CN116319196A - THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案 - Google Patents

THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案 Download PDF

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CN116319196A CN202310591372.5A CN202310591372A CN116319196A CN 116319196 A CN116319196 A CN 116319196A CN 202310591372 A CN202310591372 A CN 202310591372A CN 116319196 A CN116319196 A CN 116319196A
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Abstract

本发明公开了THz‑MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，属于信道估计技术领域；发送端采用正交的导频设计，在第
Figure ZY_1
个子载波对应的频率处沿着空时域发送信号矩阵；接收端从接收信号中提取导频信息，最小二乘法对基于导频的信道矩阵进行初步估计；对超分辨生成对抗网络进行离线训练，获得最佳网络权重的生成器完成基于导频的信道预估计矩阵空时域补全；将相干带宽内连续的
Figure ZY_2
个子载波作为信道估计单元，每个信道估计单元中各子载波上依次减少导频。每个子载波上的信道结合当前的和上一子载波接收到的导频共同估计当前信道。信道状态信息合并得到完整的信道状态信息。本发明保证信道估计的准确性，同时利用信道频率相关性降低信道估计导频开销。

Description

THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案
技术领域
本发明属于信道估计技术领域，具体涉及THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案。
背景技术
随着大容量、高速率、低时延通信需求的爆发式增长，即使是新一代无线通信系统，仍然面临着巨大的挑战。太赫兹频段由于频点较高、频带资源丰富，能够提供从几十吉赫兹到几太赫兹的带宽，面向太赫兹频段的通信技术有望解决当前无线通信系统频谱稀缺和容量限制的问题，其相关研究受到了研究人员的广泛关注。其中，作为系统设计和性能分析的重要环节，太赫兹通信系统中的信道估计成为了研究的热点。
信道估计是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。传统的基于导频的信道估计方法由于其收敛速度快、复杂度相对较低的优点，成为大多数无线通信系统信道估计的常用方法。然而，随着信道数据规模的增大，常用的基于最小二乘和线性最小均方误差的估计算法，其计算复杂度带来很大的应用局限性。与传统的信道估计方法相比，基于机器学习（ML）的信道估计算法把无线通信系统看作从发送端经过信道到接收端的映射，从提供的数据样本中学习训练，它更能揭示数据内部的固有特征，因此，在解决无线通信中的各种问题时可以获得更好的性能。比如，基于三维卷积神经网络结构、基于卷积神经网络和递归神经网络相结合的网络结构在MIMO系统中都取得了良好的效果。2019年，Mehran Soltani等人首次提出一种基于超分辨率深度学习的信道估计框架，将衰落信道的时频响应视为二维图像，并应用ChannelNet网络根据导频值求出整个信道状态信息(CSI)。这种将信道估计视为图像恢复过程的方法，为基于深度学习的信道估计开辟了新的研究路径，相关学者也对基于图像处理的无线信道估计进行了研究。
生成对抗网络模型作为一种基于无监督学习的复杂分布训练方法，在计算机视觉领域发挥了重要的作用，将该方法引入无线通信系统，推动人工智能无线通信技术已经成为新一代的研究热潮。由于信道矩阵和图像的相似性，近年来有部分研究工作利用生成对抗网络模型设计信道估计器。比如，将基于导频的信道矩阵视作低分辨率的图像，利用超分辨率生成对抗网络模型(SRGAN)来估计整个信道状态信息。虽然，生成对抗网络模型在准确度方面有着极大的优势，但准确度的提升是以网络参数量变得更高、计算量变得更大以及网络模型变得越来越臃肿为代价的。在实际场景中，多普勒频移的快速变化将导致神经网络在训练过程中学到的映射关系与实际的信道环境不一致。这意味着如果我们简单地训练一次生成对抗网络模型，然后将其用于连续数据传输，是无法适用的。这就对生成对抗网络模型的规模和收敛速度提出了极高的要求。更重要的是，太赫兹频段具有的严重多普勒效应和高路径损耗将给信道带来的极大不确定，导致信道状态信息的获取和跟踪非常困难。在大型天线阵太赫兹系统中，要获得准确的信道状态信息需要更多的导频符号来进行信道估计和补全，这对移动通信的效率有很大影响。因此，面向太赫兹频段的信道估计算法在追求较高精确度的同时，需要充分考虑网络的复杂度和导频开销的影响。
发明内容
本发明的目的在于提供THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，以解决上述背景技术中提出的问题和达到的效果。
本发明目的是这样实现的：THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：该信道估计方案包括以下步骤：
步骤S1:发送端采用正交的导频设计，并按设计好的导频图案，在第
Figure SMS_2
个子载波对 应的频率处沿着天线和时间维度发送信号矩阵
Figure SMS_3
，其中，
Figure SMS_4
表示发送端的波束赋形 向量，
Figure SMS_5
表示发送的符号矩阵；
步骤S2: 发送信号矩阵
Figure SMS_6
经过无线信道
Figure SMS_7
到达接收端后，得到接收端的时频域 导频图案，经过去除CP前缀处理和FFT变换得到接收信号
Figure SMS_8
；接收信号
Figure SMS_9
经过接 收端的合并向量
Figure SMS_10
处理信号矩阵
Figure SMS_11
；
利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure SMS_12
；其中，
Figure SMS_13
为第
Figure SMS_14
个子 载波上的空时域基于导频的预估计矩阵；
步骤S3:通过对抗网络模型SRGAN完成初步估计的信道矩阵的空时域补全，获得完 整的空、时域信道状态信息
Figure SMS_15
