基于张量转换的RIS辅助宽带多用户系统信道估计方法

本发明涉及通信，具体涉及一种基于张量转换的ris辅助宽带多用户系统信道估计方法。

背景技术：

1、超密集网络(udn)、大规模多输入多输出(massive mimo)和毫米波通信等5g关键技术极大提升了无线通信系统性能，但同时也带来了硬件成本高、功耗大和高频段穿透力弱等问题。

2、目前，ris被提出来解决上述的挑战。ris由大量无源的反射单元组成，因此硬件成本低、功耗较小。它能够改变射入ris单元信号的幅度和相位等，从而“调控”无线传播环境，提高系统容量。为了发挥ris的优势，需要预先获取精确的信道状态信息(csi)，从而进行后续ris相位优化、波束赋形等任务。由于ris包含有大量的反射单元，且自身不具备信号处理能力，ris辅助系统的信道估计问题是一项富有挑战的研究课题。

3、中国专利文献cn114172546a公开了一种ris辅助mimo系统，针对ris辅助mimo系统，重点解决传统csi估计方法中，由于待估计的信道参数过于庞大带来复杂度高，精度下降等问题。其实现步骤为：1)在瑞利信道条件下，ms不断传输导频序列进入ris，通过ris反射给bs，随后在bs端构造一个基于多维矩阵的具有pn的ris辅助mimo系统信号模型；2)bs对传输来的导频序列向量化，按合适的顺序进行排列组合，得到基于平行因子(parafac)模型的两种剖面形式；3)基于parafac的分解特性，多次运用双线性交替最小二乘(bals)拟合算法估计出单独的信道，再利用奇异值分解(svd)获得收发端各自的pn估计值。该方案考虑窄带单用户瑞利信道场景。

4、中国专利文献cn113472705a公开了一种基于zc序列的ris辅助信道的估计及预测方法，由用户端多次发送zc序列，相应地ris多次改变其反射相位；考虑用户端到终端的直射链路被阻断的情形，基站端收到多组经ris反射的含有不同传输时延、多普勒频偏和角度的多径信号，利用最大似然法进行时变信道的参数的估计；使用空间交替广义期望最大化的方法将原本的高维参数估计问题转化为多个低维参数估计问题，避免高维搜索；对于单径的参数估计，利用zc序列的时延-频率偏移的模糊性，设计基于fft的信道参数联合估计算法，进一步降低运算复杂度，然后结合牛顿迭代进行精确估计；对于多普勒频偏的估计使得时变信道可以准确估计，而且可以预测。该方案考虑时变信道同样假设bs-ris信道已知。当bs-ris信道未知时，上述算法无法直接应用，限制了该类方案的应用。

5、目前，解决ris辅助通信系统的信道估计问题主要有传统方法和张量方法两种，有关方案总结如下：针对传统方法，有研究人员提出一种基于压缩感知(cs)的方法，该方法假设bs-ris信道已知。由于ris辅助宽带系统有较高的维度，适合使用张量来解决。当bs-ris信道未知时，上述算法无法直接应用，限制了该类方案的应用。有研究人员提出一种ris辅助mimo系统多参数迭代估计方法，将系统模型表示为张量形式，并使用双线性交替最小二乘求解。该方案考虑窄带单用户瑞利信道场景。此后，有研究人员将张量方法应用在宽带毫米波系统中，提出了一种基于低秩张量分解的方法。这种方法将新增的子载波维度作为第三个维度，用三维张量来表示复杂的系统模型，为后续研究该问题提供了一个新的思路。然而，这种方案主要的思想是先将张量分解成因子矩阵，然后再从因子矩阵中得到待估计参数，不能充分体现出张量的多维结构特点。有研究人员利用张量的多维空间结构，使用直接张量方法得到相应的角度和时延参数，而不需要通过因子矩阵间接估计。然而这种方法没有利用ris-bs信道为所有用户的公共信道所带来的双重结构特征。

6、综上所述，ris辅助宽带系统的系统模型具有较高的维度，传统方法具有较高的复杂度，适合于使用高维张量求解。但是现有的张量方法没有利用到ris-bs为所有用户的公共信道带来的新特性。因此有必要提出一种可以充分利用张量空间结构和信道间关系的算法进行宽带多用户系统信道估计的方法，即基于张量转换的ris辅助宽带多用户系统信道估计方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于张量转换的ris辅助宽带多用户系统信道估计方法，使用张量转换方法灵活地在张量、矩阵和向量间转换，显式展现待处理维度的信息，提高了估计精度。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，该基于张量转换的ris辅助宽带多用户系统信道估计方法，具体步骤为：

3、s1：建立ris辅助宽带多用户系统的张量模型；

4、s2：根据bs-ris信道为所有用户共用的特性，得到不同用户间信道参数的双重结构特征；

5、s3：根据张量的多维空间结构信息，采用张量转换方法计算参考用户的信道参数；

6、s4：根据用户间信道参数双重结构特征，得到多用户信道参数，进而得到所有用户的信道估计值。

7、采用上述技术方案，由于bs-ris信道为所有用户的公共信道，其信道参数具有参数双重结构特征，采用张量转换方法灵活地在张量、矩阵和向量间转换，显式展现待处理维度的信息；不同于传统张量的cp分解方法，该方法可以直接从张量的多维结构而非因子矩阵中获得信道参数及其双重结构特征；利用bs-ris信道为所有用户的公共信道带来的参数双重结构特征可以提高估计精度。

