CN112769719A - 基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法 - Google Patents

基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法 Download PDF

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CN112769719A CN202011387959.7A CN202011387959A CN112769719A CN 112769719 A CN112769719 A CN 112769719A CN 202011387959 A CN202011387959 A CN 202011387959A CN 112769719 A CN112769719 A CN 112769719A
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林少娥
陈芳炯
余婧
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South China University of Technology SCUT
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Abstract

本发明公开了一种基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，步骤如下：S1、用户顺序发送OFDM训练符号，同时智能反射表面调整初始反射状态；S2、基站从接收到的训练符号中提取出用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应；S3、基站运用三角内插点法得到用户到基站等价合并信道在所有子载波上的频率响应；S4、基站提取用户到基站直达链路的信道频率响应和用户‑智能反射表面‑基站级联链路的汇总信道频率响应；S5、存储信道频率响应；S6、基站利用信道频率响应优化智能反射表面的无源波束赋形向量，并将优化结果反馈给控制器；S7、重复步骤S2‑S6，直至获得所有与子表面相关联的信道频率响应。

Description

基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于可重构智能反射表面辅助的正交频分复用无线通信系统渐进式信道估计和提取方法。
背景技术
在过去的十年中，人们广泛研究了各种无线通信技术，例如毫米波通信和大规模多输入多输出系统，以追求高数据速率、高能效，低延迟的通信系统性能。随着第五代(5G)无线通信系统的研究深入，更多的问题亟待解决，目前大部分的无线通信技术都不能单独支持所有5G要求和应用，并且它们中的大多数需要昂贵的硬件，越来越高的复杂性和能量消耗问题严重阻碍了它们的广泛实际应用。
可重构智能表面(RIS)(又称智能反射表面)已成为一种创新技术，旨在提高未来无线网络技术的覆盖范围，吞吐量和能量/频谱效率。具体地说，智能反射表面是由大量低成本单位元素组成的平面表面，每个单位元素都能够独立调节反射信号的幅度和相移，从而重新配置无线传播环境。与现有技术如放大和转发继电器相比，智能反射表面以全双工模式工作，不会产生自干扰和热噪声，而且几乎是无源组件，因此可以大大降低硬件成本和能耗。
为了表征智能反射表面辅助无线通信系统的理论性能上限，在以往的工作中通常假定在基站(AP)处可获得完美的信道状态信息(CSI)。但是，由于完全无源的智能反射表面缺乏信号处理和发送/接收功能，并且涉及大量的单位元素，因此智能反射表面辅助系统中的信道估计是最具挑战性的问题之一。在现有的智能反射表面信道估计工作中，通常先一次估计相关的信道状态信息，然后将其用于设计智能反射表面处的无源波束赋形，以最大程度地提高数据传输的可达率。然而以一次性方式估计所有所需的信道状态信息将导致数据传输的长时间延迟。为了减少数据传输的时延，目前亟待提出一种新的渐进式执行信道估计的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有智能反射表面辅助系统中信道估计的缺点和不足，基于智能反射表面元素分组，提出了一种基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，通过设计二进制反射训练模式来逐步估计连续子帧上与每个子表面相关的信道状态信息。
本发明的目的通过采取如下技术方案达到：
一种基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，应用于具有智能反射表面辅助的OFDM无线通信系统，该无线通信系统包括至少一个具有K个天线的基站、至少一个智能反射表面、一个智能反射表面控制器和一个用户，智能反射表面具有M0个元素单元，该M0个元素单元被分为η组，每个组包含M个子表面，其中每组单元反射信道具有强相关性，所述统渐进式信道估计方法包括初始化过程和更新过程，其中，
初始化过程如下：
S1、用户顺序发送第0个和第1个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(0)和φ(1)，分别对应于第0个和第1个OFDM训练符号的传输；
S2、基站对接收到的OFDM训练符号进行离散傅里叶变换，抽取导频承载子载波上的接收数据，并左乘导频序列对角矩阵的逆，得到用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure BDA0002809499010000031
和
Figure BDA0002809499010000032
S3、基站运用三角内插点法，得到用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)，过程如下：
