CN114978821B - 面向6g智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，包括：在第一阶段，用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息，该方法能够完整的估计两个分离反射信道的信道状态信息。

Description

面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法

技术领域

本发明涉及一种协同信道估计方法，具体涉及一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法。

背景技术

未来6G无线蜂窝通信网络将呈现沉浸化、智慧化以及全域化的发展趋势，移动终端数量和数据流量预计将会大幅增长，基站需要连接海量设备。然而，由于设备可能分布在各个角落，受限于位置因素，很多设备与基站之间的通信链路被障碍物阻挡，信道无法进行可靠通信。除此之外，大规模MIMO传播环境中所需要的高复杂度以及部署具有大量天线阵列的基站都将大大增加硬件成本和实际功耗。由此，RIS辅助的大规模MIMO无线通信技术被视为一个很有前途的无线电技术，也是未来6G的关键备选技术之一，在实现低功耗、节能、高速、大规模通信和低延迟无线通信等方面具有巨大潜力，可以满足6G无线网络及服务需求，被认为是一种具有成本效益和能源效益的极具优势的解决方案。

典型的RIS由一个具有大量反射超材料单元的平面阵列组成，每个反射单元可以提供一个相移，通过对RIS反射相移矩阵进行编程，将入射电磁波反射至期望的方向。RIS的使用能够扩大通信中的覆盖范围，也能够在提高期望信号功率的同时抑制干扰，构建一个适合所需通信场景的无线环境，以达到能量聚焦或能量置零的目的，这将会提高系统的性能和整体安全性。

在实际应用场景中，由于发射端的可靠波束形成需要准确的信道状态信息，RIS控制器能够根据这些信道状态信息来控制RIS反射相移矩阵，使其以精确的角度将入射电磁波反射至期望的方向，所以为RIS辅助的无线通信系统开发一种合适的信道估计算法是非常重要的。然而，RIS具有大量反射单元，并且信道估计的时间过长会提高对信噪比的要求，这给分离反射信道估计带来了极大的挑战性。除此之外，RIS技术的引入使通信信道由两条分离反射信道级联而成，用现有的模型分别估计两条分离反射信道会带来不确定性问题，导致无法完整估计两条分离反射信道的信道状态信息。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，该方法能够完整的估计两个分离反射信道的信道状态信息。

为达到上述目的，本发明所述的面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法包括：

在第一阶段，用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息。

还包括：

构建基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型及传输信号模型；

将级联的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式；

接收方使用基于导频重构的分离反射信道估计方案对分离反射信道进行估计。

构建基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型及传输信号模型的具体过程为：

所述基于协同感知的分离反射信道估计方案的系统模型中包括一个多天线用户方、一个多天线辅助方、一个基站、一个RIS及一个RIS智能控制器；

用户方—RIS、RIS—辅助方以及RIS—基站之间的信道和用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道均服从复高斯分布，且用户方、辅助方即基站之间的直接信道采用导频传输方式进行估计，假设用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道均已知或均已经估计得到；

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及分别被RIS—辅助方之间的信道和RIS—基站之间的信道映射回物理空间，最终由辅助方及基站接收；

辅助方发射导频信号，经过辅助方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及被RIS—基站之间的信道映射回物理空间，最终由基站接收。

将将级联的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式的具体过程为：

信道幅度为MIMO信道中各独立信道的绝对值；

信道方向为MIMO信道中各独立信道的归一化矢量；

信道相位矩阵对角线上的每个元素的绝对值为1；

信道幅度矩阵及信道相位矩阵均为对角矩阵。

接收方使用基于导频重构的分离反射信道估计方案对分离反射信道进行估计的具体过程为：

通过发射方发射的多个导频块，并结合辅助矩阵，构造新的接收信号模型；

PiRec-SRCE方案过程中，采用定义中间变量、构造优化问题、最小二乘估计、特征值分解以及奇异值分解的方法；其中，分离反射信道估计存在不确定性问题，以分别估计出级联的两个分离反射信道的方向以及两个信道的总幅度。

第一阶段，用户方发射导频信号，基站和辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计的具体过程为：

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—基站之间的信道的映射，被基站接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度；

用户方发射导频信号，经过用户方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—辅助方之间的信道的映射，被辅助方接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计的具体过程为：

辅助方发射导频信号，经过辅助方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS—基站之间的信道的映射，被基站接收，然后采用PiRec-SRCE方案，分别估计所述两个信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息的具体过程为：

