[发明专利]一种基于压缩感知的RIS辅助毫米波系统的信道估计方法

说明书

本发明涉及一种基于压缩感知的RIS辅助毫米波系统的信道估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1：基于Saleh‑Valenzuela信道模型建立通信系统模型；步骤2：获取第k个用户的接收信号矩阵；步骤3：将基站到RIS的信道与RIS到用户的信道级联成一个级联信道，并获取级联信道矩阵；步骤4：在T个时刻后，第k个用户向基站发送正交导频信号，基于级联信道矩阵获取基站的初始接收信号矩阵；步骤5：基于毫米波的稀疏性将级联信道矩阵从空间域转换到虚拟角域，得到信道估计的稀疏表示；步骤6：采用基于行‑结构稀疏的改进压缩感知算法进行矩阵恢复，完成信道估计，与现有技术相比，本发明具有提高了估计性能和估计精度以及减少了导频数目的开销等优点。

技术领域

本发明涉及无线通信物理层技术领域，尤其是涉及一种基于压缩感知的RIS辅助毫米波系统的信道估计方法。

背景技术

由于大量的反射单元使无线信道的维度大幅提升，因此传统的信道估计方案需要巨大的导频开销，并且RIS的硬件实施目前为近似无源的元件，因此无法主动进行信号处理等相关问题。使用数学方法的方案，需要对信道矩阵进行多重的复杂变换，因此会带来极高的计算复杂度；使用有关神经网络的方案需要对RIS的场景进行大量的模拟和训练，由于RIS目前还处于构想，未能大规模实施的情形，因此大量的训练数据会造成困难。

目前关于RIS辅助通信系统的信道估计研究，除了利用传统方案之外，还有使用神经网络，数学方法和压缩感知相关知识，现有的技术能够通过较高的计算复杂度达到提升信道估计精度以及减少导频开销的效果，但是计算复杂度的大量增加同样会造成时间成本过高等问题，而使用压缩感知算法中的贪婪算法，计算复杂度较低，但是即使通过多次的循环迭代，对于计算复杂度的提升有限。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于压缩感知的RIS辅助毫米波系统的信道估计方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于压缩感知的RIS辅助毫米波系统的信道估计方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：基于Saleh-Valenzuela信道模型建立通信系统模型；

步骤2：通信系统模型中的多天线的基站将具有已知信息的导频信号传输至RIS，通过RIS辅助后传输给多个单天线的用户，获取第k个用户的接收信号矩阵；

步骤3：将基站到RIS的信道与RIS到用户的信道级联成一个级联信道，并获取级联信道矩阵；

步骤4：在T个时刻后，第k个用户向基站发送正交导频信号，基于级联信道矩阵获取基站的初始接收信号矩阵；

步骤5：基于毫米波的稀疏性将级联信道矩阵从空间域转换到虚拟角域，得到信道估计的稀疏表示；

步骤6：采用基于行-结构稀疏的改进压缩感知算法进行矩阵恢复，完成信道估计。

所述的步骤2中，第k个用户的接收信号矩阵的表达式为：

y_k(t)＝GΘh_ks_k(t)+w_k(t)

其中，为基站到RIS的信道，k＝(1,2,…,K)为RIS到第k个用户的信道，为RIS的相移矩阵，为相移矩阵的第M个相移向量，w_k(t)为第k个用户的噪声矩阵。

所述的步骤3中，级联信道矩阵的表达式为：

其中，为空间域的级联信道矩阵，θ(t)为RIS的反射系数。

所述的步骤4中，基于级联信道矩阵获取基站的初始接收信号矩阵的表达式为：