[发明专利]一种半无源反射元协助的智能反射面系统的信道估计方法

权利要求书

1.一种半无源反射元协助的智能反射面系统的信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)一个传输帧包含T_L个块时隙，一个传输帧期间基站到智能反射面的信道保持不变，一个块时隙期间用户到智能反射面的信道保持不变，一个传输帧被分为第一个传输阶段和第二个传输阶段；

2)第一个传输阶段包含个块时隙，其中＜＜表示远远小于，在第一个传输阶段，基站分别通过第n＝1,2根天线发送导频信号给智能反射面，智能反射面估计基站到智能反射面的信道；其中智能反射面配置有M₀＜＜M个半无源反射元，其中M是智能反射面反射元的数目，仅有半无源反射元配置有接收射频链路，可以调至接收模式以接收导频信号，半无源反射元组成了M₀＝M_y,0×M_z,0的感应子反射面以辅助信道估计，其中M_y,0和M_z,0分别表示感应子反射面中沿着y轴和z轴方向的半无源反射元数目；

3)第二个传输阶段包含个块时隙，每个块时隙包含上行信道估计以及数据传输两个子块时隙：在上行信道估计时，智能反射面调至接收模式，第k个用户在上行信道估计的第个符号时隙向智能反射面发送导频，其中τ_p表示用户的导频长度，表示符号时隙组成的集合；智能反射面根据感应子反射面接收的导频信号估计第k个用户到智能反射面的信道；

步骤2)中智能反射面估计基站到智能反射面的信道的方法为：

a)计算接收信号的自相关矩阵以及互相关矩阵；

b)估计路径数目D；

c)估计有效出发角v_l，有效到达角u_y,l和u_z,l,l＝1,...,D，计算有效出发角v_l的估计值以及计算有效到达角u_y,l和u_z,l的估计值

d)计算信道系数向量其中β₁,...,β_D表示从基站到智能反射面第1,…,D条路径的信道系数，得到信道系数向量的估计值

e)根据和计算基站到用户信道的估计值；

步骤a)中计算接收信号的自相关矩阵以及互相关矩阵的方法为：前向空间平滑FBSS的方法，构建关于感应子反射面的N_micro个微表面，每个微表面包含L_micro＝Q_y×Q_z个半无源反射元，其中Q_y和Q_z分别表示微表面中沿着y轴和z轴方向的半无源反射元数目；将第m个微表面接收的来自基站第n根天线的第i个信号表示为：

其中τ₀表示每根天线发射的导频数目，表示维度为L_micro×1的复数向量构成的集合；

计算自相关矩阵：

计算互相关矩阵：

其中H表示矩阵的共轭转置，J表示反对角线元素都为1，其他元素都为0的交换矩阵；

步骤b)中估计路径数目D的方法为：

计算：

其中表示噪声的功率，表示维度为L_micro×L_micro的单位矩阵；计算的特征值，那么：

D＝L_micro-N_s

其中N_s表示最小特征值的数量；

步骤c)中估计有效出发角v_l，有效到达角u_y,l和u_z,l,l＝1,...,D的方法为：

对进行特征值分解：

其中是特征矩阵，特征向量以降序排列；

v_l的估计值为：

其中angle(λ_l)表示λ_l的相位，弧度单位；

(u_y,l,u_z,l)的估计值为

其中表示微表面的阵列响应向量；

步骤d)中计算信道系数向量其中β₁,...,β_D表示从基站到智能反射面第1,…,D条路径的信道系数：

计算x₁(i)的均值的估计值：

其中x₁(i)表示感应子反射面接收到的来自第1根天线的第i个信号；

那么信道系数向量的估计值为：

其中T表示矩阵的转置，表示维度为D×1的复数向量集合，B_sens表示感应子反射面的阵列响应矩阵，A₁是一个对角阵，其对角元素由基站阵列响应矩阵的第一行元素构成，φ是基站发送的导频符号；

步骤e)中基站到用户信道的估计值为:

其中a_N和分别是基站和智能反射面的阵列响应向量；

步骤3)中第k个用户到智能反射面信道的估计方法为：

a)计算互相关矩阵：

其中y^(m)(t)表示智能反射面的第m个微表面在第t个符号时隙接收的信号；

其中H表示矩阵的共轭转置，J表示反对角线元素都为1，其他元素都为0的交换矩阵；

对进行特征值分解得到：

其中特征矩阵特征值以降序排列；

b)估计路径数目D_k：

D_k＝L_micro-N_s,k

其中N_s，k表示最小特征值的数量；

c)估计有效到达角u_y,kl,l＝1,...,D_k：构建关于第一个微表面的两个L_aux,y＝(Q_y-1)×Q_z辅助子表面；关于第n个辅助子表面的信号子空间为：

其中J_n是元素为1或0的选择矩阵；如果第一个微表面的第j个元素是第n个辅助子表面的第i个元素，那么J_n中的第i行第j列的元素为1，否则为0；

计算：

其中V_k,12和V_k,22由以下矩阵的特征值分解的结果定义：

其中是特征值矩阵，其特征值降序排列；

对Φ_TLS,k进行特征值分解，得到其降序排列的特征值λ_TLS,kl,l＝1,...,D_k，那么u_y,kl的估计值为：

d)采用和上述步骤c)中同样的方法得到有效到达角u_z,kl的估计值，即

e)匹配和其中计算

其中然后选择D_k个最小的

f)估计信道系数其中表示从第k个用户到智能反射面的第1,……，D_k条路径的信道系数：

计算：

其中y(t)是感应子反射面在第t个符号间隙接收到的来自用户的导频信号，表示y(t)的均值的估计值，B_sens表示感应子反射面的阵列响应矩阵；

那么β_k的估计值为：

其中φ_k是第k个用户发送的导频符号，p_k表示导频符号的功率；

g)第k个用户到智能反射面的信道估计值为：