将第一阶段及第二阶段估计得到的各信道幅度参数相乘并开平方根，得所有分离反射信道总幅度的估计值；

将所有分离反射信道总幅度的估计值分别除第一阶段及第二阶段估计得到的信道幅度信息，分别得各分离反射信道幅度的估计值；

根据各分离反射信道幅度的估计值，再结合第一阶段及第二阶段估计得到的分离反射信道的方向，得各分离反射信道的完整信道状态信息的估计值。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法在具体操作时，通过引入辅助方来协助分离反射信道估计，具体的，在第一阶段，用户方发射导频信号，基站和辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；在第三阶段，对前两个阶段估计所得信道参数的数据处理阶段，从而得到各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值，本发明能够估计各分离反射信道的完整信道状态信息，克服现有模型对分离反射信道进行估计的不确定性问题，同时具有较高的信道估计准确性。

附图说明

图1为本发明中RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计的系统模型图；

图2为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图3为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道G估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图4为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道J估计的NMSE随SNR变化的曲线图；

图5为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H估计的NMSE随P和N_s变化的曲线图；

图6为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道G估计的NMSE随P和N_s变化的曲线图；

图7为本发明中基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道J估计的NMSE随P和N_s变化的曲线图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。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，都应当属于本发明保护的范围。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

参考图1及图2，本发明所述的RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，采用PiRec-SRCE方案，并且引入一个多天线辅助方来协助分离反射信道估计。基于协同感知的分离反射信道估计方案包括三个阶段：第一阶段，用户方发射导频信号，由基站及辅助方接收信号，通过PiRec-SRCE方案对分离反射信道进行估计；第二阶段，辅助方发射导频信号，由基站接收信号，通过PiRec-SRCE方案对分离反射信道进行估计；第三阶段，对前两个阶段估计得到的信道参数的数据处理阶段，由此得到各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值。本发明避免了现存模型对分离反射信道进行估计的不确定性问题，同时可以达到较好的信道估计准确性。

参考图1，具体的，本发明包括以下步骤：

1)构建RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案的信道模型和传输信号模型；

步骤1)的具体过程为：

1a)基于协同感知的分离反射信道估计方案的系统模型中包括一个多天线用户方、一个多天线辅助方、一个基站、一个RIS和一个RIS控制器；

1b)用户方的天线数量表示为N_t，辅助方的天线数量表示为N_a，基站的天线数量表示为N_r，RIS反射单元数量表示为N_s，并且满足N_a＝M₁N_t，N_r＝M₂N_a＝M₁M₂N_t，其中，M₁和M₂均为正整数；

1c)用户方和RIS之间的信道表示为且G中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>RIS和辅助方之间的信道表示为/>且J中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>RIS和基站之间的信道表示为/>且H中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>由于用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道采用传统导频传输的方法能够估计出来，因此假设用户方—辅助方、用户方—基站以及辅助方—基站之间的直接信道已知或者已经估计得到，可以从接收方的接收信号中消除上述直接信道信号的影响；

1d)发射方发射导频块X，每个导频信号中含有P个导频符号，通过发射方—RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及被RIS—接收方之间的信道映射回物理空间，由接收方接收，记为信号Y。

2)将级联而成的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式；

步骤2)的具体过程为：

2a)信道H的结构可以表示为H＝H_dH_pH_a，其中，H_d为信道H的方向，H_p为信道H的相位，H_a为信道H的幅度；

2b)信道J的结构可以表示为J＝J_dJ_pJ_a，其中，J_d为信道J的方向，J_p为信道J的相位，J_a为信道J的幅度；

2c)信道G的结构可以表示为G＝G_aG_pG_d，其中，G_d为信道G的方向，G_p为信道G的相位，G_a为信道G的幅度；

2d)信道方向为MIMO信道中每个独立信道的归一化矢量；

2e)信道幅度为MIMO信道中每个独立信道的绝对值；

2f)信道相位矩阵为对角矩阵，其对角线上的每个元素的绝对值均为1。

3)构建分离反射信道估计系统的评估标准体系；

步骤3)的具体过程为：

3a)采用归一化均方误差(NMSE)来衡量分离反射信道估计系统性能的好坏；

3b)NMSE的值越小，信道估计的准确性能越好；反之越差。

4)采用基于导频重构的分离反射信道估计(PiRec-SRCE)方案对分离反射信道进行估计：

步骤4)的具体过程为：

4a)PiRec-SRCE方案中，发射方发射多个导频块，并且结合辅助矩阵，构造新的接收信号模型；

4b)采用定义中间变量、构造优化问题、最小二乘估计、特征值分解及奇异值分解的方法，对分离反射信道进行估计；

4c)由于现存模型对分离反射信道进行估计存在不确定性问题，PiRec-SRCE方案能够分别估计级联的两个分离反射信道的信道方向以及两个信道的总幅度。

5)RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第一阶段，由用户方发射导频信号，在基站和辅助方进行分离反射信道估计：

