CN113765581A - 基于压缩感知与波束对齐的ris快时变信道估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法，属于信道估计技术领域。本发明实现方法为：利用压缩感知算法，估计出空间信道的入射角；RIS发送与所估计到的等效角相关的相位向量，根据在基站处收到的信号，分别估计出不同路径下的多普勒频偏；利用波束对齐理论，根据估计到的多普勒频偏和入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益；根据所估计的信道参数，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，降低来自于多普勒频偏的影响，提高RIS辅助通信系统通信质量。本发明充分利用RIS辅助通信系统信道在角度域、延时域上的稀疏特性，有效降低导频开销。

Description

基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法
技术领域
本发明涉及一种基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法，属于信道估计技术领域。
背景技术
随着无线通信技术的不断发展，人们对无线传输的速率要求越来越高。为了实现更高传输速率，往往需要较大的带宽。大带宽往往意味着需要更高的载波频率。目前毫米波通信系统的载波频率通常在30GHz-60GHz，如此高频的信号穿透能力往往较弱，易被遮挡，因此基站与用户之间往往难以形成直射路径，在信号传输过程中，能量损失极大。为解决上述问题，RIS辅助通信系统逐渐被大家所关注。通过在基站与用户间架设多组无源智能反射面（RIS），构造基站与用户间“虚拟”的直射路径，减少能量损失。与传统中继通信不同，智能反射面为无源器件，无法进行信号的收/发处理。 同时由于两段信道相互级联，即基站-RIS信道与RIS-用户信道，使得等效级联信道的路径数量很大，造成信道估计复杂度的上升。因此设计针对RIS辅助通信系统的信道估计方法是十分具有挑战性的。
现有的针对RIS辅助通信系统的信道估计方法主要是针对慢时变信道场景，即基站，RIS与用户间在信道估计过程中是相对静止的，也就是说不考虑多普勒影响。然而在实际场景中，用户与RIS是相对移动的，在毫米波场景中，多普勒将会很大。高多普勒会使得信道在信道估计过程中时刻变化，造成传统信道估计方法无法获得准确的信道估计。
发明内容
针对现有RIS辅助毫米波通信系统的信道估计方法无法适用于快时变信道场景，本发明的目的在于提供一种基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法，利用压缩感知算法，估计出空间信道的入射角。利用波束对齐理论，智能反射面RIS发送与所估计到的等效角相关的相位向量，根据在基站处收到的信号，分别估计出不同路径下的多普勒频偏；根据估计到的多普勒频偏和入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益；根据所估计的信道参数，实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，有效降低来自于多普勒频偏的影响，进而提高RIS辅助通信系统通信质量。
为了达到上述目的，本发明采取如下技术方案：
本发明公开的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，所述RIS辅助通信系统主要由基站、智能反射面RIS、用户和快时变信道组成，包括如下步骤：
步骤一：建立快时变RIS辅助通信系统模型。
智能反射面RIS包含M个元素，所述辅助通信系统为正交频分复用调制OFDM系统。所述辅助通信系统带宽为B，载波数量为N，采样周期为Ts=1/B，一个OFDM符号的持续时间为T=NTs。在每个OFDM符号前，考虑添加足够长的循环前缀CP，循环前缀CP的持续时间为Tc。考虑基站-RIS的信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
由于RIS与基站间相对位置恒定，因此RIS到基站的信道冲激响应不受多普勒影响。RIS-用户的信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure 152881DEST_PATH_IMAGE002
公式（1）与公式（2）中的参数
Figure DEST_PATH_IMAGE003
分别表示RIS到基站的信道增益，角度，延时和信道传播路径数量。
Figure 827576DEST_PATH_IMAGE004
分别表示RIS到用户的信道增益，角度，多普勒频移，延时以及信道传播路径数量。同时天线阵列响应向量表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
因此，在第p个OFDM符号内，基站接收到的信号表示为：
Figure 665476DEST_PATH_IMAGE006
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示RIS在第p个OFDM符号内的相位偏移，该向量中的每一个元素是一个模值为1的复数。
Figure 33003DEST_PATH_IMAGE008
与
Figure DEST_PATH_IMAGE009
分别表示用户发送的时域信号与噪声，等效级联信道表示为：
Figure 648530DEST_PATH_IMAGE010
等效级联信道增益与等效级联信道角度以及级联信道延时分别表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
对式（4）中接收信号进行采样，有
