工业物联网RIS辅助通信中基于导频重构的反射信道估计方法

工业物联网ris辅助通信中基于导频重构的反射信道估计方法
技术领域
1.本发明涉及一种反射信道估计方法，具体涉及一种工业物联网ris辅助通信中基于导频重构的反射信道估计方法。


背景技术：

2.未来6g无线蜂窝通信网络将呈现沉浸化、智慧化、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，基站需要为海量的物联网设备提供连接，但物联网设备分布在各个角落，受限于位置因素，很多物联网设备与基站之间由于障碍物的阻挡，其通信链路无法进行可靠通信，这对于在6g时代实现物联网的万物互联是一大阻碍，这也阻碍了物联网技术和数据与制造和其他工业过程的结合，无法更好的提高自动化效率和生产率。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将会大大增加硬件成本和实际功耗。ris辅助的无线通信技术已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解决方案。
3.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，将入射的电磁波反射至期望的方向。ris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，使系统构建一个适合于通信的无线环境，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，由于发射端可靠的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。除此之外，ris技术的引入使通信信道由两条信道级联而成，并且ris具有大量反射单元，这给反射信道估计带来了极大的挑战性。
4.大多数研究工作关注了ris辅助无线通信系统中的级联信道估计问题；然而，对两个反射信道分别进行估计能够更好的提升系统性能，并且能够应用于更多的实际场景中。但是，反射信道估计本身存在不确定性问题，无法估计出全部信道状态信息。此外，反射信道估计的方案普遍存在发射天线数量大于ris反射单元数量的限制；然而实际中的信道估计多为上行传输，基站天线数量较多而用户端天线数量较少，这就造成发射天线数量远远小于ris反射单元数量，为ris反射相移矩阵进行分组的操作带来较大的复杂度。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种工业物联网ris辅助通信中基于导频重构的反射信道估计方法，该方法能够准确进行反射信道估计，同时计算的复杂性较低。
srce，发射机需要发射多个导频块，并且结合多个导频块，构造一个新的接收信号形式，本发明相比于现存的反射信道估计方法，避免了对ris反射相移矩阵进行复杂的分组操作，并且改进方案pirec-srce能够以更低的时间开销达到更好的反射信道估计的准确性性能。
附图说明
28.图1为本发明中ris辅助的mimo无线通信系统的系统模型图；
29.图2为本专利中ris辅助的mimo无线通信系统反射信道估计的体系框架图；
30.图3为本发明和对比方案中对信道h方向估计的nmse随snr变化的对比曲线图；
31.图4为本发明和对比方案中对信道g方向估计的nmse随snr变化的对比曲线图；
32.图5为本发明和对比方案中对级联信道估计的nmse随snr变化的对比曲线图；
33.图6为本发明和对比方案中反射信道估计时间开销的nmse随snr变化的对比曲线图；
34.图7为本发明中对信道h方向估计的nmse随p和ns的变化曲线图；
35.图8为本发明中对信道g方向估计的nmse随p和ns的变化曲线图；
36.图9为本发明中对信道h和信道g总幅度估计的nmse随p和ns的变化曲线图。
具体实施方式
37.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。
38.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。
39.本发明所述的两个ris辅助的mimo无线通信系统中的反射信道估计方法中，发射机发射导频块，配置两个不同的ris反射相移矩阵，利用特征值分解和奇异值分解的性质，对不同接收信号进行联立变换，并且通过定义中间变量以及构造优化问题，可以准确估计出反射信道的信道状态信息。在基础方案baseline estimation中，通过将ris反射相移矩阵分组，以满足限制条件，对每组分别进行反射信道估计；在基于导频重构的改进方案pirec-srce中，通过发射机在时域上发射多个导频块，结合多个辅助矩阵，构造一个新的接收信号形式，由此避免了对ris反射相移矩阵复杂的分组操作，并且可以用更低的时间开销获得更好的信道估计性能。