步骤5)的具体过程为：

5a)用户方发射导频信号，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道H的映射，被基站接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计：

①配置两个不同的RIS反射相移矩阵，对应的接收信号为：

Y_ub(l)＝HΦ_ub(l)GX_ib+Z_ub(l),l＝0,1

设RIS反射单元数N_s小于基站天线数量N_r，且信道矩阵H列满秩，则联立两个接收信号Y_ub(0)和Y_ub(1)，消去信道G的参数信息，得到：

②定义中间变量

由最小二乘估计可以得到中间变量F₁的估计值为：

其中，N_s>N_t时，Y_ub(1)Y_ub(1) ^H存在不可逆的情况，该限制可以通过反复开关RIS反射单元将反射相移矩阵分组来解决，但这一操作存在很多缺点，并且在实际过程中难以执行。为解决该问题，可以通过用户方在时域上发射多个导频块，这个操作可以替代多次开关RIS反射单元将整个RIS反射相移矩阵分为子矩阵的步骤，大大降低了实际操作以及计算的复杂度。

③对信道矩阵H进行奇异值分解，有H＝U₁∑₁V₁ ^H，代入F₁的定义式，得到：

F₁＝U₁∑₁V₁ ^HΦ_ub(0)Φ_ub(1) ^-1[(U₁∑₁V₁ ^H)^HU₁∑₁V₁ ^H]^-1(U₁∑₁V₁ ^H)^H

＝w₁₁Λ₁w₁₂ ^H

其中，w₁₁＝U₁∑₁V₁ ^H，w₁₂＝U₁∑₁ ^-1V₁ ^H，Λ₁＝Φ_ub(0)Φ_ub(1) ^-1，由于信道估计的目标是分别估计出两个分离反射信道的信道方向以及两个分离反射信道的总幅度，所以w₁₁和w₁₂的模值不影响分离反射信道方向的估计，Λ₁对角线上的元素值λ_i即为矩阵F₁的特征值，并且w₁₁保存了F₁的特征向量，由于w₁₁＝U₁∑₁V₁ ^H且H＝U₁∑₁V₁ ^H，则H的各列即为F₁的特征向量。

④在N_r＝M₁M₂N_t时，用户方发射M₁M₂个导频块并且构造M₁M₂个辅助矩阵/>使等式成立，此时基站的接收信号为：

由此构造新的接收信号模型为：

使用新的接收信号形式和/>分别替代中间变量F₁的估计值/>中的Y_ub(0)和Y_ub(1)，得到

⑤根据之前的分析，由于的特征向量应该接近H的列向量，并且在假设噪声独立时，联合优化问题等价于分离优化问题，由此可以构造如下优化问题：

s.t.‖h_i‖²＝1

其中，h_i为信道H的列向量，即有由P1.1中的目标函数可以定义为：

对进行奇异值分解，有/>代入P1.1中的目标函数可以得到：

s.t.‖h_i‖²＝1

其中，当h_i在∑₂中最小奇异值对应的奇异向量上的投影最大时，上述优化问题中的目标函数可以取到最小值，由于相位对信道估计的影响，可以得到带有相位因子的信道H中第i个RIS反射单元对应信道方向的估计结果为：

⑥由于信道相位的影响，得到h_i ^*之后还需要进行相位校准工作，即给每个h_i ^*加上一个小的旋转角度α_i，将估计信道和实际信道对齐，以最大限度提高与接收信号的相关性，消去信道相位对信道方向估计性能评估的影响，由此可以构造一个优化问题：

s.t.‖α_i‖²＝1

其中，H_d,i为信道H的N_s个信道中第i个RIS反射单元对应信道的方向，α_i为信道H和信道G的第i个RIS反射单元对应信道的总相位，由优化问题P1.3，信道H的第i个RIS反射单元对应信道方向的估计值为重复以上过程，可以获得信道H的所有方向信息H_d的估计值/>

