CN116260683B 一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法 （东南大学）

WO2021221603A1,2021.11.04一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计本发明涉及一种基于均匀圆阵智能超表面种均匀圆阵智能超表面RIS；根据级联信道多径RIS训练反射系数的波束赋形方法，通过实值空间谱估计算法恢复RIS侧的路径角度参数；结合销实现传统线性RIS无法支持的无模糊参数解耦2所述步骤S1，设计均匀圆阵RIS的拓扑结构和单元布局，建立RIS辅助的通d(0)⃞[eosg,sinoI',则均匀圆阵RIS流形为T表示转置，j-可为虚数单位；考虑一个RIS辅助的无线通信与感知系统，其中单基站和U个用户均配用户u至RIS的上行信道hBR,k和hRU,2.如权利要求1所述的基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，其特征3k上的等效复增益αeq,pexp(-j2πfkτeq,p)，Y,Nec分别表示接收数据矩阵和噪声矩阵，任意周期为2π的激励函数ω(β)可用Fourier级数表示为o(B)-Σ.e,exp(jmB),m4g(j"…j","."…j")(11)其中，v(o)-[exp(-jMO).…exp(-io),exp(j0),exp(in)…exp(jMP)I'表示角度为(ζ))。3.如权利要求2所述的基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，其特征交线性变换其中γm＝2πi,i∈[-M,M]，经中心后(Ttr-2)个元素得a'(g,p)eR",i--1,0,1,则包其中A',i=-1,0,1包含向量Φ=Diag(ωeq,1,...,5并执行实值特征分解，获得前P个特征值对应特征向量seRI",存在非奇异矩阵TeR"结合结构易证其中D＝Diag((-1)M-2,...,式(15)的子空间矩阵形式为4.如权利要求2所述的基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，其特征选择同一多径分量l对应等效路径根据自由空间损耗模型可得则用户—RIS信道6此外，有in=fawo-fu,w,至此，均匀圆阵RIS辅助信道估计方法实现了基站和7[0002]下一代移动通信网络(6G)的内涵将远超通信范畴的向感知和计算领域纵向延伸的移动通信技术与信息技术的大数据和人工智能的深度融合驱动6G技术要素从信息传递创新、高效和资源友好的使能方案，业界正寻求信息交互模式的积极变革。智能超表面[0004]RIS的物理本质是由大量亚波长电磁单元排列组成的可重构超表面阵列，通过数[0005]为充分发挥RIS优化系统环境、增益通感应用的潜力，获取精确的信道状态信息景。能够以较低的硬件成本和训练开销实现传统线性RIS无法支持的无模糊参数解耦与信[0007]技术方案：本发明的一种基于均匀圆阵RIS的信道估计和用户定位方法包括以下8方向为d(0)⃞[eosg,sinoI',则均匀圆阵RIS流形为j-F为虚数单位；[0016]考虑一个RIS辅助的无线通信与感知系统，其中单基站和站和用户u至RIS的上行信道hBR,k和hRU,u,据自由空间损耗原理，上述路径衰落参数分别建模为αBR,l∝(4πfcτBR,l)-1和αRU,u＝(4πfc[0020]信道估计波束训练使用Ttr个时间帧和Ktr个频域子载波，在训练帧t内配置RIS阵[0022]其中，为等效级联信道，nk,t为信道高斯白噪声，Θ表示9为路径p的等效衰落，为路径p的等效时延，两条组成路径的角度参数；将Ktr个子载波上Ttr个训练帧内的接收训练信号合并为数据矩阵eq,P)]收集所有等效路径的RIS阵列流形，的波k上的等效复增益αeq,pexp(-j2πfkτeq,p)，Y,Nec分别表示接收数据矩阵和噪声矩相位模式m激励RIS阵列孔径可得标准化远场图[0034]其中，Jm(ζ)为一类m阶Bessel函数，ζ=2k0rcosφ,为简化表示暂时省略ζeq,p,[0042]其中，v(o)-[exp(-jMO).