Figure 799020DEST_PATH_IMAGE012
其中：
Figure 881639DEST_PATH_IMAGE013
表示循环卷积运算，同时时变信道表示为：
Figure 154488DEST_PATH_IMAGE014
将接收信号转换到频率域表示为：
Figure 821093DEST_PATH_IMAGE015
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中：
Figure 273809DEST_PATH_IMAGE017
表示傅里叶变换矩阵的第k行。
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示第k个子载波上的发送数据。
式（9）即为快时变RIS辅助通信系统模型。
步骤二：用户向基站发送P1个OFDM训练符号。对于每个OFDM训练符号，等间隔地插入L个导频，即选择第(i-1)N/L个子载波作为导频，同时让导频上的数据为1，其中i为1至L的整数。发送导频时随机产生RIS上的相位。
利用信道在延时域上的稀疏特性，对式（9）所述的频率域接收信号进行（N,L）点逆傅里叶变换，即在等式左右两边乘以（N,L）点逆傅里叶变换矩阵，得到：
Figure 12265DEST_PATH_IMAGE019
根据（N,L）点逆傅里叶变换的性质，接收信号和等效噪声分别表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
定义（N,L）点逆傅里叶变换矩阵的第（n，l）个元素表示为：
Figure 659278DEST_PATH_IMAGE021
步骤四：利用信道在角度域上的稀疏特性，使用压缩感知算法，根据步骤三变换后的接收信号估计等效级联信道的路径角度。
为了表示方便，使用如式（14）所示参数等效表示式子（11）中的参数。
Figure 609916DEST_PATH_IMAGE022
其中Ln表示等效级联信道传播路径数量。根据式（14）重写式（11）：
Figure 430105DEST_PATH_IMAGE023
定义字典矩阵A表示如下：
Figure 349300DEST_PATH_IMAGE024
因此，式子（15）写成：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
忽略多普勒在P1个符号内对角度估计的影响，联合P1个OFDM符号：
Figure 665750DEST_PATH_IMAGE026
其中：
Figure 41367DEST_PATH_IMAGE027
, 式（18）是典型的稀疏求解问题，使用正交匹配追踪算法（OMP）进行求解。等效增益向量中非零元素索引对应等效级联信道等效角度
Figure 399668DEST_PATH_IMAGE028
。
步骤五：利用波束对齐理论，根据步骤四中估计到的级联信道等效角度，分别估计出不同路径下的多普勒频偏。
用户继续向基站发送导频数据，RIS在不同OFDM符号持续时间内，按以下规则改变相位，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
其中：n={0,1,…，L-1},l 4 ={1,2,…,Ln}，对于每一组（n，l 4 ），RIS保持相同的相位，持续时间为P2个OFDM符号。估计多普勒共需要
Figure 73287DEST_PATH_IMAGE030
个OFDM训练符号。根据式（15），当反射面的参数为
Figure DEST_PATH_IMAGE031
,有：
Figure 124420DEST_PATH_IMAGE032
根据式（20），联合前P2-1个OFDM符号以及后P2-1个OFDM符号，有：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
Figure 925016DEST_PATH_IMAGE034
Figure DEST_PATH_IMAGE035
Figure 585543DEST_PATH_IMAGE036
Figure DEST_PATH_IMAGE037
Figure 522406DEST_PATH_IMAGE038
其中：
Figure 744440DEST_PATH_IMAGE039
将P2-1个OFDM叠加是为了减少噪声的影响。忽略噪声的影响，不同路径下的多普勒频偏的估计值表示为：
Figure 156967DEST_PATH_IMAGE040
步骤六：根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益。
根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，更新式（15）中
Figure 624113DEST_PATH_IMAGE041
项并合并为
Figure 743379DEST_PATH_IMAGE042
，同时组合
Figure 870735DEST_PATH_IMAGE043
与
Figure DEST_PATH_IMAGE044
有
Figure 144459DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 710570DEST_PATH_IMAGE046
，随后重写（17）有：
Figure 949921DEST_PATH_IMAGE047
根据式（25），联合步骤二发送的P1个OFDM训练符号，有：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
其中：式（26）的参数表示为：
Figure 185862DEST_PATH_IMAGE049
根据式（27）建立更新的测量矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，因此，利用最小二乘LS估计器估计信道增益
