面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法

摘要

本发明公开了一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，包括：在第一阶段，用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息，该方法能够完整的估计两个分离反射信道的信道状态信息。

说明书

技术领域

本发明涉及一种协同信道估计方法，具体涉及一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法。

背景技术

未来6G无线蜂窝通信网络将呈现沉浸化、智慧化以及全域化的发展趋势，移动终端数量和数据流量预计将会大幅增长，基站需要连接海量设备。然而，由于设备可能分布在各个角落，受限于位置因素，很多设备与基站之间的通信链路被障碍物阻挡，信道无法进行可靠通信。除此之外，大规模MIMO传播环境中所需要的高复杂度以及部署具有大量天线阵列的基站都将大大增加硬件成本和实际功耗。由此，RIS辅助的大规模MIMO无线通信技术被视为一个很有前途的无线电技术，也是未来6G的关键备选技术之一，在实现低功耗、节能、高速、大规模通信和低延迟无线通信等方面具有巨大潜力，可以满足6G无线网络及服务需求，被认为是一种具有成本效益和能源效益的极具优势的解决方案。

典型的RIS由一个具有大量反射超材料单元的平面阵列组成，每个反射单元可以提供一个相移，通过对RIS反射相移矩阵进行编程，将入射电磁波反射至期望的方向。RIS的使用能够扩大通信中的覆盖范围，也能够在提高期望信号功率的同时抑制干扰，构建一个适合所需通信场景的无线环境，以达到能量聚焦或能量置零的目的，这将会提高系统的性能和整体安全性。

在实际应用场景中，由于发射端的可靠波束形成需要准确的信道状态信息，RIS控制器能够根据这些信道状态信息来控制RIS反射相移矩阵，使其以精确的角度将入射电磁波反射至期望的方向，所以为RIS辅助的无线通信系统开发一种合适的信道估计算法是非常重要的。然而，RIS具有大量反射单元，并且信道估计的时间过长会提高对信噪比的要求，这给分离反射信道估计带来了极大的挑战性。除此之外，RIS技术的引入使通信信道由两条分离反射信道级联而成，用现有的模型分别估计两条分离反射信道会带来不确定性问题，导致无法完整估计两条分离反射信道的信道状态信息。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，该方法能够完整的估计两个分离反射信道的信道状态信息。

为达到上述目的，本发明所述的面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法包括：

在第一阶段，用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息。

还包括：

构建基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型及传输信号模型；

将级联的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式；

接收方使用基于导频重构的分离反射信道估计方案对分离反射信道进行估计。

构建基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型及传输信号模型的具体过程为：

所述基于协同感知的分离反射信道估计方案的系统模型中包括一个多天线用户方、一个多天线辅助方、一个基站、一个RIS及一个RIS智能控制器；

用户方—RIS、RIS—辅助方以及RIS—基站之间的信道和用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道均服从复高斯分布，且用户方、辅助方即基站之间的直接信道采用导频传输方式进行估计，假设用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道均已知或均已经估计得到；

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及分别被RIS—辅助方之间的信道和RIS—基站之间的信道映射回物理空间，最终由辅助方及基站接收；

辅助方发射导频信号，经过辅助方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及被RIS—基站之间的信道映射回物理空间，最终由基站接收。

将将级联的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式的具体过程为：

信道幅度为MIMO信道中各独立信道的绝对值；

信道方向为MIMO信道中各独立信道的归一化矢量；

信道相位矩阵对角线上的每个元素的绝对值为1；

信道幅度矩阵及信道相位矩阵均为对角矩阵。

接收方使用基于导频重构的分离反射信道估计方案对分离反射信道进行估计的具体过程为：

通过发射方发射的多个导频块，并结合辅助矩阵，构造新的接收信号模型；

PiRec-SRCE方案过程中，采用定义中间变量、构造优化问题、最小二乘估计、特征值分解以及奇异值分解的方法；其中，分离反射信道估计存在不确定性问题，以分别估计出级联的两个分离反射信道的方向以及两个信道的总幅度。