…exp(-io),exp(j0),exp(in)…exp(jMP)I'表示角度为的电磁波在均匀线性阵列上的流形，J(ζ)＝Diag(JM(ζ),...,J1(ζ),J0(ζ),Mtr-2)个元素得a"(5.p)eR",i=-1,0,1,则其中A'",i=-1,0,1包含向量Φ=Diag(ωeq,1,...,获得前P个特征值对应特征向量seRI",存在非奇异矩阵TeR"满足S＝BRT，其中BeR"包含实值波束空间流形定义选择矩阵A")eR,提tr-2)行得到采样子空间结合结构易证[0055]所述步骤S4，设计基于RIS拓扑和自由空间传播特性的角度、时延和衰落解耦方·)表示以2π为模的取模运算；将信道路径角度参数估计回代入式(12)的RIS阵列流形，可得Geq的最小二乘解为信道估计训练选用连续[0062]选择同一多径分量l对应等效路径根据自由空间损耗模型可得则用户—RIS[0068]本发明基于均匀圆阵RIS的信道估计和用户定位方法总结为以下算法，此算法基及衰落等参数的精确恢复与唯一性解耦，相较于不支持无模糊角度参数解耦的线性阵列[0073]3)本发明设计了基于相位模式激励原理的RIS训练图样，可大幅减少训练导频开[0081]下面将参照本发明相关附图并进一步结合实施例进行详细说明，以便更加清楚、=r[cosβn,sinβn]T。为避免出现空间假频效应，RIS相邻反射单元的间距Δ必须满足磁波入射角为θ,单位方向为d(0)⃞[cosg,sinoI,则均匀圆阵RIS流形为j-F表示虚数单位。站服务U＝2个用户，宽带系统采用OFDM模式，基础频率为fc＝30GHz，传输带宽为fs=子载波k上的基站和用户u至RIS的上行信道hBR,k和hRU,帧t内配置RIS阵列的反射系数向量y,ec",用户u发送导频符号xu，则上行训练信号模型为[0093]其中，为等效级联信道，nk,t为信道高斯白噪声，Θ表示为路径p的等效衰落，为路径p的等效时延。两条组成路径的角度参数。将Ktr个子载波上Ttr个训练帧内的接收训练信号合并为数据矩阵上的等效复增益αeq,pexp(-j2πfkτeq,p)，Y,Nec分别表示接收数据矩阵和噪声矩阵，r」=L4r」-12(9)[0113]其中，v(o)-[exp(-jMO).…exp(-io),exp(j0),exp(in)…exp(jMP)I'表示角度为的电磁波在均匀线性阵列上的流形，J(ζ)＝[0115]定义正交线性变换其中γm＝2πi,i∈[-tr-2)个元素得a'(g,p)eR⃞",i=-1,0,1,则其中A',i=-1,0,1包含向量Φ=Diag(ωeq,1,...,获得前P个特征值对应特征向量seR",存在非奇异矩阵TeR"满足S＝BRT，其中BeR"包含实值波束空间流形定义选择矩阵A"eR(⃞,i=-1,0,1,提tr-2)行得到采样子空间结合结构易证径数和用户数不同，即L≠U时，通过K-均值聚类等算法将2P组角度估计划分为(L+U)组分[0130]将信道路径角度参数估计回代入式(12)的RIS阵列流形，可得Ge信道估计训练选用连续Ktr≤K路相邻训练子载波时，等效时延有最小[0134]选择同一多径分量l对应等效路径根据自由空间损耗模型可得则用户—RIS下尤其能够获得0.1°量级的角度估计精度和0.1ns量级的时延估计精度，从而支持接近[0141]综上所述，本发明实施例提供的基于均匀圆阵RIS的信道估计和用户定位方法通例利用RIS反射单元的电磁可重构特性设