S301、对频率响应
Figure BDA0002809499010000033
和
Figure BDA0002809499010000034
进行反傅里叶变换，得到
Figure BDA0002809499010000035
和
Figure BDA0002809499010000036
S302、设用户到基站等价合并信道抽头的个数为L，选取
Figure BDA0002809499010000037
和
Figure BDA0002809499010000038
中第1到L个抽头，其后填充零到指定长度，得到
Figure BDA0002809499010000039
和
Figure BDA00028094990100000310
S303、对
Figure BDA00028094990100000311
和
Figure BDA00028094990100000312
进行傅里叶变换，得到接收OFDM训练符号对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)；
S4、基站提取用户到基站直达链路的信道频率响应d和用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure BDA00028094990100000313
S5、存储获得的信道频率响应为集合
Figure BDA00028094990100000314
S6、基站利用已获得的信道频率响应
Figure BDA00028094990100000315
优化智能反射表面的无源波束赋形向量θ(1)，并将优化结果反馈给智能反射表面的控制器，智能反射表面控制器根据优化结果调整智能反射表面的反射状态；
更新过程如下：
S7、用户发送第i个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(i)；
S8、重复步骤S2得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure BDA00028094990100000316
S9、重复步骤S3得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(i)；
S10、从频率响应r(i)中解析出与第i-1个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路信道频率响应gi-1和与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure BDA0002809499010000041
S11、更新已获得的信道频率响应为
Figure BDA0002809499010000042
S12、基站利用已获得的信道频率响应
Figure BDA0002809499010000043
优化无源波束赋形向量θ(i)并将其反馈给智能反射表面的控制器。
进一步地，所述智能反射表面的初始反射状态为φ(0)＝z(0)＝14×1以及φ(1)＝z(1)＝-14×1。其中，z(0)和z(1)分别表示第0个和第1个OFDM训练符号的持续时间内智能反射表面的第0个和第1个训练反射状态。
进一步地，计算用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure BDA0002809499010000044
的公式为：
Figure BDA0002809499010000045
其中Sp＝diag(sp)是OFDM训练符号导频序列sp的对角矩阵，
Figure BDA0002809499010000047
表示基站的接收天线在导频子载波
Figure BDA0002809499010000048
上的接收信号，
Figure BDA0002809499010000049
和
Figure BDA00028094990100000410
分别表示与接收天线相关联的导频子载波
Figure BDA00028094990100000411
上的信道频率响应和加性高斯白噪声矢量。
进一步地，所述步骤S3中，假设用户到基站、用户到智能反射表面和智能反射表面到基站链路的基带等效信道在冲激响应中分别具有Ld、L1和L2个抽头，用户-智能反射表面-基站级联链路的基带等效信道是用户到智能反射表面链路信道与由智能反射表面反射系数加权的智能反射表面到基站链路信道的卷积，即用户-智能反射表面-基站级联链路的基带等效信道的冲激响应中有Lr＝L1+L2-1个抽头，因此，从用户到基站等价合并信道在冲激响应中具有L＝max{Lr,Ld}抽头。
进一步地，所述步骤S4中，计算用户到基站直达链路的信道频率响应d和用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure BDA0002809499010000046
公式如下：
d＝(r(0)+r(1))/2；
Figure BDA0002809499010000051
其中，gm表示在没有相移影响下与接收天线和第m个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应。
进一步地，所述步骤S7中，智能反射表面的反射状态由优化的无源波束赋形矢量得到，即在第i个导频子载波插入的OFDM训练符号的持续时间内在智能反射表面处的反射状态φ(i)由φ(i)＝diag(z(i))θ(i-1)给出，其中，θ(i-1)表示基于估计的信道状态信息
Figure BDA0002809499010000052
的无源波束赋形矢量；
Figure BDA0002809499010000053
表示第i个OFDM训练符号的持续时间内智能反射表面的第i个训练反射状态，在第i个OFDM训练符号的持续时间内第m个子表面的训练反射状态为