40.参考图1和图2，本发明所述的ris辅助的mimo无线通信系统中的反射信道估计方法包括以下步骤：
41.1)ris辅助的mimo无线通信系统中的反射信道估计的信道模型和传输信号模型：
63.y1＝hφ1gx+z164.联立两个接收信号y0和y1，消去信道g的参数信息，得到
[0065][0066]
4b)定义中间变量f1为：
[0067][0068]
由最小二乘估计可以得到中间变量f1的估计值为：
[0069][0070]
然而，ns》n
t
时，矩阵y
lylh
不可逆，在这种情况下，可以将ris反射单元矩阵分为k个子矩阵分别进行反射信道估计，其中，k＝ns/n
t
。
[0071]
4c)将信道h奇异值分解后，可以表示为h＝u1∑
1v1h
，代入f1的定义式得：
[0072]
f1＝u1∑
1v1h
φ0φ
1-1
[(u1∑
1v1h
)hu1∑
1v1h
]-1
(u1∑
1v1h
)h＝w1λw
2h
[0073]
其中，w1＝u1∑
1v1h
，w2＝u1∑
1-1v1h
，λ＝φ0φ
l-1
，由于本发明反射信道估计的目标为分别估计两个信道的方向和两个信道的总幅度，所以w1和w2的模值不影响信道方向的估计。由此可以看出，λ对角线上的元素值λi即为矩阵f1的特征值，并且w1保存了f1的特征向量。又由于w1＝u1∑
1v1h
，且h＝u1∑
1v1h
，则h的各列即为f1的特征向量。
[0074]
4d)由于估计f1时存在噪声，直接对估计结果进行特征值分解的误差较大。由上述推理可知，的特征向量应该接近h的列向量，由此构造如下优化问题：
[0075][0076]
s.t.‖hi‖2＝1
[0077]
其中，hi为信道h的列向量，即有由于假设噪声独立，则联合优化问题等同于分离优化问题，p1所述的优化问题等价于：
[0078][0079]
s.t.‖hi‖2＝1
[0080]
由优化问题p2的目标函数定义一个矩阵将其奇异值分解可以得到di＝u2∑
2v2h
，此时优化问题p2可以简化为：
[0081][0082]
s.t.‖hi‖2＝1
[0083]
其中，当hi在∑2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。由于信道相位对反射信道估
计的影响，求解p3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：
[0084][0085]
4e)由于信道相位的影响，得到带有相位因子的信道h中第i个ris反射单元对应信道的方向后，需要对每个估计的方向h
i*
加一个小的旋转角度αi，将估计的信道方向和实际的信道方向对齐，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性能评估的影响，由此可以构造一个优化问题为：
[0086][0087]
s.t.‖αi‖2＝1
[0088]
其中，h
d,i
为信道h中第i个信道的方向，αi为信道h和信道g在第i个信道上产生的总相位，由优化问题p4，信道h的第i个信道的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hd的估计值
[0089]
4d)在接收信号y0中消去信道h方向的估计值以及已知的ris反射相移矩阵φ0，可以得到：
[0090][0091][0092]
对q1进行按行归一化处理，可以得到信道g的所有方向信息gd的估计值然后，消去信道g方向的估计值并且采用最小二乘估计，得到信道g和信道h的总幅度a＝haga的估计值为：
[0093][0094]
综上所述，发射机和ris之间信道g的方向gd、带有相位因子的ris和接收机之间信道h的方向hd，以及信道g和h的幅度乘积a＝haga，可以分别被估计出来。
[0095]
5)反射信道估计的改进方案pirec-srce，通过在时域上发射多个导频块，并且结合辅助矩阵，构造一个新的信号模型，由此来进行反射信道估计；
[0096]
步骤5)的具体过程为：
[0097]
5a)在nr＝mn
t
的情况下，发射机在时域上发射m个导频块x0,x1,...,x
m-1
，构造m个辅助矩阵ψ0,ψ1,...,ψ
m-1
，并且满足等式rank([ψ0g,ψ1g,
…
,ψ
m-1
