CN115695105B - 基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置 - Google Patents

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CN115695105B CN202310001102.4A CN202310001102A CN115695105B CN 115695105 B CN115695105 B CN 115695105B CN 202310001102 A CN202310001102 A CN 202310001102A CN 115695105 B CN115695105 B CN 115695105B
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Abstract

本发明提供了基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置，该方法通过建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题，并通过引入随机预测策略，使深度迭代网络模型适应不同数量的导频信息，当用户发送不同数量的导频信息时，深度迭代网络模型仍能够根据接收端收到的信号进行信道估计，即用单一深度迭代模型处理不同维度的系数矩阵，提高了网络泛化能力，减少为不同数量导频信息引起的不同任务单独训练的次数，另外，把稀疏信号恢复问题分解的第一子问题、第二子问题以及第三子问题的优化融入深度迭代模型，动态调整深度迭代网络模型的网络参数，提高级联信道估计精度。

Description

基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置。
背景技术
智能超表面(Reconfigurable intelligent surface，RIS)作为第六代(6thGenerationMobile Communication Technology，6G)移动通信系统的关键技术之一，具有较低的硬件成本和能量消耗，并且能够明显提高覆盖范围和容量，得到学术界的高度重视。
在RIS辅助的无线通信系统中，需要准确的信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)来设计预编码矩阵和RIS反射系数，因此，在RIS辅助的无线通信系统中信道状态信息的估计非常重要，但是，RIS是一个由大量反射元件组成的均匀平面阵列，一般被部属在基站和用户之间，作为两者之间的纽带建立额外的链路，这导致信道估计过程不仅要估计直接链路的信道，还要考虑基站和RIS之间，以及RIS和用户之间的链路，所以用于RIS辅助的无线通信系统的信道估计具有一定难度。
目前已经存在的RIS辅助无线通信系统信道估计方案中，大多利用信道稀疏性将信道估计问题转化为稀疏信号恢复逆问题，主要包括传统信道估计算法和神经网络学习方法，对于传统信道估计方法而言，由于RIS元件不能发送、接收和处理信号，只能引起入射信号的相移，并将其被动的反射，无源的RIS通常由数百个元素组成，导致所要估计的信道维数比传统通信系统大得多，这将使得信道估计的导频开销急剧增加，所以传统信道估计的复杂度极大，且精度低，相比较而言，深度学习方法能够很好的解决传统方法中的计算复杂度和重构速度问题，但是目前已存在的深度神经网络都是将不同的系数矩阵作为不同的任务，为每个目标制定特定的模型，单独训练，这使得计算效率低下，网络泛化能力差。
发明内容
基于此，本发明实施例当中提供了一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法及装置，旨在解决现有技术中，传统的信道估计方法计算效率低，网络泛化能力差，且无法快速准确获取级联信道的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，所述方法包括：
建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题；
获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息；
建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型，所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化的表达式分别为：
Figure SMS_1
Figure SMS_2
；
Figure SMS_3
；
其中，
Figure SMS_4
表示为可学习的惩罚参数，
Figure SMS_5
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure SMS_6
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure SMS_7
表示为辅助变量第k次的迭代值，具体的，深度迭代网络模型中的所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题分别对应于信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块，用于分别实现三个子问题；
实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
进一步的，所述前向信号传输模型表示为：
Figure SMS_8
其中，
Figure SMS_9
表示为在第q个时隙，基站处的接收信号，
Figure SMS_10
表示为接收机基站与智能超表面之间的信道，
Figure SMS_11
表示为用户与智能超表面之间的信道，diag表示为矩阵对角化，
Figure SMS_12
表示为智能超表面处的反射向量，