Figure 12129DEST_PATH_IMAGE051
，
表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE052
步骤七： 将步骤四估计到的级联信道等效角度、步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益参数，代入步骤一建立的快时变RIS辅助通信系统模型，获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计。
通过步骤四估计到的级联信道等效角度，步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益等参数，根据式（5）和式（8）获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计。
步骤八：根据步骤一至步骤七实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，有效降低来自于多普勒频偏的影响，进而提高RIS辅助通信系统通信质量。
所述提高RIS辅助通信系统通信质量包括信道容量，频谱利用率，能量有效性等。
有益效果：
1、针对现有RIS辅助毫米波通信系统的信道估计方法无法适用于快时变信道场景，本发明公开的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，利用压缩感知算法，估计出空间信道的入射角；利用波束对齐理论，智能反射面RIS发送与所估计到的等效角相关的相位向量，根据在基站处收到的信号，分别估计出不同路径下的多普勒频偏；根据估计到的多普勒频偏和入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益；根据所估计的信道参数，实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，有效降低来自于多普勒频偏的影响，进而提高RIS辅助通信系统通信质量。
2、本发明公开的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，充分利用RIS辅助通信系统信道在角度域、延时域上的稀疏特性，有效降低导频开销。
附图说明
图1为RIS辅助通信系统示意图；
图2为所述信道估计方法中导频发射策略示意图；
图3为有无多普勒频偏下的信道角度与增益估计性能比较；
图4为本发明的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法流程图；
图5为接收信噪比与信道估计和多普勒估计性能关系曲线。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更深刻的理解本发明方案的实施思路，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仔细、清晰的描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。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案例，都应当属于本发明保护的范围。
实施例1
本方法适用于低成本，低功耗的智能反射面RIS辅助毫米波通信场景。为实现低导频开销的快时变信道的信道估计，本实施例公开的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法，首先利用压缩感知方式，估计出空间信道的入射角。随后，让RIS发送与所估计到的入射角相关的相位向量，根据在基站处收到的信号，分别估计出不同路径下的多普勒频偏。然后，根据估计到的多普勒频偏以及入射角度，建立新的测量矩阵，以得到准确的信道增益。 最终根据所估计的信道参数，我们将的得到准确的快时变信道的信道估计。
下面结合具体场景对本发明实施例的具体步骤进行说明：
如图4所示，本实施例公开的一种基于压缩感知与波束对齐的RIS快时变信道估计方法，具体实现方法如下：
步骤一：建立快时变RIS辅助通信系统模型。
如图1所示，虑RIS包含100个元素，基站配置1根天线（该方法也可以拓展到多天线基站场景）。所述辅助通信系统为正交频分复用调制OFDM系统，所述系统带宽为10MHz，采样周期为Ts=100ns, 一个OFDM符号的持续时间为T=10us。我们考虑基站-RIS信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure 257296DEST_PATH_IMAGE053
这里由于RIS与基站间相对位置恒定，因此RIS到基站的脉冲信道不受多普勒影响。相似地，RIS-用户的信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
公式（29）与公式（30）中的参数
Figure 521793DEST_PATH_IMAGE055
分别表示RIS到基站的信道增益，角度，延时和信道传播路径数量。
Figure DEST_PATH_IMAGE056
分别表示RIS到用户的信道增益，角度，多普勒频移，延时以及信道传播路径数量。同时天线阵列响应向量表示为：
Figure 936158DEST_PATH_IMAGE057
在第p个OFDM符号内，基站接收到的信号可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE058
这里
Figure 108775DEST_PATH_IMAGE007
表示RIS在第p个OFDM符号内的相位偏移，该向量中的每一个元素是一个模值为1的复数。
Figure 219951DEST_PATH_IMAGE008
