WO2023165631A1 - 一种用于智能超表面无线通信的信道参数估计方法 - Google Patents

一种用于智能超表面无线通信的信道参数估计方法 Download PDF

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王承祥
续英杰
周子皓
冯瑞
辛立建
黄杰
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东南大学
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    • H04B7/145—Passive relay systems
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of wireless communication, in particular to a channel parameter estimation algorithm used in intelligent metasurface-assisted wireless communication scenarios.
  • Reconfigurable Intelligent Surface can "intelligently" regulate the propagation environment of wireless communication.
  • the reflected beam can be Focus to any desired direction.
  • RIS Reconfigurable Intelligent Surface
  • the purpose of the present invention is to provide a channel parameter estimation method for intelligent metasurface-assisted communication scenarios in order to overcome the problems of the above-mentioned prior art that the multipath in the environment cannot be distinguished and all important parameters of the multipath cannot be fully estimated.
  • the channel parameters of the latter include basic parameters such as delay, angle of arrival, angle of departure, Doppler frequency, and complex amplitude, while the former includes the incident Two additional parameters, Angle and Reflection Angle.
  • the present invention provides a channel parameter estimation method for RIS-assisted communication scenarios, which specifically includes the following steps:
  • channel parameter initialization adopts interference cancellation initialization
  • the propagation mode of the RIS refers to a group of control configurations in which the phase of the RIS unit array can be adjusted.
  • Described step S2 specifically comprises:
  • Step S201 tracking the multipath observed in different transmission modes;
  • the used multipath parameter distance metric is specifically as follows:
  • DP r l,k; l',k' are specifically the parameter distance measures between multipath l and multipath l' observed under two different transmission modes k and k', Respectively represent the time delay, angle of arrival, angle of departure, and Doppler frequency of multipath l observed under transmission mode k,
  • Step S202 discriminating whether the given multipath 1 has undergone RIS action in the propagation process; the discriminant factor used Specifically as follows:
  • the discriminant factor does not exceed the preset threshold r5 , it is determined that the path has not undergone the action of RIS during the propagation process; otherwise, it is determined that the path has passed the intelligent reflection effect of the RIS during the propagation process.
  • Described step S3 specifically comprises:
  • s k (t; ⁇ l,k ) represents the received signal vector
  • Re represents the basic parameter set that needs to be estimated for the lth path in the kth transmission mode
  • the elements in the parameter set represent the angle of departure, angle of arrival, time delay, Doppler frequency, and complex amplitude of the overall link in sequence
  • x l,k (t) represents the observed data in the k-th transmission mode
  • Re ⁇ is the real part operation.
  • the final estimated value of the basic parameter can be regarded as an expected value of the estimated value under different transmission modes.
  • the step S4 is only aimed at the multipath effected by the RIS in the propagation process, specifically including:
  • W l is a matrix containing the complex amplitude information of the Tx-RIS and RIS-Rx links, and its calculation method is matrix and represent the complex amplitudes of the Tx-RIS and RIS-Rx links of path l observed in the kth transmission mode, respectively, Represents the response of RIS, with the incident angle at the RIS end and reflection angle related;
  • the specific method of the step S5 is to divide the parameter set into corresponding parameter subsets, and successively perform the E step and the M step in the space iteration expectation maximization algorithm to continuously update the iterative process until the channel parameters iteratively converge, and the last iteration result That is, the estimated value output by the channel parameter estimation method, wherein, the E step is the process of obtaining the observed data x l,k (t) in the kth transmission mode, and the method is as follows:
  • the M step is a process of searching for parameter values and finding a parameter value that maximizes the objective function in step S302 and step S402.
  • the present invention has the following beneficial effects:
  • the present invention is based on the space iterative expected maximum algorithm, and considers the realistic situation that the path through the RIS effect and the path through other scatterers exist in the RIS wireless channel at the same time, based on the multipath information observed in different RIS transmission modes. Multipath tracking and discrimination. In addition to the accurate estimation of the basic parameters of multipath, it also realizes the accurate estimation of important parameters including the angle of incidence and reflection angle at the RIS end, which is useful for the research on the characteristics of RIS-assisted wireless channels and the improvement of RIS-assisted wireless channel modeling. Accuracy matters.