Figure SMS_13
表示为用户在第q个时隙发送的导频信号，
Figure SMS_14
表示为服从均值为0，方差为
Figure SMS_15
的复高斯白噪声。
进一步的，所述建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题的步骤中，转换公式为：
Figure SMS_16
；
其中，
Figure SMS_19
表示为角域级联信道的预测值，v表示为辅助变量，
Figure SMS_21
表示求表达式值最小时对应的自变量
Figure SMS_24
和v，
Figure SMS_17
表示矩阵的1-范数，
Figure SMS_23
表示矩阵的2-范数，
Figure SMS_26
表示为Y的第一变化形式，
Figure SMS_27
表示为
Figure SMS_18
的第二变化形式，
Figure SMS_22
，Y表示为用户发送的导频信号
Figure SMS_25
，导频传输Q个时隙后，在基站处的所有接收信号，
Figure SMS_28
，
Figure SMS_20
表示为导频传输Q个时隙后，智能超表面处的所有反射向量，λ表示为正则化参数，subject to v表示为对所述辅助变量的约束。
进一步的，所述获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息的步骤中，引入RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）算子，所述RPA算子用于生成与所述初始系数矩阵维度相同的增广集，并从所述增广集中随机选择一系数矩阵，所述增广集可以表示为：
Figure SMS_29
；
其中，
Figure SMS_30
表示为QL×N的初始系数矩阵，QL表示为第L个导频数量，N表示为均匀平面天线阵列数。
进一步的，所述获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息的步骤中，初始化所述深度迭代网络模型的输入信息的表达式为：
Figure SMS_31
；
其中，
Figure SMS_32
表示为初始阶段的角域级联信道的预测值。
进一步的，所述建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型的步骤包括：
将所述输入信息输入所述深度迭代网络模型，通过前向传播，得到初始预测值；
获取所述初始预测值，并根据损失函数，通过反向传播，完成所述网络参数更新。
进一步的，所述损失函数的表达式为：
Figure SMS_33
；
其中，
Figure SMS_34
表示为所述深度迭代网络模型的可学习参数，F表示为所述深度迭代网络模型的输出，z表示为条件向量，
Figure SMS_35
、
Figure SMS_36
以及z为深度迭代网络模型的输入，
Figure SMS_37
表示为级联信道。
本发明实施例的第二方面提供了一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置，所述装置包括：
前向信号传输模型建立模块，用于建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题；
预处理模块，用于获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息；
训练模块，用于建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型，所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化的表达式分别为：
Figure SMS_38
Figure SMS_39
；
Figure SMS_40
；
其中，
Figure SMS_41
表示为可学习的惩罚参数，
Figure SMS_42
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure SMS_43
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure SMS_44
表示为辅助变量第k次的迭代值，具体的，深度迭代网络模型中的所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题分别对应于信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块，用于分别实现三个子问题；
目标级联信道确定模块，用于实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
进一步的，所述训练模块包括：
前向传播单元，用于将所述输入信息输入所述深度迭代网络模型，通过前向传播，得到初始预测值；
反向传播单元，用于获取所述初始预测值，并根据损失函数，通过反向传播，完成所述网络参数更新。
本发明的有益效果为：通过建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题，并通过引入随机预测策略，使深度迭代网络模型适应不同数量的导频信息，当用户发送不同数量的导频信息时，深度迭代网络模型仍能够根据接收端收到的信号进行信道估计，即用单一深度迭代模型处理不同维度的系数矩阵，促进了训练的多样性，提高了网络泛化能力，减少为不同数量导频信息引起的不同任务单独训练的次数，另外，把稀疏信号恢复问题分解的第一子问题、第二子问题以及第三子问题的优化融入深度迭代模型，动态调整深度迭代网络模型的网络参数，提高级联信道估计精度。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法的实现流程图；
图2是本发明第一实施例提供的深度迭代网络模型的结构框图；
图3是本发明第一实施例提供的深度迭代网络模型第k个阶段的结构框图；