g])＝mrank(g)，此时接收机的接收信号为：
[0098]
[0099][0100]
由以上接收信号，可以构造一个新的接收信号形式为由以上接收信号，可以构造一个新的接收信号形式为
[0101]
5b)使用新的接收信号形式和分别替代中间变量f1估计值的式子中的y0和y1，可以得到：
[0102][0103]
5c)类似于如上所述的基础方案，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，即可构造如下优化问题：
[0104][0105]
s.t.‖hi‖2＝1
[0106]
由优化问题p5中的目标函数，定义一个矩阵将其奇异值分解，可以写为此时将矩阵代入优化问题p5，优化问题p5可以简化为：
[0107][0108]
s.t.‖hi‖2＝1
[0109]
当hi在∑3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，则可以得到带有相位因子的信道h中第i个ris反射单元对应的信道方向的估计结果为：
[0110][0111]
5d)同样的，得到带有相位因子的信道h的方向后需要对每一个估计的方向h
i*
旋转一个小的角度，同理采用优化问题p4，可以获得信道h的所有方向信息hd的估计值
[0112]
5e)在接收信号y
0,0
中消去信道h方向的估计值构造的辅助矩阵ψ0，以及已知的ris反射相移矩阵φ0，可以得到
[0113][0114]
[0115]
对按行进行归一化处理，得到信道g的所有方向信息gd的估计值然后，消去信道g方向的估计值并且采用最小二乘估计，可以得到信道g和信道h的总幅度a＝haga的估计值为：
[0116][0117]
综上所述，发射机和ris之间信道g的方向gd、带有相位因子的ris和接收机之间信道h的方向hd，以及信道g和h的幅度乘积a＝haga，用改进方案pirec-srce中新的接收信号形式也可以分别被估计出来。
[0118]
6)采用归一化均方误差(nmse)来衡量对反射信道估计性能的好坏；
[0119]
步骤6)的具体过程为：
[0120]
6a)信道g的方向gd的nmse定义为：
[0121][0122]
6b)信道h的方向hd的nmse定义为：
[0123][0124]
6c)信道h和信道g总幅度a的nmse定义为：
[0125][0126]
验证实验
[0127]
通过对200个独立的随机信道估计结果进行平均，采用归一化均方误差(nmse)来验证本发明的可行性，并且与对比方案进行比较，说明本发明在准确性和时间开销方面均更优。
[0128]
图3和图4分别对比了在pirec-srce方案和对比方案(bals方案、keyhole-evd方案、baselineestimation方案)中对反射信道的信道状态信息估计的nmse与信噪比(snr)的关系曲线，可以看出，所有方案的nmse都随snr的增加而减小，尤其是说明了本发明提出的pirec-srce方案和baseline estimation方案都能准确估计反射信道的信道状态信息。此外，通过对比可以知道pirec-srce方案的nmse在这四个方案中是最小的，这意味着pirec-srce方案在这些方案中具有最好的估计准确性能。
[0129]
图5对比了pirec-srce方案和对比方案(bals方案、keyhole-evd方案、baesline estimation方案)中级联信道估计的nmse与snr的关系曲线。由图可知，pirec-srce方案的nmse最小，这证明了本发明的性能最优。
[0130]
图6对比了pirec-srce方案和对比方案(bals方案、baseline estimation方案)中反射信道估计的时间开销。由图6可以观察到，bals方案的时间开销较大，这是由于bals方
案采用了三维通道模型以及parafac分解。相比之下，本发明和pirec-srce方案的时间开销远低于bals方案，并且pirec-srce方案的时间性能是这三种方案中最好的。
[0131]
图7及图8分别显示了ris反射元件的数量ns和导频符号的数量p对改进方案pirec-srce信道估计性能的影响，可以看出，对信道状态信息估计的nmse随着ns的增加而增加。这是因为ris反射元件的数量越多，需要估计的信道状态信息就越多，这就造成需要使用更多的导频符号，如果其他参数保持不变，那么ris反射元件数量ns的增加将会降低方案的性能。除此之外，nmse会随着导频符号的数量p的增加而减小。然而需要注意的是，p越大，计算复杂度就越高。因此，反射信道估计的性能不会随着p的增加而继续提高。