第一阶段，用户方发射导频信号，基站和辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计的具体过程为：

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—基站之间的信道的映射，被基站接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度；

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—辅助方之间的信道的映射，被辅助方接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计的具体过程为：

辅助方发射导频信号，经过辅助方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—基站之间的信道的映射，被基站接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息的具体过程为：

将第一阶段及第二阶段估计得到的各信道幅度参数相乘并开平方根，得所有分离反射信道总幅度的估计值；

将所有分离反射信道总幅度的估计值分别除第一阶段及第二阶段估计得到的信道幅度信息，分别得各分离反射信道幅度的估计值；

根据各分离反射信道幅度的估计值，再结合第一阶段及第二阶段估计得到的分离反射信道的方向，得各分离反射信道的完整信道状态信息的估计值。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法在具体操作时，通过引入辅助方来协助分离反射信道估计，具体的，在第一阶段，用户方发射导频信号，基站和辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；在第三阶段，对前两个阶段估计所得信道参数的数据处理阶段，从而得到各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值，本发明能够估计各分离反射信道的完整信道状态信息，克服现有模型对分离反射信道进行估计的不确定性问题，同时具有较高的信道估计准确性。

附图说明

图1为本发明中RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计的系统模型图；

图2为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图3为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道G估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图4为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道J估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图5为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H估计的NMSE随P和N

图6为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道G估计的NMSE随P和N

图7为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道J估计的NMSE随P和N

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

参考图1及图2，本发明所述的RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，采用PiRec-SRCE方案，并且引入一个多天线辅助方来协助分离反射信道估计。基于协同感知的分离反射信道估计方案包括三个阶段：第一阶段，用户方发射导频信号，由基站及辅助方接收信号，通过PiRec-SRCE方案对分离反射信道进行估计；第二阶段，辅助方发射导频信号，由基站接收信号，通过PiRec-SRCE方案对分离反射信道进行估计；第三阶段，对前两个阶段估计得到的信道参数的数据处理阶段，由此得到各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值。本发明避免了现存模型对分离反射信道进行估计的不确定性问题，同时可以达到较好的信道估计准确性。

参考图1，具体的，本发明包括以下步骤：

1)构建RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型和传输信号模型；

步骤1)的具体过程为：

1a)基于协同感知的分离反射信道估计方案的系统模型中包括一个多天线用户方、一个多天线辅助方、一个基站、一个RIS和一个RIS控制器；

1b)用户方的天线数量表示为N

1c)用户方和RIS之间的信道表示为

1d)发射方发射导频块X，每个导频信号中含有P个导频符号，通过发射方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及被RIS—接收方之间的信道映射回物理空间，由接收方接收，记为信号Y。

2)将级联而成的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式；

步骤2)的具体过程为：

2a)信道H的结构可以表示为H＝H

2b)信道J的结构可以表示为J＝J

2c)信道G的结构可以表示为G＝G

2d)信道方向为MIMO信道中每个独立信道的归一化矢量；

2e)信道幅度为MIMO信道中每个独立信道的绝对值；

2f)信道相位矩阵为对角矩阵，其对角线上的每个元素的绝对值均为1。

3)构建分离反射信道估计系统的评估标准体系；

步骤3)的具体过程为：

3a)采用归一化均方误差(NMSE)来衡量分离反射信道估计系统性能的好坏；

3b)NMSE的值越小，信道估计的准确性能越好；反之越差。

4)采用基于导频重构的分离反射信道估计(PiRec-SRCE)方案对分离反射信道进行估计：

步骤4)的具体过程为：

4a)PiRec-SRCE方案中，发射方发射多个导频块，并且结合辅助矩阵，构造新的接收信号模型；

4b)采用定义中间变量、构造优化问题、最小二乘估计、特征值分解及奇异值分解的方法，对分离反射信道进行估计；

4c)由于现存模型对分离反射信道进行估计存在不确定性问题，PiRec-SRCE方案能够分别估计级联的两个分离反射信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