⑦由接收信号Y_ub(0,0)可以得到：

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ_ub(0)和辅助矩阵Ψ_ub(0)均已知，则有：

对上式进行行归一化处理，得信道G的所有方向信息G_d的估计值

⑧采用最小二乘估计，得信道G和信道H的幅度乘积A₁＝H_aG_a的估计值为：

由此，估计出带有相位信息的信道H的方向信道G的方向/>以及两个信道的总幅度/>

5b)用户方发射导频信号，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道J的映射，被辅助方接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计，具体过程为：

①配置两个不同的RIS反射相移矩阵，对应的接收信号为：

Y_ua(l)＝JΦ_ua(l)GX_ua+Z_ua(l),l＝0,1

假设RIS反射单元数N_s小于辅助方天线数量N_a，且信道矩阵J列满秩，则联立两个接收信号Y_ua(0)和Y_ua(1)，消去信道G的参数信息，得到

②定义一个中间变量

由最小二乘估计可以得到中间变量F₂的估计值为：

其中，N_s>N_t时，Y_ua(1)Y_ua(1) ^H存在不可逆的情况，该限制可以通过反复开关RIS反射单元将反射相移矩阵分组来解决，但这一操作存在很多缺点，并且在实际过程中难以执行，为了解决这个问题，可以通过发射方在时域上发射多个导频信号，这个操作可以替代多次开关RIS反射单元将整个RIS反射相移矩阵分为子矩阵的步骤，大大降低了实际操作以及计算的复杂度。

③对信道矩阵J进行奇异值分解，有J＝U₃∑₃V₃ ^H，代入F₂的定义式，得到：

F₂＝U₃∑₃V₃ ^HΦ_ua(0)Φ_ua(1) ^-1[(U₃∑₃V₃ ^H)^HU₃∑₃V₃ ^H]^-1(U₃∑₃V₃ ^H)^H

＝w₂₁Λ₂w₂₂ ^H

其中，w₂₁＝U₃∑₃V₃ ^H，w₂₂＝U₃∑₃ ^-1V₃ ^H，Λ₂＝Φ_ua(0)Φ_ua(1) ^-1。由于信道估计目标为分别估计出两个分离反射信道的信道方向以及两个分离反射信道的总幅度，因此w₂₁和w₂₂的模值不影响信道方向的估计。Λ₂对角线上的元素值λ_i即为矩阵F₂的特征值，并且w₂₁保存了F₂的特征向量，由于w₂₁＝U₃∑₃V₃ ^H且J＝U₃∑₃V₃ ^H，则J的各列即为F₂的特征向量。

④在N_a＝M₁N_t时，用户方发射M₁个导频块并且构造M₁个辅助矩阵/>使等式成立，此时辅助方的接收信号为：

由此构造新的接收信号模型为：

使用新的接收信号形式和/>分别替代中间变量F₂的估计值/>中的Y_ua(0)和Y_ua(1)，得：

⑤根据之前的分析，由于的特征向量应该接近H的列向量，并且在假设噪声独立时，联合优化问题等价于分离优化问题，则可以构造如下优化问题：

s.t.‖j_i‖²＝1

其中，j_i为信道J的列向量，即有由P2.1中的目标函数可以定义为：

对进行奇异值分解，则有/>代入P2.1中的目标函数可以得到：

s.t.‖j_i‖²＝1

其中，当j_i在∑₄中最小奇异值对应的奇异向量上投影最大时，上述优化问题中的目标函数可以取到最小值。由于信道相位对信道估计的影响，可以得到带有相位因子的信道J中第i个RIS反射单元对应信道方向的估计结果为：

⑥由于信道相位的影响，得到j_i ^*之后还需要进行相位校准工作，即给每个j_i ^*加上一个小的旋转角度β_i，将估计信道和实际信道对齐，以最大限度提高与接收信号的相关性，消去信道相位对信道方向估计性能评估的影响，由此可以构造一个优化问题：

s.t.‖β_i‖²＝1

其中，J_d,i为信道J的N_s个信道中第i个RIS反射单元对应信道的方向，β_i为信道J和信道G的第i个RIS反射单元对应信道的总相位，由优化问题P2.3，信道J的第i个RIS反射单元对应信道的方向的估计值为重复以上过程，以获得信道J的所有方向信息J_d的估计值/>