Figure BDA0002809499010000054
进一步地，所述步骤S10中，计算与第i-1个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应gi-1和与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路剩余汇总信道频率响应
Figure BDA0002809499010000058
的公式如下：
Figure BDA0002809499010000055
Figure BDA0002809499010000056
其中，令
Figure BDA0002809499010000057
表示与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1、本发明提出的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法通过在用户和基站处发送训练符号并根据预先设计的训练反射模式来调整智能反射表面的反射状态以估计用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应，以这种方式，可以从智能反射表面上完全删除昂贵的接收射频链，节省能源并降低了成本。
2、现有的使用基于简单的开关训练反射图案的信道估计方案，需要大量训练符号来估计与智能反射表面处的每个元素相关联的级联信道，由于有大量的智能反射表面元素，导致了过高的信道训练开销，本发明所提出的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法通过将智能反射表面进行分组，使得可以在信道估计开销和无源波束赋形性能之间进行灵活的权衡，节省了信道训练开销。
3、本发明提出的渐进信道估计方案同时进行渐进式信道估计和无源波束赋形，不仅利用智能反射表面的大孔径增益来提高信道估计精度，而且通过在信道训练期间执行无源波束赋形来提高数据承载子载波的传输速率，减少了数据传输延时，极大地提高了通信系统效率和通信系统吞吐量。
附图说明
图1是本发明实施例中上行链路智能反射表面辅助单发单收OFDM无线通信系统模型图；
图2是本发明实施例中传输帧内梳型导频结构的示意图；
图3是本发明实施例中公开的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参见图1，图1是本发明实施例中上行链路的智能反射表面辅助的单发单收OFDM无线通信系统模型图。如图1所示，本发明应用场景包括一个具有1个天线的基站、一个智能反射表面、一个智能反射表面控制器和一个用户，智能反射表面具有M0个元素单元，该M0个元素单元被分为η组，每个组包含M个子表面，其中每组单元反射信道具有强相关性。
本实施例中，智能反射表面可通过自身传感器感知周围环境数据等信息并与基站通过控制链路进行信息交互和相位控制。下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式及应用场景不限于此。
在上行链路中考虑了智能反射表面辅助的单发单收OFDM系统，其中部署了由M0个元素单元组成的智能反射表面，以协调从单天线用户到单天线的基站的传输。下面结合图1，具体说明实施该发明方法的流程步骤。
S1、用户顺序发送第0个和第1个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(0)和φ(1)，分别对应于第0个和第1个OFDM训练符号的传输。
本实施例中，步骤S1过程如下：
S101、在用户端，由x＝[X0X1...XN-1]T表示的每个OFDM符号首先通过N点逆离散傅立叶变换(IDFT)变换到时域，然后附加一个长度为Lcp且Lcp≥L-1的循环前缀(CP)，以避免符号间干扰；
S102、用户顺序发送第0个和第1个OFDM训练符号X0和X1，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(0)和φ(1)，分别对应于第0个和第1个OFDM训练符号的传输。其中，将智能反射表面的初始反射状态设计为φ(0)＝z(0)＝14×1以及φ(1)＝z(1)＝-14×1。z(0)和z(1)分别表示第0个和第1个OFDM训练符号的持续时间内智能反射表面的第0个和第1个训练反射状态。与传统的开关信道估计方法相比，本发明提出的信道估计方案采用全反射训练模式来实现用于信道训练的智能反射表面的大孔径增益，提高了信道估计精度和无源波束赋形增益。
S2、基站对接收到的OFDM训练符号进行离散傅里叶变换，抽取导频承载子载波上的接收数据，并左乘导频序列对角矩阵的逆，得到用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure BDA0002809499010000081
和
Figure BDA0002809499010000082
本实施例中，步骤S2过程如下：
S201、在基站端，删除接收到的OFDM训练符号的循环前缀并执行N点离散傅里叶变换；
S202、接收天线在频域中的基带接收信号由y给出，
Figure BDA0002809499010000083
其中，X＝diag(x)是发射的OFDM符号x的对角矩阵，
Figure BDA0002809499010000086
表示在第m个子表面具有相移
Figure BDA0002809499010000084
的公共反射系数，qm，hm分别表示与第m个子表面相关联的用户到智能反射表面链路的信道频率响应以及与第m个子表面相关联的智能反射表面到基站链路的信道频率响应，d＝[D0D1...DN-1]T表示与接收天线相关联的用户到基站链路的信道频率响应，令v＝[V0V1...VN-1]T～Nc(0,σ2IN)表示在接收天线处的噪声功率为σ2的加性高斯白噪声(AWGN)矢量；
