needed. In Multiple Input-Multiple Output systems (MIMO), channel estimation is a more complicated step as compared with the Single Input-Single Output systems, SISO, because of the fact that the number of sub-channels that needs estimate is much greater than SISO systems. The fundamental objective of this research paper is to go over the famous and efficient algorithms that have been innovated to solve the problem of MIMO channel estimation in wireless communication systems. In this paper, these techniques have been classified into three groups: non-blind, semi-blind and blind estimation. For each group, a brief illustration is presented for familiar estimation algorithms. Finally, we compare between these techniques based on computational complexity, latency and estimation accuracy

Variational Hamiltonian Monte Carlo via Score Matching

Traditionally, the field of computational Bayesian statistics has been divided into two main subfields: variational methods and Markov chain Monte Carlo (MCMC). In recent years, however, several methods have been proposed based on combining variational Bayesian inference and MCMC simulation in order to improve their overall accuracy and computational efficiency. This marriage of fast evaluation and flexible approximation provides a promising means of designing scalable Bayesian inference methods. In this paper, we explore the possibility of incorporating variational approximation into a state-of-the-art MCMC method, Hamiltonian Monte Carlo (HMC), to reduce the required gradient computation in the simulation of Hamiltonian flow, which is the bottleneck for many applications of HMC in big data problems. To this end, we use a {\it free-form} approximation induced by a fast and flexible surrogate function based on single-hidden layer feedforward neural networks. The surrogate provides sufficiently accurate approximation while allowing for fast exploration of parameter space, resulting in an efficient approximate inference algorithm. We demonstrate the advantages of our method on both synthetic and real data problems