与
Figure 604533DEST_PATH_IMAGE059
分别表示用户发送的时域信号与噪声，等效级联信道表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
等效级联信道增益与等效级联信道角度以及级联信道延时可以分别表示为
Figure 324488DEST_PATH_IMAGE061
对（32）接收信号进行采样，有
Figure DEST_PATH_IMAGE062
其中：
Figure 233670DEST_PATH_IMAGE013
表示循环卷积运算，有
Figure 587684DEST_PATH_IMAGE063
对接收信号在频率域表示，我们有
Figure DEST_PATH_IMAGE064
其中
Figure 187293DEST_PATH_IMAGE065
其中：
Figure 467095DEST_PATH_IMAGE017
表示傅里叶变换矩阵的第k行。
Figure 486742DEST_PATH_IMAGE018
表示第k个子载波上的发送数据。式（37）即为快时变RIS
步骤二： 用户相机站发送25个OFDM训练符号，对于每个OFDM训练符号，我们等间隔的插入4个导频，即选择第1,26,51,76个子载波作为导频，同时让导频上的数据为1。发送导频时随机产生RIS上的相位。
步骤三：对步骤一建立的快时变RIS辅助通信系统模型中的频率域接收信号进行逆傅里叶变换，并得到变换后的接收信号和等效噪声。
利用信道在延时域上的稀疏特性，对式（37）所述频率域接收信号进行（100,4）点逆傅里叶变换，即在等式左右两边乘以（100,4）点逆傅里叶变换矩阵，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE066
根据（100，4）点逆傅里叶变换矩阵性质，接收信号和等效噪声分别表示为
Figure 611824DEST_PATH_IMAGE067
定义（100,4）点逆傅里叶变换矩阵的第（n，l）个元素表示为：
Figure 331518DEST_PATH_IMAGE068
步骤四：利用信道在角度域上的稀疏特性，使用压缩感知算法，根据步骤三变换后的接收信号估计等效级联信道的路径角度。
根据逆傅里叶变换后的接收信号估计等效级联信道的路径角度，具体如下，
为了表示方便，使用如下参数等效表示式子（42）中的参数表示式（39）。表示形式如下
Figure 578960DEST_PATH_IMAGE069
其中：Ln表示等效级联信道传播路径数量。 然后，根据式（42）重写式（39）：
Figure 292094DEST_PATH_IMAGE070
定义字典矩阵A表示如下
Figure 79921DEST_PATH_IMAGE071
因此，式（43）写成
Figure 60647DEST_PATH_IMAGE072
忽略多普勒在P1个符号内对角度估计的影响，这种忽略对于角度求解影响较小，对等效增益的求解，影响较大。图3对此进行了阐述。图3表示有无多普勒影响下，角度与等效增益的估计性能比较。从图3可以看出，多普勒的影响（即假设等效增益在不同OFDM符号内的值相同）对角度估计的影响不大，对等效增益估计的影响较大。联合25个OFDM符号，有：
Figure DEST_PATH_IMAGE073
其中
Figure 852891DEST_PATH_IMAGE027
，式（46）是一个典型的稀疏求解问题，我们使用传统的正交匹配追踪算法（OMP）进行求解。等效增益向量中非零元素索引对应等效级联信道等效角度
Figure 145332DEST_PATH_IMAGE074
。
步骤五：利用波束对齐理论，根据步骤四中估计到的级联信道等效角度，分别估计出不同路径下的多普勒频偏。
用户继续向基站发送导频数据，RIS在不同OFDM符号持续时间内，按以下规则改变相位，表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE075
其中：n={0,1,…，L-1}, l4={1,2,…,Ln}，对于每一组（n，l4），RIS保持相同的相位，持续时间为4个OFDM符号。估计多普勒共需要24个OFDM训练符号。根据（43），当反射面的参数为
Figure 674534DEST_PATH_IMAGE076
时，我们有
Figure 796250DEST_PATH_IMAGE077
根据（48），联合前3个OFDM符号以及后3个OFDM符号，我们有
Figure 385494DEST_PATH_IMAGE078
Figure 430810DEST_PATH_IMAGE079
其中：
Figure 966965DEST_PATH_IMAGE080
将3个OFDM叠加是为了减少噪声的影响。忽略噪声的影响，多普勒偏移的估计值可表示为：
Figure 250179DEST_PATH_IMAGE081
步骤六：根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益。
根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，更新式（43）中
Figure 774439DEST_PATH_IMAGE082
项并合并为
Figure 979155DEST_PATH_IMAGE083
，同时组合
Figure 178055DEST_PATH_IMAGE043
与
Figure 519038DEST_PATH_IMAGE044
有
Figure 715664DEST_PATH_IMAGE084
，
Figure 909141DEST_PATH_IMAGE085
，随后重写（45）有：
Figure 583836DEST_PATH_IMAGE086