  • Fig. 1 is a schematic flow sheet of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram of an RIS auxiliary channel propagation environment in an embodiment of the present invention
  • Fig. 3 is a schematic diagram of the time division multiplexing time frame structure after introducing RIS transmission mode switching in the example of the present invention
  • Fig. 4 is the representation schematic diagram of the mean square estimation error under different signal-to-noise ratios and different phase-shift control matrix numbers in the example of the present invention
  • Fig. 5 is a schematic diagram of the performance of the mean square estimation error under different signal-to-noise ratios and different RIS specifications in the example of the present invention
  • FIG. 6 is a schematic diagram of the performance of the mean square estimation error under different signal-to-noise ratios and different RIS phase design methods in the example of the present invention.
  • the parameters of the latter include basic parameters such as time delay, angle of arrival, departure call, Doppler frequency, and complex amplitude, while the former includes the angle of incidence and reflection at the RIS end in addition to the basic parameters. Angle these two additional parameters.
  • the present invention provides a channel parameter estimation method for RIS-assisted communication scenarios, as shown in Figure 1, which specifically includes the following steps:
  • channel parameter initialization adopts interference cancellation initialization
  • the propagation mode of the RIS refers to a group of control configurations in which the phase of the RIS unit array can be adjusted.
  • Figure 3 shows the time frame structure of time division multiplexing after introducing RIS to switch between different transmission modes.
  • Described step S2 specifically comprises:
  • Step S201 tracking the multipath observed in different transmission modes;
  • the used multipath parameter distance metric is specifically as follows:
  • DP r l,k; l',k' are specifically the parameter distance measures between multipath l and multipath l' observed under two different transmission modes k and k', Respectively represent the time delay, angle of arrival, angle of departure, and Doppler frequency of multipath l observed under transmission mode k,
  • Step S202 discriminating whether the given multipath 1 has undergone RIS action in the propagation process; the discriminant factor used Specifically as follows:
  • the discriminant factor does not exceed the preset threshold r5 , it is determined that the path has not undergone the action of RIS during the propagation process; otherwise, it is determined that the path has passed the intelligent reflection effect of the RIS during the propagation process.
  • Described step S3 specifically comprises:
  • s k (t; ⁇ l,k ) represents the received signal vector
  • Re represents the basic parameter set that needs to be estimated for the lth path in the kth transmission mode
  • the elements in the parameter set represent the angle of departure, angle of arrival, time delay, Doppler frequency, and complex amplitude of the overall link in sequence
  • x l,k (t) represents the observed data in the k-th transmission mode
  • Re ⁇ is the real part operation.
  • the final estimated value of the basic parameters can be regarded as the expected value of the estimation results under different transmission modes.
  • the step S4 is aimed at the multipath effected by the RIS during the propagation process, specifically including:
  • W l is a matrix containing the complex amplitude information of the Tx-RIS and RIS-Rx links, and its calculation method is matrix and represent the complex amplitudes of the Tx-RIS and RIS-Rx links of path l observed in the kth transmission mode, respectively, Represents the response of RIS, with the incident angle at the RIS end and reflection angle related;
  • step S5 The specific method of step S5 is to divide the parameter set into corresponding parameter subsets, and carry out the E step and M step in the spatial iterative expectation maximization algorithm successively to continuously update the iterative process until the channel parameters iteratively converge.
  • the result of the last iteration is the estimated value output by the channel parameter estimation method, where the E step is the process of obtaining the observed data x l,k (t) in the kth transmission mode, and the method is as follows:
  • the M step is a process of searching for parameter values and finding a parameter value that maximizes the objective function in step S302 and step S402.
  • RIS-assisted wireless channel parameter estimation simulations are performed to evaluate the performance of the channel parameter estimation method proposed in the present invention.
  • the root-mean square estimation error (RMSE) is used as the standard to evaluate the performance of this method, and the influence of the number of RIS transmission modes, RIS size and RIS phase quantization method on the performance of this method is investigated.
  • the simulation results are the average of 500 Monte Carlo test results.
  • the simulation parameter settings are shown in Table 1.
  • the performance of the mean square estimation error under different SNRs and different transmission mode numbers is shown in Figure 1.
  • the SNR was low, the increase in the number of transmission modes would improve the performance of the method provided by the present invention.
  • the performance of the mean square estimation error under different signal-to-noise ratios and different RIS specifications is shown in Figure 5. It can be seen that in the case of constant RIS array element spacing, a larger RIS array will bring a lower RMSE , this is because the estimation performance of the additional parameters improves as the RIS array aperture increases.
