没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法.docx
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 13 浏览量
2023-02-23
20:01:30
上传
评论
收藏 348KB DOCX 举报
温馨提示
试读
12页
可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法.docx
资源推荐
资源详情
资源评论
1. 引 言
大规模 MIMO 和毫米波通信技术作为第 5 代(Fifth Generation, 5G)移动通信中的关键
技术,引起了学术界和工业界的广泛关注,然而在实际应用中,高复杂度、高能耗、高硬
件开销以及毫米波绕射能力差等问题仍亟需解决
[1,2]
。为了降低无线通信网络的能耗并且提
高通信质量,可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)作为极具前途的辅助技
术引入到无线通信系统中,使传输环境变得可控,有效地提升了频谱效率和能量效率,且
RIS 的部署具有较高的灵活性和兼容性
[3]
,被认为是第 6 代(Sixth Generation, 6G)移动通信
的关键技术之一
[4-6]
。它是由大量的可重构无源器件组成的平面阵列,每个无源器件可以调
整电磁波的传播方向和幅度,以改善无线传输环境,有助于实现未来高效、低成本和低能
耗的无线通信系统
[7]
。目前,RIS 已得到了学术界的广泛研究,例如 RIS 辅助的毫米波通
信
[8]
、RIS 辅助无人机通信
[9]
、RIS 辅助移动边缘计算
[10]
和 RIS 辅助物理层安全
[11]
等。
为实现 RIS 辅助无线通信系统的最佳性能增益,需要多种高效技术配合,如联合主被
动波束赋形、高效资源分配
[12]
等,而这些技术依赖精确的信道状态信息(Channel State
Information, CSI)
[13]
。由于无线通信系统中引入的 RIS 包含大量反射元素,导致该场景下的
信道估计复杂度大幅度提高,这为该场景下的信道估计带来了很大的挑战。如何分离估计
用户(User Equipment, UE)到 RIS 和 RIS 到基站(Base Station, BS)的信道矩阵也是目前研究
的难点。考虑到在实际场景中 BS 和 RIS 是固定的,所以信道矩阵无需频繁估计,而 UE
具有移动性,需要频繁估计,因此分离获取信道更符合现实需求,以减少不必要的信道估
计开销。
目前, RIS 系统的信道估计主要分为两类,一类是合并估计 UE-RIS-BS 的级联信道
矩阵,另一类是分离估计 UE-RIS 和 RIS-BS 间的信道矩阵。文献[14]采用压缩感知方法进
行级联信道估计,但是其网格分辨率较低并且其计算量巨大。文献[15]提出一种联合信道
估计和预编码的方案,其基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的估计算
法将信道估计过程划分为若干个子阶段,虽然达到了不错的性能,但其计算复杂度过高且
仍然无法分离估计信道。文献[16]采用一种双链路导频传输方案分离估计信道,该方案虽
然节省了导频开销,但该方案的计算复杂度仍然很高。文献[17]采用一种新的锚助式信道
估计方案,将部分用户假设为锚点先得到 BS 到 RIS 的信道估计值,再得到级联信道估
计,该方案能够有效地降低导频开销,但同样无法完全分离估计信道。文献[18]将平行因
子张量分解用于分离估计信道矩阵,使用双线性交替最小二乘法对单个信道估计进行迭代
细化,但该方案没有考虑毫米波系统中的信道稀疏性,需要大量的训练开销。文献[19]利
用信道稀疏性,将信道估计问题转变为一个基于矩阵校准的稀疏矩阵分解问题,提出一种
基于消息传递的算法来分离估计信道获得了良好的性能,但频繁的节点更新带来较高的复
杂度。文献[20]提出将 RIS 连接“L”型 RF 链辅助信道估计,并使用求根多重信号分类
(Root-MUltiple SIgnal Classification, Root-MUSIC)算法和最大似然(Maximum Likelihood,
ML)算法分别估计信道角度参数和路径增益参数,然而 Root-MUSIC 涉及多项式求根和特
征值分解,该信道估计方法仍然存在较大的计算复杂度,不利于实际系统的实现。
最近一些研究通过为 RIS 的少量元素连接 RF 链的方式辅助信道估计
[20-22]
,但均未考
虑低复杂度的信道估计算法。基于该思想,本文提出一种基于 2 维快速傅里叶变换(two-
Dimensional Fast Fourier Transform, 2D-FFT)的低复杂信道估计方案,来降低 RIS 辅助无线
通信场景中的信道估计复杂度。区别于文献[23]中用于室内毫米波信道估计的 2D-FFT 算
法,本文考虑在所提场景下对信号补 0 以进一步提升角度估计精度。此外,所提方案可以
分离估计 UE 到 RIS 和 RIS 到 BS 的信道矩阵,以便提升用户移动性场景下信道估计的灵
活性。本文考虑多用户上行链路,将 RIS 的部分元素连接“L”型 RF 链,通过使用 2D-FFT
算法对补 0 后的信号进行角度估计,并通过所得空间谱获得路径增益估计从而最终得到信
道估计值。仿真结果验证了本文所提方案具有良好的信道估计性能,且分析得知多重信号
分类(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)信道估计算法用于分离估计信道时相比于所提
算法具有微弱性能优势,却需付出极大的计算复杂度代价。Root-MUSIC 信道估计算法复