⑦由接收信号Y_ua(0,0)，得：

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ_ua(0)及辅助矩阵Ψ_ua(0)均已知，则有：

对上式进行行归一化处理，得信道G的所有方向信息G_d的估计值

⑧采用最小二乘估计，得信道G和信道J的幅度乘积A₂＝J_aG_a的估计值为：

由此，可以估计出带有相位信息的信道J的方向信道G的方向/>以及两个信道的总幅度/>

6)RIS辅助的MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第二阶段由辅助方发射导频信号，在基站进行分离反射信道估计；

步骤6)的具体过程为：

6a)辅助方发射导频信号，经过信道J^H的投影、RIS的反射以及信道H的映射，被基站接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计，配置两个不同的RIS反射相移矩阵，对应的接收信号为：

Y_ab(l)＝HΦ_ab(l)J^HX_ab+Z_ab(l),l＝0,1

假设RIS反射单元数N_s小于基站天线数量N_r，且信道矩阵H列满秩，则联立两个接收信号Y_ab(0)和Y_ab(1)，消去信道J^H的参数信息，可以得到：

6b)定义一个中间变量为：

由最小二乘估计可以得到中间变量F₃的估计值为：

其中，N_s>N_a时，Y_ab(1)Y_ab(1) ^H存在不可逆的情况，这个限制可以通过反复开关RIS反射单元将反射相移矩阵分组来满足，但这一操作存在很多缺点，并且在实际过程中难以执行。为了解决这个问题，可以通过发射方在时域上发射多个导频信号，这个操作可以替代多次开关RIS反射单元将整个RIS反射相移矩阵分为子矩阵的步骤，大大降低了实际操作以及计算的复杂度。

6c)对信道矩阵H进行奇异值分解，则有H＝U₅∑₅V₅ ^H，代入F₃的定义式，得到：

F₃＝U₅∑₅V₅ ^HΦ_ab(0)Φ_ab(1) ^-1[(U₅∑₅V₅ ^H)^HU₅∑₅V₅ ^H]^-1(U₅∑₅V₅ ^H)^H

＝w₃₁Λ₃w₃₂ ^H

其中，w₃₁＝U₅∑₅V₅ ^H，w₃₂＝U₅∑₅ ^-1V₅ ^H，Λ₃＝Φ_ab(0)Φ_ab(1) ^-1，由于信道估计的目标为分别估计出两个分离反射信道的信道方向以及两个分离反射信道的总幅度，所以w₃₁和w₃₂的模值不影响信道方向的估计。Λ₃对角线上的元素值λ_i即为矩阵F₃的特征值，并且w₃₁保存了F₃的特征向量，又由于w₃₁＝U₅∑₅V₅ ^H且H＝U₅∑₅V₅ ^H，则H的各列即为F₃的特征向量。

6d)在N_r＝M₂N_a时，辅助方发射M₂个导频块并且构造M₂个辅助矩阵/>使等式成立，此时基站的接收信号为：

由此构造新的接收信号模型为：

采用新的接收信号形式和/>分别替代中间变量F₃的估计值/>中的Y_ab(0)和Y_ab(1)，可以得到：

6e)根据之前的分析，由于的特征向量应该接近H的列向量，并且在假设噪声独立时，联合优化问题等价于分离优化问题，则可以构造如下优化问题：

s.t.‖h_i‖²＝1

其中，h_i为信道H的列向量，即有由P3.1中的目标函数可以定义为：

对进行奇异值分解，有/>代入P3.1中的目标函数可以得到：

s.t.‖h_i‖²＝1

其中，当h_i在∑₆中最小奇异值对应的奇异向量上投影最大时，上述优化问题中的目标函数可以取到最小值。由于相位对信道估计的影响，可以得到带有相位因子的信道H中第i个RIS反射单元对应信道的方向的估计结果为：

6f)由于信道相位的影响，得到h_i ^*之后还需要进行相位校准工作，即给每个h_i ^*加上一个小的旋转角度γ_i，将估计信道和实际信道对齐，以最大限度提高与接收信号的相关性，消去相位对信道方向估计性能评估的影响，由此可以构造一个优化问题为：

s.t.‖γ_i‖²＝1

其中，H_d,i为信道H的N_s个信道中第i个RIS反射单元对应信道的方向，γ_i为信道H和信道J的第i个RIS反射单元对应信道的总相位，由优化问题P3.3，信道H的第i个RIS反射单元对应信道方向的估计值为重复以上过程，可以获得信道H的所有方向信息J_d的估计值/>