  • the method provided by the present invention can be well applied to the parameter estimation of RIS-assisted channels, and compared with the prior art, it has the following advantages: First, it is applicable to RIS-assisted wireless communication scenarios; Second, the estimation of the incident angle and reflection angle parameters at the RIS end is realized; third, the obtained parameter estimation is extremely accurate.

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Abstract

本发明公开了一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，具体包括以下步骤：S1、信道参数初始化；S2、利用智能超表面不同的传输模式对信道中的多径进行追踪与判别；S3、基于空间迭代期望最大化算法对信道中多径的时延、到达角、离开角、多普勒频偏、复振幅等基本参数进行估计、基于似然函数对多径在智能超表面端的入射角与反射角等额外参数进行估计；S4、估计参数的分布式更新迭代。与现有技术相比，本发明提供的信道参数估计方法具有有效地识别出环境中经过智能超表面作用的多径、准确地估计出智能超表面辅助无线通信场景中的重要信道参数等优点。

Description

一种用于智能超表面无线通信的信道参数估计方法 技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计算法。
背景技术
作为第六代移动通信的一项关键技术，可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)能够“智能”地调控无线通信的传播环境，通过调节智能超表面的反射系数，可以将反射波束聚焦到任何需要的方向。为了更准确地评估智能超表面辅助的无线通信系统，需要对其无线信道特性与信道参数进行研究。无线信道中的信道参数依赖于从信道测量试验中进行估计，因此，准确的信道参数估计是实现对智能超表面辅助无线信道正确分析的前提。
现有技术中已经提出了不同算法用于信道参数估计。已有研究提出了一种空间迭代期望最大化算法来对信道中多径分量的时延、到达角、离开角、多普勒频偏、复振幅等参数进行估计，但无法估计RIS端的入射角和反射角等参数；还有研究提出了利用不同RIS反射系数设置来估计RIS端的入射角和反射角，但缺点是估计过程中忽略了经由其他散射体反射的多径，并不能很好地反映真实的RIS无线信道。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的无法判别环境中的多径和无法全部估计多径的所有重要参数等问题而提供一种用于智能超表面辅助通信场景的信道参数估计方法。
在典型的RIS辅助信道传播环境中，根据传播路径的不同，部分多径在传播过程中会受到RIS的调控作用并经RIS反射，另一部分多径则是在传播过程中只经由其他散射体的反射作用。在这种情境下，后者所具有的信道参数包括时延、到达角、离开角、多普勒频率、复振幅这类基本参数，而前者除了具有所述基本参数外，还包括RIS端的入射角和反射角这两个额外参数。为实现对上述所有参数的准确估计，本发明提供了一种用于RIS辅助通信场景的信道参数估计方法，具体包括以下步骤：
S1、信道参数初始化；
S2、利用RIS不同的传输模式对信道中的多径进行追踪与判别；
S3、基于空间迭代期望最大化算法对信道中多径的时延、到达角、离开角、多普勒频偏、复振幅等基本参数进行估计；
S4、基于似然函数对多径在RIS端的入射角与反射角等额外参数进行估计；
S5、估计参数的分布式更新迭代。
所述步骤S1中信道参数初始化采用干扰消除初始化；
所述RIS的传播模式是指RIS单元阵列可调相位的一组调控配置。
所述步骤S2具体包括：
步骤S201、对在不同传输模式下观察到的多径进行追踪；所用到的多径参数距离度量具体如下所示：
其中，DPr l,k；l',k'具体为两个不同的传输模式k和k'下观察到的多径l与多径l'的参数距离度量，分别代表传输模式k下观察到的多径l的时延、到达角、离开角、多普勒频率，的定义同理；r＝(r1 r2 r3 r4)T是预先设定的四个参数的阈值。