图4是本发明第一实施例提供的可控近端映射模块的结构框图；
图5是本发明第二实施例提供的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置的结构示意图。
以下具体实施方式将结合上述附图进一步说明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
一般的，在接收机基站（Base Station，BS）处配备多个天线，发射机用户端（theUser Terminal，UT）为单天线，智能超表面被部署在大型建筑物表面，是由多个反射元件组成的均匀平面天线阵列（UniformPlatform Array，UPA），用户在不同时刻发送信号，智能超表面将用户发送的信号进行反射，在基站处接收其反射的信号，即本发明考虑的深度迭代智能超表面（Depth-iterationRIS，DRIS）辅助的无线通信系统的上行链路。
实施例一
请参阅图1，图1示出了本发明第一实施例提供的一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法的实现流程图，该方法具体包括步骤S01至步骤S04。
步骤S01，建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题。
其中，采用经典的随机物理模型（Saleh-Valenzuela）进行前向信号传输建模，并根据级联信道稀疏性，将信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题，在本实施例当中，考虑均匀平面天线阵列，空间角度均被假设在量化网格上，根据随机物理模型，配备有M个天线的BS与具有N元均匀平面天线阵列的RIS之间的信道可以表示为：
Figure SMS_45
其中，LG表示为RIS和基站之间的路径总数量，
Figure SMS_47
表示为第
Figure SMS_49
条路径的复增益，
Figure SMS_54
表示为RIS和基站之间的第一路径数量，
Figure SMS_48
和
Figure SMS_50
分别表示在接收设备和发送设备处的天线阵列响应矢量，
Figure SMS_52
和
Figure SMS_55
分别表示在第
Figure SMS_46
条路径下基站处的到达角和出发角，
Figure SMS_51
和
Figure SMS_53
分别表示在第
Figure SMS_56
条路径下RIS的到达角和出发角。
对于典型的
Figure SMS_57
均匀平面天线阵列（
Figure SMS_58
），
Figure SMS_59
可以表示为：
Figure SMS_60
；
其中，
Figure SMS_61
表示为到达角，
Figure SMS_62
表示为出发角，
Figure SMS_63
，
Figure SMS_64
，λc表示为载波波长，d表示为天线间距，一般的，
Figure SMS_65
。
同理，用户与RIS之间的信道可以表示为：
Figure SMS_66
其中，
Figure SMS_68
表示为用户和RIS之间的路径总数量，
Figure SMS_71
表示为用户的第
Figure SMS_75
条路径的复增益，为区分hr,b公式中的
Figure SMS_69
，用户与RIS之间的第二路径数量用
Figure SMS_72
表示，
Figure SMS_74
表示为第
Figure SMS_76
条路径在RIS处的天线阵列响应矢量，
Figure SMS_67
和
Figure SMS_70
分别表示为在第
Figure SMS_73
条路径下RIS处的到达角和出发角。
可以理解的，反射链路信道H被建模为User-RIS-BS级联信道，可以表示为：
Figure SMS_77
；
其中，
Figure SMS_78
表示将向量
Figure SMS_79
矩阵对角化，进一步的，使用过完备字典矩阵，以虚拟角度域表示级联信道，即：
Figure SMS_80
；
其中，
Figure SMS_81
表示为角域级联信道，
Figure SMS_82
和
Figure SMS_83
分别表示为字典酉矩阵，上标T表示矩阵的转置。
具体的，使用正交导频传输策略，用户通过RIS向基站发送导频信号，其中，在第q个时隙，不考虑用户与基站之间的直接链路信道，用户在基站处的接收信号可以表示为：
Figure SMS_84
其中，上述公式可以用于表示前向信号传输模型，
Figure SMS_88
表示为在第q个时隙，基站处的接收信号，
Figure SMS_89
表示为接收机基站与智能超表面之间的信道，
Figure SMS_93
表示为用户与智能超表面之间的信道，diag表示为矩阵对角化，
Figure SMS_86
表示为智能超表面处的反射向量，
Figure SMS_91
表示为用户在第q个时隙发送的导频信号，
Figure SMS_94
表示为服从均值为0，方差为
Figure SMS_96
的复高斯白噪声，另外，
Figure SMS_85
，
Figure SMS_92
，
Figure SMS_95
，
Figure SMS_97
，
Figure SMS_87
和
Figure SMS_90
分别表示第n个RIS元素的幅值和相位。
假设用户发送的导频信号
Figure SMS_98
，导频传输Q个时隙后，基站处的接收信号可以表示为：
Figure SMS_99
其中，
Figure SMS_102
，
Figure SMS_104
，
Figure SMS_106
，Y表示为用户发送的导频信号
Figure SMS_100
，导频传输Q个时隙后，用户在基站处的所有接收信号，
Figure SMS_103
，
Figure SMS_105
表示为导频传输Q个时隙后，智能超表面处的所有反射向量，
Figure SMS_107
，W表示为导频传输Q个时隙后的服从均值为0，方差为
Figure SMS_101