；采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对对抗网络 模型SRGAN进行离线训练；所述对抗网络模型SRGAN包括生成模型和判别模型，生成模型作 为信道估计器使用；
步骤S4:经过训练的对抗网络模型SRGAN生成对抗网络模型的最佳网络权重；基于 当前网络权重生成的信道与实时信道信息存在差距，在线上估计阶段，采用梯度下降法对 基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_16
；
Figure SMS_17
；
其中，
Figure SMS_18
为生成器生成的信道矩阵，
Figure SMS_19
为基于最小二乘和线性插值粗略估计 的信道矩阵，此时生成器基于
Figure SMS_20
能够实时预测信道信息；
步骤S5:将相干带宽内连续的
Figure SMS_21
个子载波作为一个信道估计单元，不同单元之间 互不重叠，并将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计；
步骤S6: 一个信道单元完成信道估计后，将缓存清零用于下一个信道单元的信道估计；最后将步骤S5得到的信道状态信息合并，从而得到完整的信道状态信息。
优选的，所述步骤S1中并按设计好的导频图案，在第
Figure SMS_22
个子载波对应的频率处沿着 天线和时间维度发送信号矩阵
Figure SMS_23
具体操作如下：
步骤S1-1:使用MIMO系统中S-V模型建模，采用归一化线性阵列；收发端之间
Figure SMS_24
的时延域信道矩阵表示为：
Figure SMS_25
；
其中，
Figure SMS_26
表示传播路径数，
Figure SMS_33
是第
Figure SMS_36
条路径（
Figure SMS_28
）的增益，
Figure SMS_32
表示第
Figure SMS_34
条路径 的延迟；
Figure SMS_37
和
Figure SMS_27
分别表示发送端和接收端的天线增益；
Figure SMS_30
和
Figure SMS_35
分别表示 第
Figure SMS_38
条路径的到达角和离开角，它们均服从零均值的拉普拉斯分布；
Figure SMS_29
和
Figure SMS_31
分别表示 接收端和发射端的阵列导向矢量；
步骤S1-2:将MIMO系统带宽设为
Figure SMS_39
，
Figure SMS_40
表示OFDM调制模块子载波总数，
Figure SMS_41
表示载波间隔；根据
Figure SMS_42
得到太赫兹MIMO系统中，第
Figure SMS_43
个子载波对应的频率处的频率域信道响应：
Figure SMS_44
；
步骤S1-3: 导频图样在时域和空域插入导频，在空域上，第一根天线发送导频时， 其他天线上不进行传输；在时域上，导频以时间间隔
Figure SMS_45
发射长度相同的导频，两个导频发 送时间点的间隔时间全部用于数据传输，实现空、时域上的正交。
优选的，所述步骤S2中利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure SMS_46
，具体操作如下：
步骤S2-1：通过射频链路控制天线，使其间隔地接收导频，在接收端基带，第
Figure SMS_47
个子 载波的接收信号表示为：
Figure SMS_48
；
将上式化简为：
Figure SMS_49
；
其中，
Figure SMS_50
为预编码矩阵的转置共轭矩阵：
Figure SMS_51
为噪声向量；
步骤S2-2：经过预估计模块对接收导频信号进行信道估计，即分别左乘和右乘矩 阵
Figure SMS_52
和
Figure SMS_53
并输出的初步估计值，
Figure SMS_54
；
其中，
Figure SMS_55
，
Figure SMS_56
。
优选的，所述步骤S3中采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对网络进行离线训练，具体操作如下：
步骤S3-1：通过太赫兹超大规模信道仿真器构建太赫兹信道估计的训练数据集，取导频处粗略估计值和对应理想信道响应作为训练样本；
步骤S3-2：从数据集中依次选取第
Figure SMS_59
个子载波对应频率处两个连续的相干时间为
Figure SMS_62
和
Figure SMS_64
，将
Figure SMS_58
和
Figure SMS_61
时刻得到初步估计的结果
Figure SMS_63
和
Figure SMS_65
输入生成器通过获取 导频点处的信道时空特性将信道矩阵的缺失部分进行补全，得到完整的空、时域信道矩阵
Figure SMS_57
，
Figure SMS_60
；
Figure SMS_66
，
Figure SMS_67
Figure SMS_68
；
其中，
Figure SMS_69
表示生成对抗网络模型的参数；
步骤S3-3：利用空间、时间和频率三维相关性的特性对对抗网络模型SRGAN进行训练；
步骤S3-4：对抗网络模型SRGAN训练完成后，测试集测试网络是否训练得足够好，使得信道估计的结果满足一定的精度，否则需要根据结果重新调试网络超参数。
优选的，所述步骤S4中采用梯度下降法对基于导频的预估计信道进行迭代更新， 最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_70
，具体步骤如下：
步骤S4-1: 根据梯度下降算法，定义生成器生成的信道矩阵为
Figure SMS_71
，信道矩阵
Figure SMS_72
、基于最小二乘和线性插值粗略估计的信道矩阵
Figure SMS_73
之间的均方误差为目标函数，表 达式为：
Figure SMS_74
其中，
Figure SMS_75
为生成器生成的信道频率响应，步长
Figure SMS_76
为学习速率，
Figure SMS_77
为
Figure SMS_78
在
Figure SMS_79
处的梯度；
步骤S4-2: 经过不断的迭代，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_80
以及最优 信道估计
Figure SMS_81
。
优选的，所述步骤S5中将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计，具体步骤为：
步骤S5-1：在子载
Figure SMS_82
处的信道估计采用全导频得到初步估计结果
Figure SMS_83
和补全结果
Figure SMS_84
，缓存
Figure SMS_85
在子载波