根据式（53），联合步骤二发送的25个OFDM训练符号，有：
Figure 107222DEST_PATH_IMAGE087
其中，,式（54）的参数可表示为
Figure 474749DEST_PATH_IMAGE088
根据式（55）建立更新的测量矩阵
Figure 388478DEST_PATH_IMAGE050
，因此，利用最小二乘LS估计器估计信道增益
Figure 365399DEST_PATH_IMAGE051
，
表示为：
Figure 8870DEST_PATH_IMAGE089
步骤七：将步骤四估计到的级联信道等效角度、步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益参数，代入步骤一建立的快时变RIS辅助通信系统模型，获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计。
通过步骤四估计到的级联信道等效角度，步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益等参数，根据式（33）和式（36）获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计
步骤八：根据步骤一至步骤七实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，有效降低来自于多普勒频偏的影响，进而提高RIS辅助通信系统通信质量。
图5为接收信噪比与信道估计和多普勒估计性能关系曲线。仿真参数如下：RIS-基站处的信道共有2条，基站-用户处的信道条数共有3条，最大多普勒频偏为1KHz。图中传统估计方法表示传统针对RIS辅助系统的信道估计方法，该方法未考虑多普勒的影响。从图5可以看出，本实施例估计的性能显著优于传统方法，并能够有效抵消来自于多普勒偏移对信道估计的影响。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：所述RIS辅助通信系统主要由基站、智能反射面RIS、用户和快时变信道组成，包括如下步骤，
步骤一：建立快时变RIS辅助通信系统模型；
步骤二：用户向基站发送P1个OFDM训练符号；对于每个OFDM训练符号，等间隔地插入L个导频，即选择第(i-1)N/L个子载波作为导频，同时让导频上的数据为1，其中i为1至L的整数；发送导频时随机产生RIS上的相位；
步骤三：对步骤一建立的快时变RIS辅助通信系统模型中的频率域接收信号进行逆傅里叶变换，并得到变换后的接收信号和等效噪声；
步骤四：利用信道在角度域上的稀疏特性，使用压缩感知算法，根据步骤三变换后的接收信号估计等效级联信道的路径角度；
步骤五：利用波束对齐理论，根据步骤四中估计到的级联信道等效角度，分别估计出不同路径下的多普勒频偏；
步骤六：根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，建立更新的测量矩阵，根据更新的测量矩阵得到准确的信道增益；
步骤七：将步骤四估计到的级联信道等效角度、步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益参数，代入步骤一建立的快时变RIS辅助通信系统模型，获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计。
2.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：还包括步骤八，根据步骤一至步骤七实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计，有效降低来自于多普勒频偏的影响，进而提高RIS辅助通信系统通信质量。
3.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤一实现方法为，
考虑智能反射面RIS包含M个元素，所述辅助通信系统为正交频分复用调制OFDM系统；所述辅助通信系统带宽为B，载波数量为N，采样周期为Ts＝1/B，一个OFDM符号的持续时间为T＝NTs；在每个OFDM符号前，考虑添加足够长的循环前缀CP，循环前缀CP的持续时间为Tc；考虑基站-RIS的信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000021
由于RIS与基站间相对位置恒定，因此RIS到基站的信道冲激响应不受多普勒影响，RIS-用户的信道冲激响应在第p个OFDM符号周期内表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000022
公式(1)与公式(2)中的参数
Figure RE-FDA0003313743620000023
分别表示RIS到基站的信道增益，角度，延时和信道传播路径数量；
Figure RE-FDA0003313743620000024
分别表示RIS到用户的信道增益，角度，多普勒频移，延时以及信道传播路径数量，同时天线阵列响应向量表示为：
aM(v)＝[1，ej2πv，…，ej2π(M-1)v]T (3)
因此，在第p个OFDM符号内，基站接收到的信号表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000025
其中：θ(p)表示RIS在第p个OFDM符号内的相位偏移，该向量中的每一个元素是一个模值为1的复数，sp(t)与np(t)表示用户发送的时域信号与噪声，等效级联信道表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000026
等效级联信道增益与等效级联信道角度以及级联信道延时分别表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000027