杂度同样远高于本文所提算法,且性能不具有优势,基于子空间的信道估计算法不仅复杂
度高于所提算法,且无法在仅连接部分 RF 链的情况下完成分离估计信道的任务,因此所
提算法具有显著的低复杂度优势,更适用于所提场景。
2. 系统模型
本文研究 RIS 辅助上行无线通信的信道估计问题,系统模型如图 1 所示,BS 端配备
NN 根均匀线性阵列天线(Uniform Linear Array, ULA),同时为 KK 个用户提供服务,每个
用户配备 MM 根天线,RIS 是由 PP 个反射元素组成的均匀矩形阵列,其中
P=Px×PyP=Px×Py,PxPx 和 PyPy 分别为 RIS 水平和竖直方向上反射元素的数目。由于 RIS
不具有信号处理能力,所以难以分开估计基站/用户和 RIS 之间的信道,本文考虑在 RIS 上
连接一条 L 型的 RF 链,且 UE 到 BS 的直达路径被障碍物阻断,仅通过 RIS 辅助完成通信
的场景。
图 1 RIS 辅助无线通信系统
下载: 全尺寸图片 幻灯片
针对一般性的 RIS 辅助的上行通信系统,第 kk 个用户的信号经 RIS 反射到 BS 的接
收信号\boldsymbolYk\boldsymbolYk 可表示为
\boldsymbolYk=\boldsymbolGΦ\boldsymbolHk\boldsymbolΓk + \boldsymbolNk\boldsymbolYk=\boldsymbolGΦ\boldsymbolHk\boldsymbolΓk + \boldsymbolNk
(1)
其中,\boldsymbolHk∈CP×M\boldsymbolHk∈CP×M 表示第 kk 个用户到 RIS 的信道
矩阵,\boldsymbolG∈CN×P\boldsymbolG∈CN×P 表示 RIS 到 BS 的信道矩阵,RIS 可智能
调节所接收信号的幅度和相位,定义反射矩阵为\boldsymbolΦ =
diag(r1ejω1,⋯,rnejωn,⋯,rPejωP)\boldsymbolΦ = diag(r1ejω1,⋯,rnejωn,⋯,rPejωP),rn∈[0,1]rn
∈[0,1]为第 nn 个 RIS 反射元素的幅度系数,ωn∈[0,2π)ωn∈[0,2π)为第 nn 个 RIS 反射元素
的相位系数。\boldsymbolΓk∈CM×T\boldsymbolΓk∈CM×T 为第 kk 个用户发送的导频信
号,TT 为导频长度,导频信号满足正交条件
\boldsymbolΓk\boldsymbolΓHk=IM\boldsymbolΓk\boldsymbolΓkH=IM。
\boldsymbolNk\boldsymbolNk 指均值为 0 方差为 σ2kσk2 的复高斯白噪声,表示为
\boldsymbolNk∼CN(0,σ2k)\boldsymbolNk∼CN(0,σk2)。
由于部分 RF 链的引入,本文将信道估计分为两部分,一部分为 UE 到 RIS 的信道估
计,另一部分为 RIS 到 BS 的信道估计。由于不同 UE 的导频相互正交,本文不失一般性
地考虑其中第 kk 个 UE 进行讨论。第 kk 个 UE 到 RIS 和 RIS 到 BS 的信道矩阵可分别建
模为
\boldsymbolHk=∑la=0La−1ala\boldsymbolaUR(θla\boldsymbolHk,ϕla\boldsymbolHk)\boldsymbolaHU(φla\boldsymbolHk)\boldsymbolHk=∑la=0La−1ala\boldsymbolaUR(θ\boldsymbolHkla,ϕ\boldsymbolHkla)\boldsymbolaUH(φ\boldsymbolHkla)
(2)
\boldsymbolG = ∑lb=0Lb−1blb\boldsymbolaB(ψlb)\boldsymbolaHRB(γlb,φlb)\boldsymbolG = ∑lb=0Lb−1blb\boldsymbolaB(ψlb)\boldsymbolaRBH(γlb,φlb)
(3)
其中,ala=βlaejαlaala=βlaejαla 为信道\boldsymbolHk\boldsymbolHk 的第 lala 条路径
的信道增益,βlaβla 为\boldsymbolHk\boldsymbolHk 第 lala 条路径的衰落,αlaαla 为第 lala
条路径入射信号的初始相位。blbblb 为信道\boldsymbolG\boldsymbolG 的第 lblb 条路径的
剩余11页未读,继续阅读
资源评论
罗伯特之技术屋
- 粉丝: 3543
- 资源: 1万+
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 解决未在远程桌面会话中捕获到鼠标,vmguest.iso软件分享给大家
- JSP+SQL基于WEB的开放性实验管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+中英文献+答辩PPT).rar
- log4net配置文件!!!!!!!!!!!!!!!!!
- 河南统计面板数据集(2010-2022年).xlsx
- OrcaleDBHelper帮助类!!!!!!!!!!!!
- log4net帮助类,用来写日志!!!!!!!!!!!!!
- Windows10时间同步源
- 信呼OA系统2.1.7版源码
- 3122080306 邹子轩 实验报告二.docx
- 基于STM32 NUCLEO板设计彩色LED照明灯(纯cubeMX开发)(大赛作品,文档完整,可直接运行)
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功