[发明专利]智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法

权利要求书

1.一种智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，该信道估计方法基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统，包括如下步骤：

步骤S1：建立一个基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统模型，通过所述系统模型传输导频信号，并将基站BS接收到的信号作为数据样本生成训练样本；

步骤S2：建立CGAN神经网络模型，根据所述训练样本对CGAN神经网络模型进行训练生成目标级联信道估计模型；

步骤S3：对CGAN神经网络模型中的生成器和鉴别器进行优化；

步骤S4：在生成器和鉴别器都优化好后，基站BS开始传输N个导频信号，

步骤S5：将导频信号矩阵和基站BS接收到的信号矩阵作为目标级联信道估计模型的输入来对级联信道进行估计；

所述步骤S3中对CGAN神经网络模型中的生成器和鉴别器进行优化，具体为：

将所述CGAN神经网络模型的损失函数，表示为：

其中，表示有参数化的发生器，合成信道矩阵即D_θ由θ参数化的鉴别器，目的是将生成的通道矩阵与真实的级联通道矩阵Z区分开来；

让最小化以使CGAN神经网络模型中的对手D_θ最大化，

在CGAN神经网络模型的损失函数上增加一致优化正则项，表示为γ表示用户处分配的功率；

最后，目标函数为：

2.根据权利要求1所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述多输入多输出系统模型包括M个天线的基站BS，L个反射单元的RIS以及K个单天线用户U；

所述RIS，用于当基站BS和用户U之间的直接链路被障碍物阻塞时，创建基站BS通过所述RIS至用户U之间的链路。

3.根据权利要求2所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述用户U和所述RIS之间的毫米波信道h_r,k表示为：

其中，N_A为路径数量，为信道的复杂信道增益，为信道的接收路径角，a_D(θ)是的L×1的路径角的转向向量，其中的是波长λ的阵列间距，n为变量，取值为0，1，2…M-1。

4.根据权利要求3所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述基站BS和RIS之间的毫米波通道H可以表示为：

其中，N_H为路径数量，表示复增益，是路径的出发角，是路径的出发角到达角，和是转向向量。

5.根据权利要求4所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，第k个用户通过RIS与BS之间的级联信道Z_k表示为：

Z_k＝Hr_k，Γ_k＝diag{h_r，k}；

在下行场景，基站BS传输正交导频信号在单个相干时间内，第k个用户接收到的信号y_k为：

为导频信号矩阵，y_k＝[y_k,1,…,y_k,P]和n_k＝[n_k,1,…,n_k,P]是1×P的行向量，ψ^H为对角矩阵。

6.根据权利要求1所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，在步骤S1中将将收集接收到的信号作为数据样本生成训练样本时，将数据样本中的接收到的信号矩阵Y和导频信号矩阵X分为实部和虚部两部分，因此有vec{Y₁}＝Re{Y}}，vec{Y₂}＝Im{Y}}和vec{X₁}＝Re{X}}，vec{X₂}＝Im{X}}。