8、优选地，所述步骤s1的具体步骤为：假设ue和bs间的直接通路由于较差的传播环境被遮挡，其中bs是半波长间隔的线性天线阵列，则部署一个具有n＝n1*n2个单元组成的半波长均匀平面阵列排布的ris辅助bs和ue通信；假设bs和ue都位于ris的远场区域，而且bs能通过一个控制器直接控制ris的相位变化，因此，在毫米波场景下，则用户k信道的三维张量模型表示为：

9、

10、式中，uk表示信道的路径数目；和分别表示第u条路径信道增益和时延参数；φu、和分别表示第u条路径的到达角参数、出发角的水平角和仰角，am(x0)、am(x0)和分别表示线性天线阵列和均匀平面阵列对应的天线导向矢量，表示外积操作；表示克鲁斯卡尔操作(kruskal operator)，是张量cp分解的简写符号，ak,b,dk为因子矩阵，定义为：

11、

12、b＝[am(φ1),…,am(φu)]；

13、

14、同理，用户k接收信号的三维张量模型表示为：

15、

16、式中，为无噪声观测，

17、θ为ris的相位参数矩阵，的每个元素均为高斯噪声。

18、优选地，所述步骤s2的具体步骤为：其中为待估计信道参数，满足以下限制：

19、

20、式中，l1表示ris-bs信道的路径数目；分别表示ris-bs，用户k和ris间的信道增益(时延)参数；ris-bs信道间第条路径的到达角参数用表示，出发角的水平角(仰角)表示为用户k和ris间到达角的水平角(仰角)用表示；→表示映射关系，mod表示取余操作；因此，根据信道参数的数学关系，得到其双重结构特征，表示为：

21、对于任意用户实际上仅有l1个角度参数

22、k，式中x∈{β,τ,ω,ψ}，表示xk的第行；即信道参数矩阵的第行和第行有固定的差值，且该差值对于所有用户都是相同的；

23、优选地，所述步骤s3的具体步骤为：

24、s31：计算各个用户的接收功率，选择接收功率最大的用户作为参考用户；

25、s32：采用张量转换方法进行降维合并，使得角度参数显式展现，从而得到相应的角度参数估计；

26、s33：采用张量转换方法进行升维矩阵化，得到时延参数的估计；

27、s34：采用张量转换方法将接收信号进行模三矩阵化，并对模三矩阵化的结果采用ls方法将不同路径的参数进行分离，再得到角度参数的估计；

28、s35：采用张量转换方法将接收信号进行向量化展开，并对向量化展开的结果采用ls方法求解信道增益参数的估计。

29、优选地，所述步骤s31中的所述参考用户k的计算公式为：

30、

31、其中，表示第k*个用户的接收信号的第(p,m,n)个元素，∑表示求和操作，argmax表示求接收信号功率最大的用户。

32、优选地，所述步骤s32中采用张量转换方法进行降维合并的具体步骤为：将三维张量模二矩阵化，并将重复列合并，从而得到公式为：

33、

34、式中，rk(:,u)和ak(:,u)分别表示rk和ak的第u列，表示克罗内克积，和具有如下映射关系且满足

35、根据参数双重结构特征，角度参数对所有的用户都是相同的，则能够联合所有用户估计角度参数，公式为：

36、

37、式中，采用经典角度估计方法多重信号分类算法可以得到矩阵b中的未知角度参数的估计值从而可以得到b的估计值式中数字编号(2)表示三维张量进行矩阵化时使用模二展开得到的矩阵。

38、优选地，所述步骤s33中采用张量转换方法进行升维矩阵化，具体步骤为：对左右两边同时左乘的伪逆

39、

40、式中，式中fk共有l1列，通过左乘将不同路径的角度信息相分离；式中数字编号(2)表示三维张量进行矩阵化时使用模二展开得到的矩阵；

41、针对参考用户，将的每一列矩阵化可得，

42、

43、式中，mat表示矩阵化操作，和满足映射关系且

44、同样对上式采用多重信号分类算法计算时延参数的估计值从而可以得到ak的估计值

45、优选地，所述步骤s34的具体步骤为：

46、针对参考用户，对接收信号的模三展开式使用ls方法将不同的路径的相分离，公式为：

47、

48、式中，⊙表示矩阵的khatri-rao积，为接收信号的模三展开式，式中数字编号(3)表示三维张量进行矩阵化时使用模三展开得到的矩阵。

49、然后通过公式求解：

50、

51、式中，表示矩阵的第u列，‖*‖表示欧几里得范数，|*|表示复数求模。

52、优选地，所述步骤s35的具体步骤为：

53、s351：将接收张量作进一步化简，公式为：

54、

55、式中，

56、s352：再对采用张量转换方法，将其向量化得到：

57、

58、式中，表示对张量向量化操作，信道增益参数采用ls方法求解：

59、

60、优选地，所述步骤s4的具体步骤为：采用参考用户得到的角度、时延和信道增益参数，获得参数双重结构；对于其他用户的角度、时延和信道增益参数，使用参考用户相同的方法只计算出第一行，即xk(1,:)x∈{β,τ,ω,ψ}，其他行的参数x∈{β,τ,ω,ψ}，根据参数双重结构计算和第一行数据计算，最终得到所有用户的信道信息。

61、与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：采用张量转换方法，对张量进行不同维度的矩阵化和向量化，充分利用张量的多维空间结构。该方法不仅能够将不同维度的信道参数显式展现，还能挖掘出参数的双重结构特征，从而可以提高估计精度，降低算法的复杂度。