5)RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第一阶段，由用户方发射导频信号，在基站和辅助方进行分离反射信道估计：

步骤5)的具体过程为：

5a)用户方发射导频信号，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道H的映射，被基站接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计：

①配置两个不同的RIS反射相移矩阵，对应的接收信号为：

Y

设RIS反射单元数N

②定义中间变量

由最小二乘估计可以得到中间变量F

其中，N

③对信道矩阵H进行奇异值分解，有H＝U

F

＝w

其中，w

④在N

由此构造新的接收信号模型为：

使用新的接收信号形式

⑤根据之前的分析，由于

s.t.‖h

其中，h

对

s.t.‖h

其中，

⑥由于信道相位的影响，得到h

s.t.‖α

其中，H

⑦由接收信号Y

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ

对上式进行行归一化处理，得信道G的所有方向信息G

⑧采用最小二乘估计，得信道G和信道H的幅度乘积A

由此，估计出带有相位信息的信道H的方向

5b)用户方发射导频信号，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道J的映射，被辅助方接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计，具体过程为：

①配置两个不同的RIS反射相移矩阵，对应的接收信号为：

Y

假设RIS反射单元数N

②定义一个中间变量

由最小二乘估计可以得到中间变量F

其中，N

③对信道矩阵J进行奇异值分解，有J＝U

F

＝w

其中，w

④在N

由此构造新的接收信号模型为：

使用新的接收信号形式

⑤根据之前的分析，由于

s.t.‖j

其中，j

对

s.t.‖j

其中，

⑥由于信道相位的影响，得到j

s.t.‖β

其中，J

⑦由接收信号Y

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ

对上式进行行归一化处理，得信道G的所有方向信息G

⑧采用最小二乘估计，得信道G和信道J的幅度乘积A

由此，可以估计出带有相位信息的信道J的方向

6)RIS辅助的MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第二阶段由辅助方发射导频信号，在基站进行分离反射信道估计；

步骤6)的具体过程为：

6a)辅助方发射导频信号，经过信道J

Y

假设RIS反射单元数N

6b)定义一个中间变量为：

由最小二乘估计可以得到中间变量F

其中，N

6c)对信道矩阵H进行奇异值分解，则有H＝U

F

＝w

其中，w

6d)在N

由此构造新的接收信号模型为：

采用新的接收信号形式

6e)根据之前的分析，由于

s.t.‖h

其中，h

对

s.t.‖h

其中，

6f)由于信道相位的影响，得到h

s.t.‖γ

其中，H

6g)由接收信号Y

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ

对上式进行行归一化处理，得到信道J的所有方向信息J

6h)采用最小二乘估计，得到信道H和信道H的幅度乘积A

由此，可以估计出带有相位信息的信道H的方向

7)RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第三阶段，对前两阶段估计所得分离反射信道参数的数据处理阶段，得各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值：

步骤7)的具体过程为：

7a)根据阶段一和阶段二估计出的总幅度的估计值

其中，

7b)由以上估计所得参数

7c)基于以上信息，得到信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息的估计值分别为：

综上所述，信道H、信道G及信道J的完整信道状态信息均被估计出来。

验证实验

通过对200个独立的随机信道估计的结果进行平均，采用归一化均方误差(NMSE)来验证本发明的可行性，并且通过数值仿真结果可以看出，本发明能够完整估计各分离反射信道的信道状态信息，并且达到一个较高的信道估计准确性性能。

图2至图4展示了基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息估计的准确性能曲线，可以看出，NMSE随着信噪比(SNR)的增大而减小，并且信道估计准确性均处于一个较高水平，证明了本发明中方案的可行性。

图5至图7展示了基于协同感知的分离反射信道估计方案中导频符号数量P和RIS反射单元数量N