进一步地，所述参数距离度量的四个参数部分不超过1时，判定两个在不同传输模式下观察到的多径l与多径l'属于信道环境中的同一条径。
步骤S202、对于给定的多径l是否在传播过程中经过RIS作用进行判别；所用到的判别因子具体如下所示：
其中，具体为多径的复振幅参数，E{·}代表求期望操作。
进一步地，所述判别因子不超过预先设定的阈值r5时，判定该条径在传播过程中未经过RIS作用，否则，判定该条径在传播过程中经过RIS的智能反射作用。
所述步骤S3具体包括：
S301、基于接受信号的观察数据，计算基本参数的对数似然函数Λk(θl,k；xl)：
其中，sk(t；θl,k)表示接收信号矢量，代表第k个传输模式下对于第l条径需要估计的基本参数集，参数集内元素依次代表该条径的离开角、到达角、时延、多普勒频率、整体链路的复振幅，xl,k(t)代表在第k个传输模式下的观察数据，Re{·}为求实部操作。
S302、基于似然函数，得到用于对基本参数进行似然估计的目标函数。
S303、将目标函数最大化可得到在第k个传输模式下的基本参数的估计值。
S304、由于传输模式的变化不会改变基本参数，因此对于基本参数的最终估计值可认为是不同传输模式下估计值的期望值。
所述步骤S4仅针对于在传播过程中经过RIS作用的多径，具体包括：
S401、基于在不同传输模式下估计得到的复振幅计算额外参数的对数似然函数
其中Wl是包含Tx-RIS和RIS-Rx链路复振幅信息的矩阵，它的计算方式为矩阵和分别代表第k个传输模式下观察到的径l的Tx-RIS和RIS-Rx链路的复振幅，代表RIS的响应，与RIS端的入射角与反射角有关；
S402、对所述对数似然函数求偏导并令得到用于对额外参数进行似然估计的目标函数；
S403、将目标函数最大化可得到额外参数的估计值。
所述步骤S5具体做法是将参数集划分为相对应的参数子集，依次进行空间迭代期望最大化算法中的E步骤和M步骤连续更新迭代过程，直到信道参数迭代收敛，最后一次的迭代结果即为该信道参数估计方法输出的估计值，其中，E步骤是获得第k个传输模式下的观察数据xl,k(t)的过程，方法如下：
其中，代表上一次迭代中所估计的第k个传输模式下第l条径的参数集，yk(t)代表第k个传输模式下得到的接收信号，代表其他L-1条径信号的加和。M步骤是搜索参数值，求解使得步骤S302和步骤S402中的目标函数最大化的参数值的过程。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明基于空间迭代期望最大值算法，考虑了RIS无线信道中同时存在经过RIS作用的径和经过其他散射体所用的径这一现实情境，基于不同RIS传输模式下观察到的多径信息完成了多径的追踪与判别。除了对多径的基本参数进行准确估计外，还实现了对RIS端的入射角与反射角在内的重要参数进行准确估计，这对于RIS辅助无线信道特性的研究以及提高RIS辅助无线信道建模的准确性具有重要意义。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明实施例中RIS辅助信道传播环境示意图；
图3为本发明实例中引入RIS传输模式切换后时分多路复用时间帧结构示意图；
图4为本发明实例中均方估计误差在不同信噪比及不同相移调控矩阵数目下的表现示意图；
图5为本发明实例中均方估计误差在不同信噪比及不同RIS规格大小下的表现示意图；
图6为本发明实例中均方估计误差在不同信噪比及不同RIS相位设计方式下的表现示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图2所示，在典型的RIS辅助信道传播环境中，根据传播路径的不同，部分多径在传播过程中会受到RIS的调控作用并经RIS反射，另一部分多径在传播过程中只经由其他散射体的反射作用。在这种情境下，后者所具有的参数包括时延、到达角、离开叫、多普勒频率、复振幅这类基本参数，而前者除了具有基本参数外，还包括RIS端的入射角和反射角这两个额外参数。为实现对上述所有参数的准确估计，本发明提供了一种用于RIS辅助通信场景的信道参数估计方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
S1、信道参数初始化；
S2、利用RIS不同的传输模式对信道中的多径分量进行追踪与判别；
S3、基于空间迭代期望最大化算法对信道中多径的时延、到达角、离开角、多普勒频偏、复振幅等基本参数进行估计
S4、基于似然函数对多径在RIS端的入射角与反射角等额外参数进行估计；