Figure SMS_86
处的信道补全；
步骤S5-2：在子载波
Figure SMS_87
处导频数量减半，为了利用相邻子载波之间的相关性，将
Figure SMS_88
、以及子载波
Figure SMS_89
处得到的初步估计结果
Figure SMS_90
一起输入到 SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_91
，同时缓存
Figure SMS_92
；
步骤S5-3：在子载波
Figure SMS_93
处，将
Figure SMS_94
、
Figure SMS_95
和
Figure SMS_96
一起输入SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_97
，同时缓存
Figure SMS_98
；
步骤S5-4：在子载波
Figure SMS_99
处，将
Figure SMS_100
、
Figure SMS_101
和
Figure SMS_102
一起输入对抗网络模型SRGAN中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_103
，同时缓存
Figure SMS_104
。
优选的，所述步骤S3-3中利用空间、时间和频率三维相关性的特性对抗网络模型SRGAN进行训练，具体操作如下：
将基于导频的信道矩阵和真实的信道矩阵分别看作低分辨率图像和高分辨率图像，并将信道估计转化为超分辨率恢复的问题；
低分辨率图像经过生成模型生成对应的超分辨率图像，再将生成的超分辨率图像和真实的高分辨率图像一起输入判别模型进行判定，判别模型的输出代表对每张输入图像的真假判定，求取判定结果的误差后对模型参数进行调整，使模型在迭代学习中自动更新内部参数，SRGAN模型其对抗模式的目标可定义为：
Figure SMS_105
其中，
Figure SMS_108
和
Figure SMS_111
分别表示生成器和鉴别器的参数；
Figure SMS_114
为真实信道矩阵，
Figure SMS_107
为
Figure SMS_110
通过判别模型被判断为真实信道矩阵的概率；
Figure SMS_113
为基于导频的预估计矩阵，
Figure SMS_116
为生 成模型由预估计矩阵
Figure SMS_106
生成的信道矩阵，而
Figure SMS_109
为生成的信道矩阵通过判别模型 后，被判断为真实信道的概率，生成器希望尽量接近真实信道分布的预测信道矩阵，并提高 预测信道矩阵判别模型的输出值，即
Figure SMS_112
越接近1越好，这时
Figure SMS_115
会变小；
判别模型需要判断预测信道矩阵与真实信道矩阵的相似度，降低预测信道矩阵的 输出值并调高真实信道的输出值，让
Figure SMS_117
接近1，而让
Figure SMS_118
接近0，这时
Figure SMS_119
会增大；当
Figure SMS_120
收敛于1 /2时，即判别模型无法区分生成样本和真样本，训练终止。
优选的，所述信道估计单元为相干带宽内连续的
Figure SMS_121
个子载波；
Figure SMS_122
，信道估计单 元包含
Figure SMS_123
，
Figure SMS_124
，
Figure SMS_125
，
Figure SMS_126
四个信道子载波，用于SRGAN1、SRGAN2、SRGAN3 和 SRGAN4对应 的子载波进行信道估计。
与现有技术相比，本发明具有如下改进及优点： 1、通过将对抗网络模型作为信道估计器使用，将对抗网络模型中生成模型原有的卷积层用轻量化的深度可分离卷积替代，将倒置残差模块作为生成对抗网络模型的深度特征提取部分，使其能够在网络参数更少、计算量更小的基础上实现更优的性能。
2、通过结合轻量级网络模型高效的特征提取能力，实现了低功耗硬件环境下的信道估计任务，保证较高信道估计的准确性，同时显著降低信道估计所需的导频开销和生成对抗网络模型带来的运算复杂度。
附图说明
图1为本发明的整体流程图。
图2为本发明发送端的导频图。
图3为本发明接收端的导频图。
图4为本发明对抗网络模型的输入输出数据的结构图。
图5为本发明对抗网络模型的信道估计图。
图6为本对抗网络模型的信道估计方案的示意图。
图7为本信道在线估计流程图。
图8为本发明太赫兹MIMO系统的模型图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步概述。
参阅图1-7，THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，该信道估计方案包括以下步骤：
太赫兹MIMO系统带宽设为
Figure SMS_127
，
Figure SMS_128
表示OFDM调制模块子载波总数，
Figure SMS_129
表示载 波间隔；第
Figure SMS_130
个子载波对应的频率处的信道状态信息为
Figure SMS_131
，为了估计
Figure SMS_132
，采用正交的导频 设计。
步骤S1:发送端采用正交的导频设计，并按设计好的导频图案，在第
Figure SMS_133
个子载波对 应的频率处沿着天线和时间维度发送信号矩阵
Figure SMS_134
，其中，
Figure SMS_135
表示发送端的波束赋形 向量，
Figure SMS_136
表示发送的符号矩阵；
步骤S1-1:使用MIMO系统中S-V模型建模，采用归一化线性阵列；收发端之间
Figure SMS_137
的时延域信道矩阵表示为：
Figure SMS_138
；
其中，
Figure SMS_140
表示传播路径数，
Figure SMS_145
是第
Figure SMS_148
条路径（
Figure SMS_141
）的增益，
Figure SMS_144
表示第
Figure SMS_147
条路径 的延迟；
Figure SMS_150
和
Figure SMS_139
分别表示发送端和接收端的天线增益；
Figure SMS_143
和
Figure SMS_146
分别表示 第
Figure SMS_149
条路径的到达角和离开角，它们均服从零均值的拉普拉斯分布；
Figure SMS_142
和
Figure SMS_151
分别表示 接收端和发射端的阵列导向矢量；
步骤S1-2:将MIMO系统带宽设为
Figure SMS_152
，
Figure SMS_153
表示OFDM调制模块子载波总数，
Figure SMS_154
表示载波间隔；根据
Figure SMS_155
得到太赫兹MIMO系统中，第
Figure SMS_156
个子载波对应的频率处的频率域信道响应：