对式(4)中接收信号进行采样，有
Figure RE-FDA0003313743620000031
其中：⊙表示循环卷积运算，同时时变信道表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000032
将接收信号转换到频率域表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000033
其中,
Figure RE-FDA0003313743620000034
其中：Dk表示傅里叶变换矩阵的第k行，sk表示第k个子载波上的发送数据，式(9)即为快时变RIS辅助通信系统模型。
4.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
利用信道在延时域上的稀疏特性，对式(9)所述的频率域接收信号进行(N,L)点逆傅里叶变换，即在等式左右两边乘以(N,L)点逆傅里叶变换矩阵，得到：
Figure RE-FDA0003313743620000035
根据(N,L)点逆傅里叶变换的性质，接收信号和等效噪声分别表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000036
定义(N,L)点逆傅里叶变换矩阵的第(n，l)个元素表示为
Figure RE-FDA0003313743620000041
随后。
5.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤四实现方法为，
为了表示方便，使用如式(14)所示参数等效表示式子(11)中的参数；
Figure RE-FDA0003313743620000042
其中，Ln表示等效级联信道传播路径数量，根据式(14)重写式(11)：
Figure RE-FDA0003313743620000043
定义字典矩阵A表示如下：
Figure RE-FDA0003313743620000044
因此，式子(15)写成：
Figure RE-FDA0003313743620000045
忽略多普勒在P1个符号内对角度估计的影响，联合P1个OFDM符号：
Figure RE-FDA0003313743620000046
其中：
Figure RE-FDA0003313743620000048
式(18)是典型的稀疏求解问题，使用正交匹配追踪算法(OMP)进行求解，等效增益向量中非零元素索引对应等效级联信道等效角度
Figure RE-FDA0003313743620000047
6.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤五实现方法为，
用户继续向基站发送导频数据，RIS在不同OFDM符号持续时间内，按以下规则改变相位，表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000051
其中：n＝{0,1,…，L-1},l4＝{1,2,…,Ln}，对于每一组(n，l4)，RIS保持相同的相位，持续时间为P2个OFDM符号；估计多普勒共需要L1L2P2个OFDM训练符号；根据式(15)，当反射面的参数为
Figure RE-FDA0003313743620000052
有：
Figure RE-FDA0003313743620000053
根据式(20)，联合前P2-1个OFDM符号以及后P2-1个OFDM符号，有：
Figure RE-FDA0003313743620000054
Figure RE-FDA0003313743620000055
其中：
Figure RE-FDA0003313743620000061
将P2-1个OFDM叠加是为了减少噪声的影响，忽略噪声的影响，不同路径下的多普勒频偏的估计值表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000062
随后。
7.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤六实现方法为，
根据步骤五估计到的多普勒频偏和步骤四估计到的入射角度，更新式(15)中
Figure RE-FDA0003313743620000063
项并合并为
Figure RE-FDA0003313743620000064
同时组合
Figure RE-FDA0003313743620000065
与cn，1有
Figure RE-FDA0003313743620000066
随后重写(17)有：
Figure RE-FDA0003313743620000067
根据式(25)，联合步骤二发送的P1个OFDM训练符号，有：
yn＝Zncn+nn (26)
其中：式(26)的参数表示为：
Figure RE-FDA0003313743620000068
根据式(27)建立更新的测量矩阵Zn，因此，利用最小二乘LS估计器估计信道增益
Figure RE-FDA0003313743620000069
表示为：
Figure RE-FDA00033137436200000610
8.如权利要求1所述的基于压缩感知与波束对齐的RIS辅助通信系统快时变信道估计方法，其特征在于：步骤七实现方法为，
通过步骤四估计到的级联信道等效角度，步骤五估计到的多普勒频偏和步骤六估计到的信道增益等参数，根据式(5)和式(8)获得等效级联信道在时间域上的估计，并对等效级联信道在时间域上的估计进行傅里叶变换，得到在不同OFDM符号下不同子载波上的频率域信道估计值，即实现考虑多普勒影响下的RIS辅助通信系统快时变信道估计。
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