的所有复高斯白噪声。不同的导频对应不同的系数矩阵，将以虚拟角度域表示级联信道的表达式带入上式中，得到：
Figure SMS_108
；
其中，
Figure SMS_109
，
Figure SMS_110
，
Figure SMS_111
，上标T 和H 分别表示矩阵的转置和共轭转置，令
Figure SMS_112
，则有
Figure SMS_113
，
Figure SMS_114
表示为级联信道，可以理解的，Hc同样表示为级联信道，与
Figure SMS_115
等同。
一般来说，RIS被部署在大型建筑物上，BS和RIS周围有限的散射，使角度级联信道具有少量非零元素，具有稀疏性，将信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题，并引入辅助变量v，则有转换公式：
Figure SMS_116
；
其中，
Figure SMS_119
表示为角域级联信道的预测值，
Figure SMS_122
表示求表达式值最小时对应的自变量
Figure SMS_125
和v，
Figure SMS_118
表示矩阵的1-范数，
Figure SMS_123
表示矩阵的2-范数，具体的，1-范数为L1范数，也叫曼哈顿距离，是一个向量中所有元素的绝对值之和，2-范数为L2范数，也叫欧几里得范数，是一个向量中所有元素取平方和，然后再开平方，
Figure SMS_126
表示为Y的第一变化形式，
Figure SMS_128
表示为
Figure SMS_117
的第二变化形式，
Figure SMS_121
，Y表示为用户发送的导频信号
Figure SMS_124
，导频传输Q个时隙后，在基站处的所有接收信号，
Figure SMS_127
，
Figure SMS_120
表示为导频传输Q个时隙后，智能超表面处的所有反射向量，λ表示为正则化参数，subjectto v表示为对所述辅助变量的约束。
进一步的，为了求解转换公式，则将带有约束的转换公式转化为拉格朗日函数，即：
Figure SMS_129
；
其中，u表示为拉格朗日乘子，
Figure SMS_130
表示为可学习的惩罚参数。
步骤S02，获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息。
需要说明的是，深度迭代网络模型是基于神经网络学习方法建立的，请参阅图2，图2示出了本发明第一实施例提供的深度迭代网络模型的结构框图，在训练预处理阶段，针对用户发送的不同导频信息，并根据随机预测策略获得系数矩阵，初始化深度迭代网络的输入信息，具体的，为处理不同数量的导频对应不同的系数矩阵引起的信道估计问题，采用随机预测策略，对于确定的
Figure SMS_131
的系数矩阵
Figure SMS_132
，通过引入RPA算子生成与其维度相同的增广集，总共NS组，并从所述增广集中随机选择一系数矩阵，其中，RPA算子的公式表示为：
Figure SMS_133
其中，
Figure SMS_134
为第1组维度为
Figure SMS_135
的系数矩阵，
Figure SMS_136
为第NS组维度为
Figure SMS_137
的系数矩阵，
Figure SMS_138
表示为
Figure SMS_139
的初始系数矩阵，另外，RPA算子被扩展以处理一组具有L(L≥2)个不同维度的多个系数矩阵，即不同导频数量，增广集可以表示为：
Figure SMS_140
由RPA算子扩充的系数矩阵形成集合
Figure SMS_141
，其中，
Figure SMS_142
表示为QL×N的初始系数矩阵，QL表示为第L个导频数量，N表示为均匀平面天线阵列数，具体地，Q1=52，Q2=64，Q3=90，Q4=116，Q5=128，即本实例共解决五种不同导频数量作用下的信道估计问题，扩充的系数矩阵的总数为
Figure SMS_143
，由此，根据随机预测策略得到了不同导频数量下的系数矩阵组，每次训练随机获取不同维度的系数矩阵，初始化深度迭代网络模型的输入信息，即：
Figure SMS_144
；
其中，
Figure SMS_145
表示为初始阶段的角域级联信道的预测值。
步骤S03，建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型。
在本实施例当中，请参阅图3，图3示出了本发明第一实施例提供的深度迭代网络模型第k个阶段的结构框图，其中，采用交替方向乘子法模块（AlternatingDirectionMethodof Multipliers，ADMM）将稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，需要说明的是，优化第一子问题、第二子问题以及第三子问题的方法可以表示为：
Figure SMS_146
Figure SMS_147
；
Figure SMS_148
；
其中，
Figure SMS_149
表示为可学习的惩罚参数，
Figure SMS_150
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure SMS_151
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure SMS_152
表示为辅助变量第k次的迭代值。
进一步的，将三个子问题的优化融入深度迭代网络模型中，深度迭代网络模型每一个阶段对于ADMM算法的一次迭代，且每个子阶段对应
Figure SMS_153
的更新，具体的，可以把融入深度迭代网络模型中的三个子问题视为三个模块，分别对应于信道重构模块(ChannelReconstruction Module，CRM)、近端映射模块(ProximalMapping Module，PMM)以及乘数更新模块(MultiplierUpdate Module，MUM)，如图3所示，为第k个阶段的具体深度迭代网络结构图，具体的，第k-1个阶段得到的