S203、令gm＝[Gm,0Gm,1...Gm,N-1]T＝qm⊙hm表示在没有相移影响下与接收天线和第m个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应。因此，将y改写为
Figure BDA0002809499010000085
S204、将gm堆叠到G＝[g1g2...gM]中，可以将y重写为
y＝X(Gφ+d)+v；
其中无源波束赋形矢量
Figure BDA0002809499010000091
描述了M个子表面的相移，因此，基站的接收天线在导频子载波
Figure BDA0002809499010000092
上的接收信号为：
Figure BDA0002809499010000093
与接收天线相关联的导频子载波
Figure BDA0002809499010000094
上的信道频率响应为：
Figure BDA0002809499010000095
S205、如图2所示，将Np个导频子载波以
Figure BDA0002809499010000096
插入每个OFDM训练符号中，Δp＝[N/Np]是相邻导频子载波的频率间隔。令
Figure BDA0002809499010000097
表示在N个子载波的每个OFDM训练符号中Nd＝N-Np个数据承载子载波的索引集，其中，
Figure BDA0002809499010000098
表示N个子载波的索引集。利用已知的导频序列sp，在接收天线的导频子载波
Figure BDA0002809499010000099
上的信道频率响应可以估计为：
Figure BDA00028094990100000910
其中Sp＝diag(sp)是OFDM训练符号导频序列sp的对角矩阵。
由于每个子表面都以最大反射振幅(即单位振幅)工作以最大化智能反射表面反射功率，因此智能反射表面元件不需要振幅控制电路，简化了硬件设计并节省了能源消耗，这样，仅通过调整M个子表面的相移即可实现信道估计和无源波束赋形。
S3、基站运用三角内插点法，得到用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)。
本实施例中，步骤S3过程如下：
S301、对频率响应
Figure BDA00028094990100000911
和
Figure BDA00028094990100000912
进行反傅里叶变换，得到
Figure BDA00028094990100000913
和
Figure BDA00028094990100000914
S302、设用户到基站等价合并信道抽头的个数为L，选取
Figure BDA00028094990100000915
和
Figure BDA00028094990100000916
中第1到L个抽头，其后填充零到指定长度，得到
Figure BDA00028094990100000917
和
Figure BDA00028094990100000918
S303、对
Figure BDA0002809499010000101
和
Figure BDA0002809499010000102
进行傅里叶变换，得到接收OFDM训练符号对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)。
S4、基站提取用户到基站直达链路的信道频率响应d和用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure BDA0002809499010000103
本实施例中，步骤S4过程如下：
S401、与接收天线相关联的直接链路和反射链路的组合信道频率响应估计可化为
Figure BDA0002809499010000104
将在智能反射表面处的第i个OFDM训练符号的持续时间的训练反射状态表示为
Figure BDA0002809499010000105
因此，基于每个接收天线的第i个接收的OFDM训练符号的汇总信道频率响应的估计可以表示为
r(i)＝Gφ(i)+d；
S402、通过设置初始训练反射状态φ(0)＝z(0)＝1M×1，φ(1)＝z(1)＝-1M×1即
Figure BDA0002809499010000106
我们可以将用户到基站链路的信道频率响应提取为
d＝(r(0)+r(1))/2；
S403、令
Figure BDA0002809499010000107
表示与子表面关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应，用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应为
Figure BDA0002809499010000108
S5、存储获得的信道频率响应为集合
Figure BDA0002809499010000109
S6、基站利用已获得的信道频率响应
Figure BDA00028094990100001010
优化智能反射表面的无源波束赋形向量θ(1)，并将优化结果反馈给智能反射表面的控制器，智能反射表面控制器根据优化结果调整智能反射表面的反射状态。
本实施例中，步骤S6过程如下：
S601、根据已估计的前i-1个信道状态信息
Figure BDA0002809499010000111
对第i-1个无源波束赋形矢量θ(i-1)进行优化，得到
Figure BDA0002809499010000112
其中，θi是第i个子表面的反射系数，
Figure BDA0002809499010000113
是除第i个子表面以外的其余子表面的公共反射系数；
S602、为了从
Figure BDA0002809499010000118
中提取gm，在第i个OFDM训练符号的持续时间内将智能反射表面的第i个训练反射状态设计为
Figure BDA0002809499010000114