Figure SMS_157
；
步骤S1-3: 导频图样在时域和空域插入导频，在空域上，第一根天线发送导频时， 其他天线上不进行传输；在时域上，导频以时间间隔
Figure SMS_158
发射长度相同的导频，两个导频发 送时间点的间隔时间全部用于数据传输，实现空、时域上的正交。
步骤S2: 发送信号矩阵
Figure SMS_159
经过无线信道
Figure SMS_160
到达接收端后，得到接收端的时频域 导频图案，经过去除CP前缀处理和FFT变换得到接收信号
Figure SMS_161
；接收信号
Figure SMS_162
经过接 收端的合并向量
Figure SMS_163
处理信号矩阵
Figure SMS_164
；
利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure SMS_165
；其中，
Figure SMS_166
为第
Figure SMS_167
个 子载波上的空时域基于导频的预估计矩阵；
利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure SMS_168
，具体操作如下：
步骤S2-1：通过射频链路控制天线，使其间隔地接收导频，在接收端基带，第
Figure SMS_169
个子 载波的接收信号表示为：
Figure SMS_170
；
将上式化简为：
Figure SMS_171
；
其中，
Figure SMS_172
为预编码矩阵的转置共轭矩阵：
Figure SMS_173
为噪声向量；
步骤S2-2：经过预估计模块对接收导频信号进行信道估计，即分别左乘和右乘矩 阵
Figure SMS_174
和
Figure SMS_175
并输出的初步估计值，
Figure SMS_176
；
其中，
Figure SMS_177
，
Figure SMS_178
。
步骤S3:通过对抗网络模型SRGAN完成初步估计的信道矩阵的空时域补全，获得完 整的空、时域信道状态信息
Figure SMS_179
；采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对对抗网络 模型SRGAN进行离线训练；
Figure SMS_180
中只有信道空时域的部分信息，需要对抗网络模型SRGAN完成对初步估计的信 道矩阵的空时域补全，获得完整的空时域信道状态信息
Figure SMS_181
，为了能够进行有效的预测，采 用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对网络进行离线训练，充分利用训练样本中的 信道信息，使网络能够有效地学习信道的空时非稳态特性；
采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对网络进行离线训练，具体操作如下：
步骤S3-1：通过太赫兹超大规模信道仿真器构建太赫兹信道估计的训练数据集，别取导频处粗略估计值和对应理想信道响应作为训练样本；
步骤S3-2：从数据集中依次选取第
Figure SMS_184
个子载波对应频率处两个连续的相干时间为
Figure SMS_187
和
Figure SMS_189
，将
Figure SMS_183
和
Figure SMS_186
时刻得到初步估计的结果
Figure SMS_188
和
Figure SMS_190
输入生成器通过获取 导频点处的信道时空特性将信道矩阵的缺失部分进行补全，得到完整的空、时域信道矩阵
Figure SMS_182
，
Figure SMS_185
；
Figure SMS_191
，
Figure SMS_192
Figure SMS_193
；
其中，
Figure SMS_194
表示生成对抗网络模型的参数；
步骤S3-3：利用空间、时间和频率三维相关性的特性对对抗网络模型SRGAN进行训练；
将基于导频的信道矩阵和真实的信道矩阵分别看作低分辨率图像和高分辨率图像，并将信道估计转化为超分辨率恢复的问题；
低分辨率图像经过生成模型生成对应的超分辨率图像，再将生成的超分辨率图像和真实的高分辨率图像一起输入判别模型进行判定，判别模型的输出代表对每张输入图像的真假判定，求取判定结果的误差后对模型参数进行调整，使模型在迭代学习中自动更新内部参数，SRGAN模型其对抗模式的目标可定义为：
Figure SMS_195
其中，
Figure SMS_196
和
Figure SMS_199
分别表示生成器和鉴别器的参数；
Figure SMS_202
为真实信道矩阵，
Figure SMS_198
为
Figure SMS_201
通过判别模型被判断为真实信道矩阵的概率；
Figure SMS_203
为基于导频的预估计矩阵，
Figure SMS_205
为生 成模型由预估计矩阵
Figure SMS_197
生成的信道矩阵，而
Figure SMS_200
为生成的信道矩阵通过判别模型 后，被判断为真实信道的概率，生成器希望尽量接近真实信道分布的预测信道矩阵，并提高 预测信道矩阵判别模型的输出值，即
Figure SMS_204
越接近1越好，这时
Figure SMS_206
会变小；
判别模型需要判断预测信道矩阵与真实信道矩阵的相似度，降低预测信道矩阵的 输出值并调高真实信道的输出值，让
Figure SMS_207
接近1，而让
Figure SMS_208
接近0，这时
Figure SMS_209
会增大；当
Figure SMS_210
收敛于1 /2时，即判别模型无法区分生成样本和真样本，训练终止。
步骤S3-4：对抗网络模型SRGAN训练完成后，测试集测试网络是否训练得足够好，使得信道估计的结果满足一定的精度，否则需要根据结果重新调试网络超参数。
步骤S4:经过训练的对抗网络模型SRGAN生成对抗网络模型的最佳网络权重；基于 当前网络权重生成的信道与实时信道信息存在差距，在线上估计阶段，采用梯度下降法对 基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_211
；
Figure SMS_212
；
其中，
Figure SMS_213
为生成器生成的信道矩阵，
Figure SMS_214
为基于最小二乘和线性插值粗略估计 的信道矩阵，此时生成器基于
Figure SMS_215
能够实时预测信道信息；
经过训练的对抗网络模型SRGAN生成对抗网络模型SRGAN的最佳网络权重，生成的 信道
Figure SMS_216
符合训练集的信道分布，但是由于信道具有时变特性，基于当前网络权重生成的信 道与实时信道信息存在差距。为了增强超分辨率生成对抗网络模型SRGAN对时变信道预测 的鲁棒性，在线上估计阶段，采用梯度下降法对基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终 得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_217