6g)由接收信号Y_ab(0,0)，可以得到：

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ_ab(0)和辅助矩阵Ψ_ab(0)均已知，则有：

对上式进行行归一化处理，得到信道J的所有方向信息J_d的估计值

6h)采用最小二乘估计，得到信道H和信道H的幅度乘积A₃＝H_aJ_a ^H的估计值为：

由此，可以估计出带有相位信息的信道H的方向信道J的方向/>以及两个信道的总幅度/>/>

7)RIS辅助的大规模MIMO无线通信系统中基于协同感知的分离反射信道估计方案中，第三阶段，对前两阶段估计所得分离反射信道参数的数据处理阶段，得各分离反射信道完整的信道状态信息的估计值：

步骤7)的具体过程为：

7a)根据阶段一和阶段二估计出的总幅度的估计值和/>则有：

其中，为所有分离反射信道的总幅度，则各信道总幅度的估计值为：

7b)由以上估计所得参数和/>得信道H、信道G及信道J的幅度估计值分别为：

7c)基于以上信息，得到信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息的估计值分别为：

综上所述，信道H、信道G及信道J的完整信道状态信息均被估计出来。

验证实验

通过对200个独立的随机信道估计的结果进行平均，采用归一化均方误差(NMSE)来验证本发明的可行性，并且通过数值仿真结果可以看出，本发明能够完整估计各分离反射信道的信道状态信息，并且达到一个较高的信道估计准确性性能。

图2至图4展示了基于协同感知的分离反射信道估计方案对信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息估计的准确性能曲线，可以看出，NMSE随着信噪比(SNR)的增大而减小，并且信道估计准确性均处于一个较高水平，证明了本发明中方案的可行性。

图5至图7展示了基于协同感知的分离反射信道估计方案中导频符号数量P和RIS反射单元数量N_s对信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息估计结果的影响，可以看出，NMSE随着N_s的增加而增加，这是因为RIS反射单元的数量越多，需要估计的信道状态信息参数就越多，这就需要使用更多的导频符号来满足性能要求；在其他参数保持不变的情况下，RIS反射单元数量N_s的增加将会降低系统信道估计的准确性性能。除此之外，NMSE会随导频符号数量P的增加而减小；然而需要注意的是，P越大，分离反射信道估计的计算复杂度就越高，因此分离反射信道估计的准确性性能不会随着P的增加而继续提高。

Claims (2)

1.一种面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，其特征在于，包括：

在第一阶段，基于协同感知的分离反射信道估计方案的系统模型中包括一个配置N_t天线的用户方、一个配置N_a天线的辅助方、一个配置N_r天线的基站、一个含有N_s个反射单元的RIS和一个RIS控制器，用户方和RIS之间的信道表示为且G中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>RIS和辅助方之间的信道表示为/>且J中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>RIS和基站之间的信道表示为且H中的每个信道独立服从相同的复高斯分布/>用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计；

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息；

所述在第一阶段，用户方发射导频信号，基站及辅助方接收信号并且进行分离反射信道估计的过程为：

a)用户方发射导频信号X_ub，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道H的映射，被基站接收，接收信号为Y_ub，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计：

①配置两个RIS反射相移矩阵Φ_ub(l)，l＝0，1，对应的接收信号为：

Y_ub(l)＝HΦ_ub(l)GX_ub+Z_ub(l)，l＝0，1

设RIS反射单元数N_s小于基站天线数量N_r，且信道矩阵H列满秩，则联立两个接收信号Y_ub(0)和Y_ub(1)，消去信道G的参数信息，得到：

②定义中间变量

由最小二乘估计可以得到中间变量F₁的估计值为：

其中，N_s＞N_t时，Y_ub(1)Y_ub(1) ^H存在不可逆的情况

③对信道矩阵H进行奇异值分解，有H＝U₁∑₁V₁ ^H，代入F₁的定义式，得到：

F₁＝U₁∑₁V₁ ^HΦ_ub(0)Φ_ub(1) ^-1[(U₁∑₁V₁ ^H)^HU₁∑₁V₁ ^H]^-1(U₁∑₁V₁ ^H)^H

＝w₁₁Λ₁w₁₂ ^H

其中，w₁₁＝U₁∑₁V₁ ^H，w₁₂＝U₁∑₁ ^-1V₁ ^H，Λ₁＝Φ_ub(0)Φ_ub(1) ^-1，Λ₁对角线上的元素值λ_i即为矩阵F₁的特征值，并且w₁₁保存了F₁的特征向量，由于w₁₁＝U₁∑₁V₁ ^H且H＝U₁∑₁V₁ ^H，则H的各列即为F₁的特征向量；