Figure SMS_154
作为第k阶段的输入，经过CRM，PMM，MUM三个模块的处理，得到
Figure SMS_155
,可以理解的，深度迭代网络模型主要由信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块构成，用于分别实现三个子问题，即可以表示为：
Figure SMS_156
；
Figure SMS_157
；
Figure SMS_158
；
其中，
Figure SMS_160
表示为信道重构模块第k阶段的输出，
Figure SMS_164
表示为软阈值函数，
Figure SMS_169
表示为乘数更新模块第k阶段的输出，具体的，在信道重构模块中，已知
Figure SMS_159
和
Figure SMS_165
，最终输出
Figure SMS_167
，而在近端映射模块中，主要完成
Figure SMS_171
的更新，另外，近端映射模块的输入不仅和信道重构模块的输出
Figure SMS_162
有关，还与条件向量
Figure SMS_163
有关，
Figure SMS_170
表示为加性高斯白噪声的标准差，且
Figure SMS_172
，由于不同系数矩阵对应不同的
Figure SMS_161
，即可通过
Figure SMS_166
和
Figure SMS_168
动态调整网络参数，这也是能够实现用单一模型处理多个不同维度系数矩阵实现信道估计的原因之一，更进一步的，如图4所示，具体解释了图3中CPMB（Controllable ProximalMappingBlocks，可控近端映射模块），第k个阶段的近端映射模块的输出可以表示为：
Figure SMS_173
；
其中，
Figure SMS_174
表示为近端映射模块第k阶段的输出，
Figure SMS_175
表示为在可控近端映射模块中的第j个可控近端子映射子模块，总共NC个，
Figure SMS_176
和
Figure SMS_177
分别表示为第一个和最后一个卷积运算，请参阅图4，图4示出了本发明第一实施例提供的可控近端映射模块的结构框图，具体的，可控近端映射模块由标准残差块（ResidualBlock，RB）和可控单元(ControllableUnit，CU)组成，RB包括两个卷积层和一个ReLU激活层，CU的输出用于调制RB中最后一个卷积层的输出，每一个CU由全连接层实现，并且将条件向量z作为输入来生成可控向量
Figure SMS_178
，
Figure SMS_179
是一个C维向量，用于调制
Figure SMS_180
的每个通道。
进一步的，
Figure SMS_181
，其中，
Figure SMS_182
是一个全连接层，因此，CPMB过程可以表示为：
Figure SMS_183
；
其中，
Figure SMS_184
和
Figure SMS_185
分别表示为第k个阶段可控近端映射CPMB的第j-1次和第j次输出（也就是CPMB模块第k个阶段的输入和输出），
Figure SMS_186
表示为整流线性单元，
Figure SMS_187
和
Figure SMS_188
分别表示为CPMB模块第j次的的第一个和最后一个卷积层权重。
另外，乘数更新模块中，第k个阶段的输出为
Figure SMS_189
。在训练过程中，将初始数据，即
Figure SMS_190
传入深度迭代模型，通过前向传播，得到初始预测值，再根据损失函数，反向传播实现网络参数更新，经过多次迭代训练，最终保存训练模型，即目标深度迭代网络模型，其中，损失函数的表达式为：
Figure SMS_191
；
其中，
Figure SMS_192
表示为所述深度迭代网络模型的可学习参数，该可学习参数包括信道重构模块、近端映射模块和乘数更新模块的参数，即
Figure SMS_193
，
Figure SMS_194
表示为总阶段数，F表示为所述深度迭代网络模型的输出，z表示为条件向量，
Figure SMS_195
表示为级联信道。
步骤S04，实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
具体的，加载已经训练稳定的目标深度迭代网络模型，并实时获取由用户发送的不同数量的导频信息，根据用户发送的不同数量的导频信息，确定对应的系数矩阵，后将系数矩阵输入目标深度迭代网络模型中，确定精确的目标级联信道。
综上，本发明上述实施例当中的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，通过建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题，并通过引入随机预测策略，使深度迭代网络模型适应不同数量的导频信息，当用户发送不同数量的导频信息时，深度迭代网络模型仍能够根据接收端收到的信号进行信道估计，即用单一深度迭代模型处理不同维度的系数矩阵，促进了训练的多样性，提高了网络泛化能力，减少为不同数量导频信息引起的不同任务单独训练的次数，另外，把稀疏信号恢复问题分解的第一子问题、第二子问题以及第三子问题的优化融入深度迭代模型，动态调整深度迭代网络模型的网络参数，提高级联信道估计精度。
实施例二
本发明实施例另一方面提供了一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置，请参阅图5，图5示出了本发明第二实施例提供的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置的结构示意图，具体的，所述基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置200包括：
前向信号传输模型建立模块21，用于建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题，其中，所述前向信号传输模型表示为：