S5、估计参数的分布式更新迭代。
所述步骤S1中信道参数初始化采用干扰消除初始化；
所述RIS的传播模式是指RIS单元阵列可调相位的一组调控配置。引入RIS不同传输模式切换后时分多路复用时间帧结构如图3所示。
所述步骤S2具体包括：
步骤S201、对在不同传输模式下观察到的多径进行追踪；所用到的多径参数距离度量具体如下所示：
其中，DPr l,k；l',k'具体为两个不同的传输模式k和k'下观察到的多径l与多径l'的参数距离度量，分别代表传输模式k下观察到的多径l的时延、到达角、离开角、多普勒频率，的定义同理；r＝(r1 r2 r3 r4)T是预先设定的四个参数的阈值。
进一步地，所述参数距离度量的四个参数部分不超过1时，判定两个在不同传输模式下观察到的多径l与多径l'属于信道环境中的同一条径。
步骤S202、对于给定的多径l是否在传播过程中经过RIS作用进行判别；所用到的判别因子具体如下所示：
其中，具体为多径的复振幅参数，E{·}代表求期望操作。
进一步地，所述判别因子不超过预先设定的阈值r5时，判定该条径在传播过程中未经过RIS作用，否则，判定该条径在传播过程中经过RIS的智能反射作用。
所述步骤S3具体包括：
S301、基于接受信号的观察数据，计算基本参数的对数似然函数Λk(θl,k；xl)：
其中，sk(t；θl,k)表示接收信号矢量，代表第k个传输模式下对于第l条径需要估计的基本参数集，参数集内元素依次代表该条径的离开角、到达角、时延、多普勒频率、整体链路的复振幅，xl,k(t)代表在第k个传输模式下的观察数据，Re{·}为求实部操作。
S302、基于似然函数，得到用于对基本参数进行似然估计的目标函数。
S303、将目标函数最大化可得到在第k个传输模式下的基本参数的估计值。
S304、由于传输模式的变化不会改变基本参数，因此对于基本参数的最终估计值可认为是不同传输模式下估计结果的期望值。
所述步骤S4针对于在传播过程中经过RIS作用的多径，具体包括：
S401、基于在不同传输模式下估计得到的复振幅计算额外参数的对数似然函数
其中Wl是包含Tx-RIS和RIS-Rx链路复振幅信息的矩阵，它的计算方式为矩阵和分别代表第k个传输模式下观察到的径l的Tx-RIS和RIS-Rx链路的复振幅，代表RIS的响应，与RIS端的入射角与反射角有关；
S402、对似然函数求偏导并令得到用于对额外参数进行似然估计的目标函数，具体为：
S403、将目标函数最大化可得到额外参数的估计值，即
所述步骤S5具体做法是将参数集划分为相对应的参数子集，依次进行空间迭代期望最大化算法中的E步骤和M步骤连续更新迭代过程，直到信道参数迭代收敛。最后一次的迭代结果即为该信道参数估计方法输出的估计值，其中，E步骤即是获得第k个传输模式下的观察数据xl,k(t)的过程，方法如下：
其中，代表上一次迭代中所估计的第k个传输模式下第l条径的参数集，yk(t)代表第k个传输模式下得到的接收信号，代表其他L-1条径信号的加和。M步骤是搜索参数值，求解使得步骤S302和步骤S402中的目标函数最大化的参数值的过程。
对于RIS辅助无线信道参数估计，进行模拟仿真来评估本发明提出的信道参数估计方法的性能。将均方估计误差(root-mean square estimation error，RMSE)作为评估本方法性能的标准，并考察RIS传输模式的数目、RIS规格大小和RIS相位量化方式对本方法性能的影响。仿真结果均是500次蒙特卡洛试验结果的平均值。仿真参数设置见表1。
表1仿真参数设置
均方估计误差在不同信噪比及不同传输模式数目下的表现如图1所示，当信噪比较低时，传输模式数目的增加会使得本发明提供的方法性能的提高，当信噪比较高时，即使较少的传输模式下本发明提供的信道参数估计方法也表现出较高的性能。均方估计误差在不同信噪比及不同RIS规格大小下的表现如图5所示，可以看到在RIS阵列单元间距不变的情况下，更大尺寸的RIS阵列会带来更低的RMSE，这是因为随着RIS阵列孔径的增加，额外参数的估计性能会提高。均方估计误差在不同信噪比及不同RIS相位设计方式下的表现如图6所示，当信噪比低于15dB时，RIS的相位设计方式会影响本发明提供的方法对与参数估计的准确 性，在RIS为理想的连续相位设计方式下应用该方法会带来更高的准确性，其次是2-bit量化相位设计方式，最后是1-bit量化相位设计方式；当信噪比高于15dB时，RIS的相位设计方式不会显著影响本发明提供方法的参数估计准确性，并且利用本方法进行参数估计具有较高的准确性。