在第i个OFDM训练符号的持续时间内第m个子表面的训练反射状态为
Figure BDA0002809499010000115
S7、用户发送第i个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(i)。
本实施例中，步骤S7过程如下：
第i个导频子载波插入的OFDM符号的持续时间内在智能反射表面处的反射状态φ(i)为
φ(i)＝diag(z(i))θ(i-1)；
其中θ(i-1)表示基于估计的信道状态信息
Figure BDA0002809499010000116
的无源波束赋形矢量。由于Gi-1仅具有i-1个可分解的信道频率响应作为用户-智能反射表面-基站级联链路的信道状态信息，因此θ(i-1)仅具有i-1个设计自由度。
S8、重复步骤S2得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure BDA0002809499010000117
S9、重复步骤S3得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(i)。
S10、从频率响应r(i)中解析出与第i-1个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路信道频率响应gi-1和与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure BDA0002809499010000127
本实施例中，步骤S10过程如下：
S1001、将优化后得到的无源波束赋形矢量θ(i-1)代入φ(i)得到，
Figure BDA0002809499010000121
S1002、将φ(i)代入r(i)的表达式中，r(i)可以重写为
Figure BDA0002809499010000122
S1003、除去Gi-1中提取的信道频率响应后，接收天线可以从r(i)中提取一个新的信道频率响应为
Figure BDA0002809499010000123
S1004、计算出用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应为
Figure BDA0002809499010000124
由上述推导可知，新提取的信道频率响应gi-1使得设计无源波束赋形向量的自由度增加了。
S11、更新已获得的信道频率响应为
Figure BDA0002809499010000125
S12、基站利用已获得的信道频率响应
Figure BDA0002809499010000126
优化无源波束赋形向量θ(i)并将其反馈给智能反射表面的控制器。
上述信道估计过程是周期性重复的，以逐步估计所有需要的信道状态信息，而智能反射表面在整个帧内进行渐进无源波束赋形自适应，以提高系统在可达率方面的性能。该方法在两个方面具有自适应性：
(1)基于智能反射表面元素分组，在信道估计开销和无源波束赋形性能之间进行灵活的权衡，以支持短分组传输；(2)可以通过改变相邻训练符号的时间间隔，在数据传输延迟和有效传输速率之间提供了基本的折衷，以支持对延迟敏感的传输。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，应用于具有智能反射表面辅助的OFDM无线通信系统，该无线通信系统包括至少一个具有K个天线的基站、至少一个智能反射表面、一个智能反射表面控制器和一个用户，智能反射表面具有M0个元素单元，该M0个元素单元被分为η组，每个组包含M个子表面，其中每组单元反射信道具有强相关性，其特征在于，所述统渐进式信道估计方法包括初始化过程和更新过程，其中，
初始化过程如下：
S1、用户顺序发送第0个和第1个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(0)和φ(1)，分别对应于第0个和第1个OFDM训练符号的传输；
S2、基站对接收到的OFDM训练符号进行离散傅里叶变换，抽取导频承载子载波上的接收数据，并左乘导频序列对角矩阵的逆，得到用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure FDA0002809496000000011
和
Figure FDA0002809496000000012
S3、基站运用三角内插点法，得到用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)，过程如下：
S301、对频率响应
Figure FDA0002809496000000013
和
Figure FDA0002809496000000014
进行反傅里叶变换，得到
Figure FDA0002809496000000015
和
Figure FDA0002809496000000016
S302、设用户到基站等价合并信道抽头的个数为L，选取
Figure FDA0002809496000000017
和
Figure FDA0002809496000000018
中第1到L个抽头，其后填充零到指定长度，得到
Figure FDA0002809496000000019
和
Figure FDA00028094960000000110
S303、对
Figure FDA00028094960000000111
和
Figure FDA00028094960000000112
进行傅里叶变换，得到接收OFDM训练符号对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(0)和r(1)；
S4、基站提取用户到基站直达链路的信道频率响应d和用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure FDA0002809496000000021