Figure SMS_196
其中，
Figure SMS_197
表示为在第q个时隙，基站处的接收信号，
Figure SMS_198
表示为接收机基站与智能超表面之间的信道，
Figure SMS_199
表示为用户与智能超表面之间的信道，diag表示为矩阵对角化，
Figure SMS_200
表示为智能超表面处的反射向量，
Figure SMS_201
表示为用户在第q个时隙发送的导频信号，
Figure SMS_202
表示为服从均值为0，方差为
Figure SMS_203
的复高斯白噪声，另外，转换公式为
Figure SMS_204
；
其中，
Figure SMS_206
表示为角域级联信道的预测值，v表示为辅助变量，
Figure SMS_210
表示求表达式值最小时对应的自变量
Figure SMS_212
和v，
Figure SMS_208
表示矩阵的1-范数，
Figure SMS_209
表示矩阵的2-范数，
Figure SMS_213
表示为Y的第一变化形式，
Figure SMS_215
表示为
Figure SMS_205
的第二变化形式，
Figure SMS_211
，Y表示为用户发送的导频信号
Figure SMS_214
，导频传输Q个时隙后，在基站处的所有接收信号，
Figure SMS_216
，
Figure SMS_207
表示为导频传输Q个时隙后，智能超表面处的所有反射向量，λ表示为正则化参数，subject to v表示为对所述辅助变量的约束；
预处理模块22，用于获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息，其中，引入RPA算子，所述RPA算子用于生成与所述初始系数矩阵维度相同的增广集，并从所述增广集中随机选择一系数矩阵，所述增广集可以表示为：
Figure SMS_217
；
其中，
Figure SMS_218
表示为QL×N的初始系数矩阵，QL表示为第L个导频数量，N表示为均匀平面天线阵列数，另外，初始化所述深度迭代网络模型的输入信息的表达式为：
Figure SMS_219
；
其中，
Figure SMS_220
表示为初始阶段的角域级联信道的预测值；
训练模块23，用于建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型，其中，所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化的表达式分别为：
Figure SMS_221
Figure SMS_222
；
Figure SMS_223
；
其中，
Figure SMS_224
表示为可学习的惩罚参数，
Figure SMS_225
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure SMS_226
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure SMS_227
表示为辅助变量第k次的迭代值，具体的，深度迭代网络模型中的所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题分别对应于信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块，用于分别实现三个子问题；
目标级联信道确定模块24，用于实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
进一步的，所述训练模块23包括：
前向传播单元，用于将所述输入信息输入所述深度迭代网络模型，通过前向传播，得到初始预测值；
反向传播单元，用于获取所述初始预测值，并根据损失函数，通过反向传播，完成所述网络参数更新，其中，所述损失函数的表达式为：
Figure SMS_228
；
其中，
Figure SMS_229
表示为所述深度迭代网络模型的可学习参数，F表示为所述深度迭代网络模型的输出，z表示为条件向量，
Figure SMS_230
、
Figure SMS_231
以及z为深度迭代网络模型的输入，
Figure SMS_232
表示为级联信道。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述方法包括：
建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题；
获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息；
建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型，所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化的表达式分别为：
Figure QLYQS_1
Figure QLYQS_2
；
Figure QLYQS_3
；
其中，
Figure QLYQS_4
表示为可学习的惩罚参数，
Figure QLYQS_5
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure QLYQS_6
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure QLYQS_7
表示为辅助变量第k次的迭代值，具体的，深度迭代网络模型中的所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题分别对应于信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块，用于分别实现三个子问题；
实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