；
采用梯度下降法对基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终得到最优的基于导 频的预估计信道
Figure SMS_218
，具体步骤如下：
步骤S4-1: 根据梯度下降算法，定义生成器生成的信道矩阵为
Figure SMS_219
，信道矩阵
Figure SMS_220
、基于最小二乘和线性插值粗略估计的信道矩阵
Figure SMS_221
之间的均方误差为目标函数，表 达式为：
Figure SMS_222
其中，
Figure SMS_223
为生成器生成的信道频率响应，步长
Figure SMS_224
为学习速率，
Figure SMS_225
为
Figure SMS_226
在
Figure SMS_227
处的梯度；
步骤S4-2: 经过不断的迭代，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure SMS_228
以及最优 信道估计
Figure SMS_229
。
步骤S5:将相干带宽内连续的
Figure SMS_230
个子载波作为一个信道估计单元，不同单元之间 互不重叠，并将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计；
信道估计单元为相干带宽内连续的
Figure SMS_231
个子载波；
Figure SMS_232
，信道估计单元包含
Figure SMS_233
，
Figure SMS_234
，
Figure SMS_235
，
Figure SMS_236
四个信道子载波，用于SRGAN1、SRGAN2、SRGAN3 和 SRGAN4对应的子载波 进行信道估计。
将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计，具体步骤为：
步骤S5-1：在子载
Figure SMS_237
处的信道估计采用全导频得到初步估计结果
Figure SMS_238
和补全结果
Figure SMS_239
，缓存
Figure SMS_240
在子载波
Figure SMS_241
处的信道补全；
步骤S5-2：在子载波
Figure SMS_242
处导频数量减半，为了利用相邻子载波之间的相关性，将
Figure SMS_243
、以及子载波
Figure SMS_244
处得到的初步估计结果
Figure SMS_245
一起输入到 SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_246
，同时缓存
Figure SMS_247
；
步骤S5-3：在子载波
Figure SMS_248
处，将
Figure SMS_249
、
Figure SMS_250
和
Figure SMS_251
一 起输入SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_252
，同时缓存
Figure SMS_253
；
步骤S5-4：在子载波
Figure SMS_254
处，将
Figure SMS_255
、
Figure SMS_256
和
Figure SMS_257
一起输入对抗网络模型SRGAN中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_258
，同时缓存
Figure SMS_259
。
将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计，具体操作如下：
步骤S5-1：在子载
Figure SMS_260
处的信道估计采用全导频得到初步估计结果
Figure SMS_261
和补全结果
Figure SMS_262
，缓存
Figure SMS_263
在子载波
Figure SMS_264
处的信道补全；
步骤S5-2：在子载波
Figure SMS_265
处导频数量减半，为了利用相邻子载波之间的相关性，将
Figure SMS_266
、以及子载波
Figure SMS_267
处得到的初步估计结果
Figure SMS_268
一起输入到 SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_269
，同时缓存
Figure SMS_270
；
步骤S5-3：在子载波
Figure SMS_271
处，将
Figure SMS_272
、
Figure SMS_273
和
Figure SMS_274
一起输入SRGAN网络中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_275
，同时缓存
Figure SMS_276
；
步骤S5-4：在子载波
Figure SMS_277
处，将
Figure SMS_278
、
Figure SMS_279
和
Figure SMS_280
一起输入对抗网络模型SRGAN中，经过补全得到信道信息
Figure SMS_281
，同时缓存
Figure SMS_282
。
步骤S6: 一个信道单元完成信道估计后，将缓存清零用于下一个信道单元的信道估计；最后将步骤5得到的信道状态信息合并，从而得到完整的信道状态信息。
工作原理：使用在超大规模MIMO系统中广泛使用的(Saleh-Valenzuela, S-V)模 型，采用归一化线性阵列(ULA)建模。由于太赫兹信号受到大气吸收、衍射损耗等因素的影 响，随着传播距离的增加而衰减很快，太赫兹系统中水平和垂直到达角较小。由此，我们假 设每一条传播路径中仅有一条散射路径，这样我们可以将太赫兹信道视作视距传播信道， 则其收发端之间
Figure SMS_283
的时延域信道矩阵可表示为：
Figure SMS_284
（1）；
其中，
Figure SMS_288
表示传播路径数，
Figure SMS_290
是第
Figure SMS_293
条路径（
Figure SMS_286
）的增益，
Figure SMS_292
表示第
Figure SMS_296
条路径 的延迟；
Figure SMS_299
和
Figure SMS_289
分别表示发送端和接收端的天线增益；
Figure SMS_291
和
Figure SMS_295
分别表 示第
Figure SMS_298
条路径的到达角和离开角，服从0均值的拉普拉斯分布；
Figure SMS_287
和