④在N_r＝M₁M₂N_t，则用户方发射M₁M₂个导频块 并且构造M₁M₂个辅助矩阵/>使等式成立，此时基站的接收信号为：

由此构造新的接收信号模型为：

使用新的接收信号形式和/>分别替代中间变量F₁的估计值/>中的Y_ub(0)和Y_ub(1)，得到

⑤根据之前的分析，由于的特征向量应该接近H的列向量，并且在假设噪声独立时，联合优化问题等价于分离优化问题，由此构造如下优化问题：

P1.1：

s.t.||h_i||²＝1

其中，h_i为信道H的列向量，即有由P1.1中的目标函数定义为：

对进行奇异值分解，有/>代入P1.1中的目标函数得到：

P1.2：

s.t.||h_i||²＝1

其中，当h_i在∑₂中最小奇异值对应的奇异向量上的投影最大时，上述优化问题中的目标函数能够取到最小值，由于相位对信道估计的影响，得到带有相位因子的信道H中第i个RIS反射单元对应信道方向的估计结果为：

⑥由于信道相位的影响，得到h_i ^*之后还需要进行相位校准工作，给每个h_i ^*加上一个旋转角度α_i，将估计信道和实际信道对齐，以最大限度提高与接收信号的相关性，消去信道相位对信道方向估计性能评估的影响，由此构造一个优化问题：

P1.3：

s.t.||α_i||²＝1

其中，H_d，i为信道H的N_s个信道中第i个RIS反射单元对应信道的方向，α_i为信道H和信道G的第i个RIS反射单元对应信道的总相位，由优化问题P1.3，信道H的第i个RIS反射单元对应信道方向的估计值为重复以上过程，获得信道H的所有方向信息H_d的估计值

⑦由接收信号Y_ub(0，0)得到：

进一步，由于RIS反射相移矩阵Φ_ub(0)和辅助矩阵Ψ_ub(0)均已知，则有：

对上式进行行归一化处理，得信道G的所有方向信息G_d的估计值

⑧采用最小二乘估计，得信道G和信道H的幅度乘积A₁＝H_aG_a的估计值为：

由此，估计出带有相位信息的信道H的方向信道G的方向/>以及两个信道的总幅度/>

b)用户方发射导频信号，经过信道G的投影、RIS的反射以及信道J的映射，被辅助方接收，采用PiRec-SRCE方案进行分离反射信道估计，估计出带有相位信息的信道J的方向信道G的方向/>以及两个信道的总幅度/>

在第二阶段，辅助方发射导频信号，基站接收信号并且进行分离反射信道估计的具体过程为：

辅助方发射导频信号，经过辅助方一RIS之间的信道的投影、RIS反射相移矩阵的反射以及RIS-基站之间的信道的映射，被基站接收，然后采用PiRec-SRCE方案，估计出带有相位信息的信道H的方向信道J的方向/>以及两个信道的总幅度/>

在第三阶段，对第一阶段及第二阶段估计得到的信道参数进行计算处理，得各分离反射信道完整的信道状态信息的具体过程为：

a)根据阶段一和阶段二估计出的总幅度的估计值和/>则有：

其中，为所有分离反射信道的总幅度，则各信道总幅度的估计值为：

b)由以上估计所得参数和/>得信道H、信道G及信道J的幅度估计值分别为：

c)基于以上信息，得到信道H、信道G和信道J的完整信道状态信息的估计值分别为：

2.根据权利要求1所述的面向6G智能反射表面辅助通信系统的协同信道估计方法，其特征在于，将级联的两个分离反射信道分别表示为幅度、方向及相位乘积的形式的具体过程为：

信道幅度为MIMO信道中各独立信道的绝对值；

信道方向为MIMO信道中各独立信道的归一化矢量；

信道相位矩阵对角线上的每个元素的绝对值为1；

信道幅度矩阵及信道相位矩阵均为对角矩阵。