一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115913831A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211195946.9(22)申请日2022.09.29(71)申请人电子科技大学长三角研究院（湖州）地址313000浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层(72)发明人郑熹方俊王宏伟王沛兰李鸿彬(74)专利代理机构重庆中之信知识产权代理事务所(普通合伙)50213专利代理师王勇(51)Int.Cl.H04L25/02(2006.01)权利要求书4页说明书11页附图2页(54)发明名称一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法(57)摘要本发明提供了一种可重构智能表面辅助毫米波通信系统的信道估计方法。针对毫米波可重构智能表面辅助的多输入多输出正交频分复用无线通信系统中由于直接信道信息数据规模过大造成的估计难题，本发明所设计的信道估计方法充分利用了毫米波信道的稀疏散射特性，通过低秩张量分解的方法，完成对智能反射面辅助毫米波系统的级联信道参数估计，在保证信道信息估计性能的同时极大地降低导频训练开销。实验表明，本发明提出的信道压缩估计方法仅需利用少量的训练开销和频谱资源，就能实现对信道参数估计，并且优于传统的压缩估计方案。CN115913831ACN115913831A权利要求书1/4页1.一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，构建信道模型，采用几何宽带毫米波信道模型，分别构建BS到RIS的信道模型以及RIS到UE的信道模型；S2，获取接收信号的低秩张量表达模型；S3，估计张量分解中的因子矩阵通过利用毫米波信道下接收信号的三阶张量表示，基于CP分解唯一性条件，估计接收信号低秩张量分解的三个因子矩阵以支撑后续的信道估计；S4，完成信道参数估计与级联信道重构，通过以上方式获得因子矩阵后，利用因子矩阵与信道参数的数学关系进一步获得信道参数的估计值。2.如权利要求1所述的一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法，其特征在于：步骤S1中，对于第p个子载波，BS到RIS信道矩阵可以表示为：其中fs代表采样速率，L代表基站到RIS之间散射路径总数，其中αl代表第l条路径的复增益，τ1代表时延，φl代表空间域发射角(AngleofDeparture，简称AoD)，代表空间域到达角(AngleofArrival，简称AoAs)的方位角和俯仰角，aBS(φl)代表发射阵列响应向量，代表接收阵列响应向量；RIS到UE的信道可以表示为：其中，Lr代表RIS到UE之间散射路径总数，其中βl是第条l路径的负增益，κ1代表时延，代表空间域发射方位角和俯仰角，θl代表空间域到达角，代表发射阵列响应向量，aUE(θl)代表接收阵列响应向量；对应第p个子载波，定义BS经RIS到UE信号传输的等效级联信道矩阵(此处的符号⊙表示矩阵的Khatri‑Rao乘积)如下，其中，为级联信道HP的信道参数，ρu是级联等效增益，lu是等效时延，{φu,θu}为等效到达角，{ζu,ξu}为等效发射角，它们与Gu，Rp的信道参数具有如下映射关系(符号表示向上取整)：2CN115913831A权利要求书2/4页3.如权利要求1所述的一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法，其特征在于：步骤S2中，在第t个帧的第q个时隙，第p个子载波的接收信号向量为：此处，其中代表对于所有子载波相同的第t帧的发射信号，代表对于所有子载波相同的第t帧的接收信号混合器，此处的符号表示矩阵MKronecker乘积，符号*表示矩阵/向量元素取共轭，表示加性高斯噪声，vq∈C为M×N第q个时隙的反射系数向量，Hp∈C为第p个子载波的级联信道矩阵；第t帧内接收信号记为进一步第p个子载波所有T帧的接收向量拼接为接收矩阵最后所有p个子载波的接收矩阵可以构成三阶张量三个维度分别代表时隙、帧、子载波，具有如下的低秩张量分解形式：其中，U＝LLr，是噪声张量表达，符号代表外积，等效的接收与接收阵列响应记为和其中，V为Q个时隙的反射系数拼接得到的矩阵，F为T个帧的发射信号拼接得到的矩阵；分别将U个和g(lu)拼接为矩阵A,B,C：3CN115913831A权利要求书3/4页其中，A,B,C为张量的因子矩阵。4.如权利要求1所述的一种智能超表面辅助的毫米波通信系统的信道估计方法，其特征在于：步骤S3中，CP分解的唯一性条件为：min{Q,U}+min{TNs,U}+min(P,U)≥2U+2，其中Q＞U，TNs＞U且P＞2；采用交替最小二乘方法对因子矩阵估计，首先输入参数U，初始化因子矩阵并进行交替迭代更新，具体在t次迭代过程中，依次更新因子矩阵与其中，Y(1)，Y(2)，Y(3)分别表示接收信号张量的模‑1