在当今科技飞速发展的时代，通信技术的不断革新成为推动社会进步的重要力量。全息通信作为一种具有巨大潜力的新兴通信方式，正逐渐引起广泛关注。为了更好地捕捉任意散射中电磁传播的本质，实现高效的全息通信，微云全息提出了一种创新性的张量模化信道估计方法，为全息通信领域带来了新的突破。

全息通信对于信道的精确估计有着极高的要求。传统的全息 MIMO（HMIMO）信道通常通过傅里叶平面波级数展开进行建模，但这种方式在信道估计的数学公式上变化很大，与传统的稀疏恢复解决方案类似，给实际应用带来了前所未有的挑战。

为了克服这些难题，微云全息深入研究，将基于傅里叶平面波的信道表示为 2 模张量，充分考虑了发射机和接收机的物理尺寸,探索出了一种全新的技术路径，从而能够有效地提取高维电磁特性。这一创新的表示方法为后续的信道估计奠定了基础。通过利用无线信道的空间特性，微云全息进一步将信道估计问题建模为 3 模稀疏张量重建问题。在这个过程中，为各种信道切片的信息联合添加了额外的张量维数，使得信道信息更加丰富和全面。

为了实现高效的信道估计，微云全息提出了张量压缩采样匹配追踪（TCoSaMP）算法。该算法基于多选机制进行阐述，从高维张量的角度得出了理论保证。TCoSaMP 算法在信道估计中具有显著的优势。首先，它能够有效地处理高维张量数据，充分利用信道的多维度信息，提高信道估计的精度。其次，通过详细的复杂性分析，证明了该算法具有较高的效率，能够在较短的时间内完成信道估计任务，满足全息通信对实时性的要求。

在技术应用的步骤方面，微云全息先通过对发射机和接收机的物理尺寸进行分析，将基于傅里叶平面波的信道表示为 2 模张量。这一步骤需要精确测量发射机和接收机的各项参数，确保张量表示的准确性。接着，利用无线信道的空间特性，为各种信道切片的信息添加额外的张量维数，将信道估计问题转化为 3 模稀疏张量重建问题。在这个过程中，需要对信道的空间特性进行深入研究，准确把握信道切片的信息特点。然后，运用张量压缩采样匹配追踪（TCoSaMP）算法对高维张量数据进行处理。该算法通过多选机制，从高维张量的角度进行分析和计算，逐步逼近真实的信道状态。最后，通过对仿真结果的分析和验证，不断优化算法参数和技术应用流程，确保信道估计的精度和计算效率达到最优。

微云全息的张量模化信道估计方法通过对传统信道估计方法的革新，提出了一种全新的技术路径，为高效全息通信的实现提供了有力的支持。随着技术的不断发展和完善，相信这一创新技术将在未来的通信领域发挥更加重要的作用，为人们带来更加便捷、高效的通信体验。