2.根据权利要求1所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述前向信号传输模型表示为：
Figure QLYQS_8
其中，
Figure QLYQS_9
表示为在第q个时隙，基站处的接收信号，
Figure QLYQS_10
表示为接收机基站与智能超表面之间的信道，
Figure QLYQS_11
表示为用户与智能超表面之间的信道，diag表示为矩阵对角化，
Figure QLYQS_12
表示为智能超表面处的反射向量，
Figure QLYQS_13
表示为用户在第q个时隙发送的导频信号，
Figure QLYQS_14
表示为服从均值为0，方差为
Figure QLYQS_15
的复高斯白噪声。
3.根据权利要求2所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题的步骤中，转换公式为：
Figure QLYQS_16
；
其中，
Figure QLYQS_17
表示为角域级联信道的预测值，v表示为辅助变量，
Figure QLYQS_21
表示求表达式值最小时对应的自变量
Figure QLYQS_26
和v，
Figure QLYQS_20
表示矩阵的1-范数，
Figure QLYQS_23
表示矩阵的2-范数，
Figure QLYQS_25
表示为Y的第一变化形式，
Figure QLYQS_27
表示为
Figure QLYQS_18
的第二变化形式，
Figure QLYQS_22
，Y表示为用户发送的导频信号
Figure QLYQS_24
，导频传输Q个时隙后，在基站处的所有接收信号，
Figure QLYQS_28
，
Figure QLYQS_19
表示为导频传输Q个时隙后，智能超表面处的所有反射向量，λ表示为正则化参数，subject to v表示为对所述辅助变量的约束。
4.根据权利要求3所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息的步骤中，引入RPA算子，所述RPA算子用于生成与所述初始系数矩阵维度相同的增广集，并从所述增广集中随机选择一系数矩阵，所述增广集可以表示为：
Figure QLYQS_29
；
其中，
Figure QLYQS_30
表示为QL×N的初始系数矩阵，QL表示为第L个导频数量，N表示为均匀平面天线阵列数。
5.根据权利要求4所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息的步骤中，初始化所述深度迭代网络模型的输入信息的表达式为：
Figure QLYQS_31
；
其中，
Figure QLYQS_32
表示为初始阶段的角域级联信道的预测值。
6.根据权利要求5所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型的步骤包括：
将所述输入信息输入所述深度迭代网络模型，通过前向传播，得到初始预测值；
获取所述初始预测值，并根据损失函数，通过反向传播，完成所述网络参数更新。
7.根据权利要求6所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计方法，其特征在于，所述损失函数的表达式为：
Figure QLYQS_33
；
其中，
Figure QLYQS_34
表示为所述深度迭代网络模型的可学习参数，F表示为所述深度迭代网络模型的输出，z表示为条件向量，
Figure QLYQS_35
、
Figure QLYQS_36
以及z为深度迭代网络模型的输入，
Figure QLYQS_37
表示为级联信道。
8.一种基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置，其特征在于，所述装置包括：
前向信号传输模型建立模块，用于建立前向信号传输模型，并根据级联信道稀疏性，将所述前向信号传输模型中的信道估计问题转换为稀疏信号恢复问题；
预处理模块，用于获取用户发送的不同数量的导频信息，并确定对应的初始系数矩阵，根据随机预测策略对所述初始系数矩阵进行预处理，得到目标系数矩阵，所述目标系数矩阵用于初始化深度迭代网络模型的输入信息；
训练模块，用于建立所述深度迭代网络模型，将所述稀疏信号恢复问题分解为第一子问题、第二子问题以及第三子问题，并将所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化融入所述深度迭代网络模型中，通过迭代优化，更新所述深度迭代网络模型的网络参数，得到目标深度迭代网络模型，所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题的优化的表达式分别为：
Figure QLYQS_38
Figure QLYQS_39
；
Figure QLYQS_40
；
其中，
Figure QLYQS_41
表示为可学习的惩罚参数，
Figure QLYQS_42
表示为第k个阶段角域级联信道的预测值，
Figure QLYQS_43
表示为拉格朗日乘子第k次的迭代值，
Figure QLYQS_44
表示为辅助变量第k次的迭代值，具体的，深度迭代网络模型中的所述第一子问题、所述第二子问题以及所述第三子问题分别对应于信道重构模块、近端映射模块以及乘数更新模块，用于分别实现三个子问题；
目标级联信道确定模块，用于实时获取所述初始系数矩阵，并将所述初始系数矩阵输入所述目标深度迭代网络模型，确定目标级联信道。
9.根据权利要求8所述的基于深度迭代智能超表面辅助通信的信道估计装置，其特征在于，所述训练模块包括：
前向传播单元，用于将所述输入信息输入所述深度迭代网络模型，通过前向传播，得到初始预测值；
反向传播单元，用于获取所述初始预测值，并根据损失函数，通过反向传播，完成所述网络参数更新。
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