S5、存储获得的信道频率响应为集合
Figure FDA0002809496000000022
S6、基站利用已获得的信道频率响应
Figure FDA0002809496000000023
优化智能反射表面的无源波束赋形向量θ(1)，并将优化结果反馈给智能反射表面的控制器，智能反射表面控制器根据优化结果调整智能反射表面的反射状态；
更新过程如下：
S7、用户发送第i个OFDM训练符号，同时智能反射表面的反射状态调整为φ(i)；
S8、重复步骤S2得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure FDA0002809496000000024
S9、重复步骤S3得到第i个OFDM训练符号传输对应的用户到基站等价合并信道在子载波上的频率响应r(i)；
S10、从频率响应r(i)中解析出与第i-1个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路信道频率响应gi-1和与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure FDA0002809496000000025
S11、更新已获得的信道频率响应为
Figure FDA0002809496000000026
S12、基站利用已获得的信道频率响应
Figure FDA0002809496000000027
优化无源波束赋形向量θ(i)并将其反馈给智能反射表面的控制器。
2.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述智能反射表面的初始反射状态为φ(0)＝z(0)＝14×1以及φ(1)＝z(1)＝-14×1。其中，z(0)和z(1)分别表示第0个和第1个OFDM训练符号的持续时间内智能反射表面的第0个和第1个训练反射状态。
3.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述步骤S2中，计算用户到基站等价合并信道在导频承载子载波上的频率响应
Figure FDA0002809496000000031
的公式为：
Figure FDA0002809496000000032
其中Sp＝diag(sp)是OFDM训练符号导频序列sp的对角矩阵，
Figure FDA0002809496000000033
表示基站的接收天线在导频子载波
Figure FDA0002809496000000034
上的接收信号，
Figure FDA0002809496000000035
和
Figure FDA0002809496000000036
分别表示与接收天线相关联的导频子载波
Figure FDA0002809496000000037
上的信道频率响应和加性高斯白噪声矢量。
4.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，假设用户到基站、用户到智能反射表面和智能反射表面到基站链路的基带等效信道在冲激响应中分别具有Ld、L1和L2个抽头，用户-智能反射表面-基站级联链路的基带等效信道是用户到智能反射表面链路信道与由智能反射表面反射系数加权的智能反射表面到基站链路信道的卷积，即用户-智能反射表面-基站级联链路的基带等效信道的冲激响应中有Lr＝L1+L2-1个抽头，因此，从用户到基站等价合并信道在冲激响应中具有L＝max{Lr,Ld}抽头。
5.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，计算用户到基站直达链路的信道频率响应d和用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应
Figure FDA0002809496000000039
公式如下：
d＝(r(0)+r(1))/2；
Figure FDA0002809496000000038
其中，gm表示在没有相移影响下与接收天线和第m个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应。
6.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述步骤S7中，智能反射表面的反射状态由优化的无源波束赋形矢量得到，即在第i个导频子载波插入的OFDM训练符号的持续时间内在智能反射表面处的反射状态φ(i)由φ(i)＝diag(z(i))θ(i-1)给出，其中，θ(i-1)表示基于估计的信道状态信息
Figure FDA0002809496000000041
的无源波束赋形矢量；
Figure FDA0002809496000000042
表示第i个OFDM训练符号的持续时间内智能反射表面的第i个训练反射状态，在第i个OFDM训练符号的持续时间内第m个子表面的训练反射状态为
Figure 1
。
7.根据权利要求1中所述的基于智能反射表面辅助无线通信系统渐进式信道估计方法，其特征在于，所述步骤S10中，计算与第i-1个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的信道频率响应gi-1和与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路剩余汇总信道频率响应
Figure FDA0002809496000000044
的公式如下：
Figure FDA0002809496000000045
Figure FDA0002809496000000046
其中，令
Figure FDA0002809496000000047
表示与第i个子表面相关联的用户-智能反射表面-基站级联链路的剩余汇总信道频率响应。
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