Figure SMS_294
分别表示接收端 和发射端的阵列导向矢量；阵列响应向量
Figure SMS_297
和
Figure SMS_300
如下所示：
Figure SMS_301
（2）；
Figure SMS_302
（3）；
其中，
Figure SMS_303
和
Figure SMS_304
分别表示相邻天线间距和载波波长；
Figure SMS_305
为发射天线数：
Figure SMS_306
为；接收 天线数
由于太赫兹系统极高的频率特征，太赫兹信道自由空间传输损耗严重。根据弗里斯传输公式可知，自由空间传输损耗可以表示为：
Figure SMS_307
（4）；
其中，
Figure SMS_308
表示真空光速，
Figure SMS_309
表示子载波频率。由此我们可以看出，传输损耗随着频率 的增加成平方关系得增长。另外分子吸收现象也不容忽视，分子吸收也会导致太赫兹辐射 信号的严重衰减。因此太赫兹信道得路径增益
Figure SMS_310
可以表示为：
Figure SMS_311
（5）；
其中，
Figure SMS_312
是指数衰减因。
Figure SMS_313
表示分子吸收损耗，其表达式可以写为：
Figure SMS_314
（6）；
其中，
Figure SMS_315
是总吸收系数，它由介质中不同分子吸收的加权和组成，
Figure SMS_316
；
Figure SMS_317
为权重，
Figure SMS_318
是分子吸收系数，分子系数与频率、温度和湿度等因素有关。
根据公式（1）可以得到太赫兹MIMO系统中，第
Figure SMS_319
个子载波的频率域信道响应：
Figure SMS_320
（7）；
对于时变信道，式（7）中第
Figure SMS_321
个子载波的频域信道变为：
Figure SMS_322
（8）；
其中，
Figure SMS_323
表示采样频率，
Figure SMS_324
表示子载波数目，
Figure SMS_325
表示第
Figure SMS_326
条传播路径的多普勒频移。 从式（8）能够看出，太赫兹MIMO信道矩阵受时间维、空间维、频率维三个维度的信息的影响。
为了估计
Figure SMS_327
采用基于导频的信道估计方法，发送端按设计的导频图案在第
Figure SMS_328
个子 载波对应的频率处沿着天线和时间维度发送导频信息；发射端发射的数据流
Figure SMS_329
经过调制 后，通过数字预编码
Figure SMS_330
对信号幅度和相位进行调制实现对信道的补偿， OFDM处理模块将 高速的信息数据流分配到多个正交的子载波上进行调制，将所有子载波的信号相加，形成 OFDM基带信号。再经过数模转换后，射频链路实现对射频信号进行放大，随后模拟预编码器
Figure SMS_331
通过相移器对信号相位进行调整。最后，在第
Figure SMS_332
个子载波上传输信号为：
Figure SMS_333
（9）；
其中，
Figure SMS_334
，
Figure SMS_335
是一个的对角阵，对角线元素对应导频符号为
Figure SMS_336
；
Figure SMS_337
是 波束赋形向量。
发送信号
Figure SMS_338
经过无线信道
Figure SMS_339
到达接收端后，在接收端去除CP前缀后FFT变换得 到的第个子载波的接收信号为
Figure SMS_340
（10）；
Figure SMS_342
为收发端之间的频域信道；
Figure SMS_345
是零均值、方差为
Figure SMS_347
的复加性高斯白噪AWGN，其 元素独立同分布地服从
Figure SMS_343
；接收信号在接收端进行合并。假设数字预编码
Figure SMS_346
和 模拟预编码
Figure SMS_348
的信号经过数字预编码和模拟预编码后，第
Figure SMS_349
个子载波的合并向量为
Figure SMS_341
，在接收端基带，第
Figure SMS_344
个子载波的接收导频信号可表示为：
Figure SMS_350
（11）；
将上式化简为：
Figure SMS_351
（12）。
建立对抗网络模型SRGAN，对抗网络模型SRGAN成符合要求的高分辨率图像，以完成图像的重建任务；
对抗网络模型SRGAN的生成模型作为作为信道估计器使用；为了减少生成器的参 数量和计算量，生成器网络模型引入深度可分离卷积思想和倒置残差的思想对生成器进行 轻量化；该生成模型可分为三个部分。浅层特征提取模块，深层特征提取模块以及图像的重 建模块。首先输入为基于导频的信道状态信息
Figure SMS_352
，经过包含一个可分离卷积层的浅层特征 提取模块提取输入信道的浅层特征。随后将浅层特征
Figure SMS_353
输入到深层特征提取模块，该模块 由若干个倒置残差模块组成，每个单元都输出一个深层特征，然后经过一个连接模块将每 层的特征连接起来再卷积得到深层特征
Figure SMS_354
，接着将浅层特征和深层特征进行全局融合得到 全局特征
Figure SMS_355
。最后在重建模块利用前面的特征提取模块提取到的信息
Figure SMS_356
，经过亚像素卷积 重建出对应的完整的信道信息
Figure SMS_357
。
其中，深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution，DSC）是一种对卷积操作进行因式分解的方法，它可以减少计算量和参数量，提高模型的效率和轻量化。从网络结构的角度来看，深度可分离卷积分为两步，首先，每个通道用一个3×3卷积核进行深度卷积，减少参数量，然后进行批归一化和ReLU激活函数变换。然后，利用多个1×1卷积核进行逐点卷积操作。如9所示是标准卷积和深度可分离卷积的结构图。
倒置残差模块是一种基于深度可分离卷积的网络结构。倒置残差模块是将标准的残差模块中的卷积操作顺序颠倒。在倒置残差模块中，先用1×1卷积进行通道扩张，再用3×3深度卷积进行特征提取，最后用1×1卷积进行通道压缩。由于在高维输入的特征提取过程中，通常需要进行深度可分离卷积，这可以提高模型的表达能力，因此逆残差块将输入数据转换为高维数据，然后使用深度可分离卷积提取特征，从而减少参数量和计算量，同时也可以增加网络的非线性表达能力。
本发明使用的对抗网络模型SRGAN，总共包含8个卷积层，除第一个外，其他卷积层后都连接着一个BN层。每经过一层网络，特征尺寸会不断减小，特征数量会不断增加，每个卷积层后都选取LeakyReLU作为激活函数，最后通过全连接层输出重建图像与原图像的相似程度而不是判断是否为原本图像的概率。
以上所述仅为本发明的实施方式而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的权利要求范围之内。