通过该实例可以看到，本发明提供的方法可以很好的应用于RIS辅助信道的参数估计方面，并且相比于现有技术，其具有如下优势：其一，适用于RIS辅助无线通信场景；其二，实现对RIS端入射角和反射角参数的估计；其三，获得的参数估计值精度极高。

Claims (7)

  1. 一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
    S1、信道参数初始化；
    S2、利用RIS不同的传输模式对信道中的多径进行追踪与判别；
    S3、基于空间迭代期望最大化算法对信道中多径的时延、到达角、离开角、多普勒频偏、复振幅进行估计；
    S4、基于似然函数对多径在RIS端的入射角与反射角进行估计；
    S5、估计参数的分布式更新迭代。
  2. 根据权利要求1所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
    步骤S201、对在不同传输模式下观察到的多径进行追踪；所用到的多径参数距离度量具体如下所示：
    其中，具体为两个不同的传输模式k和k'下观察到的多径l与多径l'的参数距离度量，分别代表传输模式k下观察到的多径l的时延、到达角、离开角、多普勒频率，的定义同理；r＝(r1 r2 r3 r4)T是预先设定的四个参数的阈值；
    步骤S202、对于给定的多径l是否在传播过程中经过RIS作用进行判别；所用到的判别因子具体如下所示：
    其中，具体为多径的复振幅参数，E{·}代表求期望操作。
  3. 根据权利要求2所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，步骤S201中所述参数距离度量的四个参数部分不超过1时，判定两个在不同传输模式下观察到的多径l与多径l'属于信道环境中的同一条径。
  4. 根据权利要求2所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，步骤S202中所述判别因子不超过预先设定的阈值r5时，判定该条径在传播过程中未经过RIS作用，否则，判定该条径在传播过程中经过RIS的智能反射作用。
  5. 根据权利要求1所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
    S301、基于接受信号的观察数据，计算基本参数的对数似然函数Λk(θl,k；xl)：
    其中，sk(t；θl,k)表示接收信号矢量，代表第k个传输模式下对于第l条径需要估计的基本参数集，参数集内元素依次代表该条径的离开角、到达角、时延、多普勒频率、整体链路的复振幅，xl,k(t)代表在第k个传输模式下的观察数据，Re{·}为求实部操作；
    S302、基于对数似然函数，得到用于对基本参数进行似然估计的目标函数；
    S303、将目标函数最大化可得到在第k个传输模式下的基本参数的估计值；
    S304、由于传输模式的变化不会改变基本参数，因此对于基本参数的最终估计值可认为是不同传输模式下估计值的期望值。
  6. 根据权利要求1所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法，其特征在于，步骤S4仅针对于在传播过程中经过RIS作用的多径，具体包括：
    S401、基于在不同传输模式下估计得到的复振幅计算额外参数的对数似然函数
    其中Wl是包含Tx-RIS和RIS-Rx链路复振幅信息的矩阵，它的计算方式为矩阵和分别代表第k个传输模式下观察到的径l的Tx-RIS和RIS-Rx链路的复振幅，代表RIS的响应，与RIS端的入射角与反射角有关；
    S402、对所述对数似然函数求偏导并令偏导得到用于对额外参数进行似然估计的目标函数；
    S403、将目标函数最大化可得到额外参数的估计值。
  7. 根据权利要求1所述的一种用于智能超表面辅助无线通信场景的信道参数估计方法， 其特征在于，步骤S5具体做法是将参数集划分为相对应的参数子集，依次进行空间迭代期望最大化算法中的求期望E步骤和目标函数最大化M步骤连续更新迭代过程，直到信道参数迭代收敛；最后一次的迭代结果即为该信道参数估计方法输出的估计值，其中，E步骤是获得第k个传输模式下的观察数据xl,k(t)的过程，方法如下：
    其中，代表上一次迭代中所估计的第k个传输模式下第l条径的参数集，yk(t)代表第k个传输模式下得到的接收信号，代表其他L-1条径信号的加和；M步骤是搜索参数值，求解使得步骤S302和步骤S402中的目标函数最大化的参数值的过程。
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