Claims (8)

1.THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：该信道估计方案包括以下步骤：
步骤S1:发送端采用正交的导频设计，并按设计好的导频图案，在第
Figure QLYQS_1
个子载波对应的频率处沿着天线和时间维度发送信号矩阵/>
Figure QLYQS_2
，其中，/>
Figure QLYQS_3
表示发送端的波束赋形向量，/>
Figure QLYQS_4
表示发送的符号矩阵；
步骤S2: 发送信号矩阵
Figure QLYQS_5
经过无线信道/>
Figure QLYQS_6
到达接收端后，得到接收端的时频域导频图案，经过去除CP前缀处理和FFT变换得到接收信号/>
Figure QLYQS_7
；接收信号/>
Figure QLYQS_8
经过接收端的合并向量/>
Figure QLYQS_9
处理信号矩阵/>
Figure QLYQS_10
；
利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure QLYQS_11
；其中，/>
Figure QLYQS_12
为第/>
Figure QLYQS_13
个子载波上的空时域基于导频的预估计矩阵；
步骤S3:通过对抗网络模型SRGAN完成初步估计的信道矩阵的空时域补全，获得完整的空、时域信道状态信息
Figure QLYQS_14
；采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对对抗网络模型SRGAN进行离线训练；所述对抗网络模型SRGAN包括生成模型和判别模型，生成模型作为信道估计器使用；
步骤S4:经过训练的对抗网络模型SRGAN生成对抗网络模型的最佳网络权重；基于当前网络权重生成的信道与实时信道信息存在差距，在线上估计阶段，采用梯度下降法对基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure QLYQS_15
；
Figure QLYQS_16
；
其中，
Figure QLYQS_17
为生成器生成的信道矩阵，/>
Figure QLYQS_18
为基于最小二乘和线性插值粗略估计的信道矩阵，此时生成器基于/>
Figure QLYQS_19
能够实时预测信道信息；
步骤S5:将相干带宽内连续的
Figure QLYQS_20
个子载波作为一个信道估计单元，不同单元之间互不重叠，并将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计；
步骤S6: 一个信道单元完成信道估计后，将缓存清零用于下一个信道单元的信道估计；最后将步骤S5得到的信道状态信息合并，从而得到完整的信道状态信息。
2.根据权利要求1所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S1中并按设计好的导频图案，在第
Figure QLYQS_21
个子载波对应的频率处沿着天线和时间维度发送信号矩阵/>
Figure QLYQS_22
具体操作如下：
步骤S1-1:使用MIMO系统中S-V模型建模，采用归一化线性阵列；收发端之间
Figure QLYQS_23
的时延域信道矩阵表示为：
Figure QLYQS_24
；
其中，
Figure QLYQS_27
表示传播路径数，/>
Figure QLYQS_31
是第/>
Figure QLYQS_33
条路径（/>
Figure QLYQS_26
）的增益，/>
Figure QLYQS_30
表示第/>
Figure QLYQS_34
条路径的延迟；/>
Figure QLYQS_36
和/>
Figure QLYQS_28
分别表示发送端和接收端的天线增益；/>
Figure QLYQS_32
和/>
Figure QLYQS_35
分别表示第/>
Figure QLYQS_37
条路径的到达角和离开角，它们均服从零均值的拉普拉斯分布；/>
Figure QLYQS_25
和/>
Figure QLYQS_29
分别表示接收端和发射端的阵列导向矢量；
步骤S1-2:将MIMO系统带宽设为
Figure QLYQS_38
，/>
Figure QLYQS_39
表示OFDM调制模块子载波总数，/>
Figure QLYQS_40
表示载波间隔；根据/>
Figure QLYQS_41
得到太赫兹MIMO系统中，第/>
Figure QLYQS_42
个子载波对应的频率处的频率域信道响应：
Figure QLYQS_43
；
步骤S1-3: 导频图样在时域和空域插入导频，在空域上，第一根天线发送导频时，其他天线上不进行传输；在时域上，导频以时间间隔
Figure QLYQS_44
发射长度相同的导频，两个导频发送时间点的间隔时间全部用于数据传输，实现空、时域上的正交。
3.根据权利要求1所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S2中利用最小二乘算法初步估计得出基于导频信道状态信息
Figure QLYQS_45
，具体操作如下：
步骤S2-1：通过射频链路控制天线，使其间隔地接收导频，在接收端基带，第
Figure QLYQS_46
个子载波的接收信号表示为：
Figure QLYQS_47
；
将上式化简为：
Figure QLYQS_48
；
其中，
Figure QLYQS_49
为预编码矩阵的转置共轭矩阵：/>
Figure QLYQS_50
为噪声向量；
步骤S2-2：经过预估计模块对接收导频信号进行信道估计，即分别左乘和右乘矩阵
Figure QLYQS_51
和/>
Figure QLYQS_52
并输出的初步估计值，
Figure QLYQS_53
；
其中，
Figure QLYQS_54
，/>
Figure QLYQS_55
。
4.根据权利要求1所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S3中采用根据太赫兹信道模型产生的信道数据样本对网络进行离线训练，具体操作如下：
步骤S3-1：通过太赫兹超大规模信道仿真器构建太赫兹信道估计的训练数据集，取导频处粗略估计值和对应理想信道响应作为训练样本；
步骤S3-2：从数据集中依次选取第
Figure QLYQS_58
个子载波对应频率处两个连续的相干时间为/>
Figure QLYQS_60
和
Figure QLYQS_63
，将/>
Figure QLYQS_56
和/>
Figure QLYQS_59
时刻得到初步估计的结果/>
Figure QLYQS_62
和/>
Figure QLYQS_64
输入生成器通过获取导频点处的信道时空特性将信道矩阵的缺失部分进行补全，得到完整的空、时域信道矩阵
Figure QLYQS_57
，/>
Figure QLYQS_61
；
Figure QLYQS_65
，/>
Figure QLYQS_66
Figure QLYQS_67
；
其中，
Figure QLYQS_68
表示生成对抗网络模型的参数；
步骤S3-3：利用空间、时间和频率三维相关性的特性对对抗网络模型SRGAN进行训练；
步骤S3-4：对抗网络模型SRGAN训练完成后，测试集测试网络是否训练得足够好，使得信道估计的结果满足一定的精度，否则需要根据结果重新调试网络超参数。
5.根据权利要求1所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S4中采用梯度下降法对基于导频的预估计信道进行迭代更新，最终得到最优的基于导频的预估计信道
Figure QLYQS_69
，具体步骤如下：
步骤S4-1: 根据梯度下降算法，定义生成器生成的信道矩阵为
Figure QLYQS_70
，信道矩阵/>
Figure QLYQS_71
、基于最小二乘和线性插值粗略估计的信道矩阵/>
Figure QLYQS_72
之间的均方误差为目标函数，表达式为：
Figure QLYQS_73
；
其中，
Figure QLYQS_74
为生成器生成的信道频率响应，步长/>
Figure QLYQS_75
为学习速率，/>
Figure QLYQS_76
为/>
Figure QLYQS_77
在/>
Figure QLYQS_78
处的梯度；
步骤S4-2: 经过不断的迭代，最终得到最优的基于导频的预估计信道S以及最优信道估计
Figure QLYQS_79
。
6.根据权利要求1所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S5中将一个信道估计单元输入训练后对抗网络模型SRGAN中进行信道估计，具体步骤为：
步骤S5-1：在子载
Figure QLYQS_80
处的信道估计采用全导频得到初步估计结果/>
Figure QLYQS_81
和补全结果/>
Figure QLYQS_82
，缓存/>
Figure QLYQS_83
在子载波/>
Figure QLYQS_84
处的信道补全；
步骤S5-2：在子载波
Figure QLYQS_85
处导频数量减半，为了利用相邻子载波之间的相关性，将
Figure QLYQS_86
、以及子载波/>
Figure QLYQS_87
处得到的初步估计结果/>
Figure QLYQS_88
一起输入到SRGAN网络中，经过补全得到信道信息/>
Figure QLYQS_89
，同时缓存/>
Figure QLYQS_90
；
步骤S5-3：在子载波
Figure QLYQS_91
处，将/>
Figure QLYQS_92
、/>
Figure QLYQS_93
和/>
Figure QLYQS_94
一起输入SRGAN网络中，经过补全得到信道信息/>
Figure QLYQS_95
，同时缓存/>
Figure QLYQS_96
；
步骤S5-4：在子载波
Figure QLYQS_97
处，将/>
Figure QLYQS_98
、/>
Figure QLYQS_99
和/>
Figure QLYQS_100
一起输入对抗网络模型SRGAN中，经过补全得到信道信息/>
Figure QLYQS_101
，同时缓存
Figure QLYQS_102
。
7.根据权利要求4所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述步骤S3-3中利用空间、时间和频率三维相关性的特性对抗网络模型SRGAN进行训练，具体操作如下：
将基于导频的信道矩阵和真实的信道矩阵分别看作低分辨率图像和高分辨率图像，并将信道估计转化为超分辨率恢复的问题；
低分辨率图像经过生成模型生成对应的超分辨率图像，再将生成的超分辨率图像和真实的高分辨率图像一起输入判别模型进行判定，判别模型的输出代表对每张输入图像的真假判定，求取判定结果的误差后对判别模型参数进行调整，使判别模型在迭代学习中自动更新内部参数，对抗网络模型SRGAN的对抗模式目标定义为：
Figure QLYQS_103
；
其中，
Figure QLYQS_105
和/>
Figure QLYQS_109
分别表示生成器和鉴别器的参数；/>
Figure QLYQS_111
为真实信道矩阵，/>
Figure QLYQS_104
为/>
Figure QLYQS_107
通过判别模型被判断为真实信道矩阵的概率；/>
Figure QLYQS_110
为基于导频的预估计矩阵，/>
Figure QLYQS_113
为生成模型由预估计矩阵/>
Figure QLYQS_106
生成的信道矩阵，而/>
Figure QLYQS_108
为生成的信道矩阵通过判别模型后，被判断为真实信道的概率，生成器希望尽量接近真实信道分布的预测信道矩阵，并提高预测信道矩阵判别模型的输出值，即/>
Figure QLYQS_112
越接近1越好，这时/>
Figure QLYQS_114
会变小；
判别模型需要判断预测信道矩阵与真实信道矩阵的相似度，降低预测信道矩阵的输出值并调高真实信道的输出值，让
Figure QLYQS_115
接近1，而让/>
Figure QLYQS_116
接近0，这时/>
Figure QLYQS_117
会增大；当/>
Figure QLYQS_118
收敛于1 /2时，即判别模型无法区分生成样本和真样本，训练终止。
8.根据权利要求6所述的THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，其特征在于：所述信道估计单元为相干带宽内连续的
Figure QLYQS_119
个子载波；/>
Figure QLYQS_120
，信道估计单元包含/>
Figure QLYQS_121
，/>
Figure QLYQS_122
，/>
Figure QLYQS_123
，
Figure QLYQS_124
四个信道子载波，用于SRGAN1、SRGAN2、SRGAN3 和 SRGAN4对应的子载波进行信道估计。
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CN202310591372.5A Active CN116319196B (zh) 2023-05-24 2023-05-24 THz-MIMO系统中基于SRGAN信道估计方法

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