一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法技术方案

一种智能反射面(Intelligent reflecting surface，IRS)辅助毫米波大规模多输入多输出(Multiple

【技术实现步骤摘要】
一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法


[0001]本专利技术涉及无线网络
，具体涉及一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法。

技术介绍

[0002]作为第五代无线网络的关键技术之一，大规模多输入多输出可以大大提高系统吞吐量，扩大小区覆盖范围。然而，所需的高复杂性和硬件成本以及增加的能耗仍然是尚未解决的关键问题。另外，毫米波频带中存在大量未使用频谱资源，将大规模MIMO技术从sub
‑
6GHz扩展到毫米波频带通常需要更复杂的信号处理以及更昂贵和更耗能的硬件(例如，射频链)。因此，为未来的无线网络寻找创新、频谱和节能且经济高效的解决方案的研究仍然势在必行。
[0003]IRS最近被提出作为重新配置无线网络的一种有前途的新技术。一方面，利用先进材料构建的大量可重构元件，IRS可以基于信道状态信息以期望的模式反射电磁信号，通过自适应地调整IRS的相移矩阵，以实现更好的通信容量。另一方面，与传统的类似技术如中继或MIMO波束形成不同，无源IRS系统既不需要耗能的有源射频器件，也不需要复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法，其特征在于：所述信道估计方法包括以下步骤：步骤1，建立系统模型和信道模型，其中基站和IRS都配备了半波长均匀平面阵列UPA，包括路径损耗参数、基站以及IRS处的方位角和仰角；步骤2，在接收端，通过对接收信号Y的变换，根据角度域级联信道的稀疏性将信道估计问题转化成压缩感知恢复问题；步骤3，并分析角度域级联信道的行列结构稀疏性；步骤4，采用压缩感知算法分别结合级联信道的行列结构稀疏性对级联信道进行估计。2.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法，其特征在于：所述步骤1中：系统模型为由一个基站和一个IRS组成的大规模MIMO系统，同时为K个单天线用户服务，基站和IRS天线数分别是M＝M1×
M2和N＝N1×
N2，M1和M2分别表示基站天线阵列的横向和纵向天线单元数，N1和N2分别表示IRS天线阵列的横向和纵向天线单元数；不考虑基站与用户间的直接路径，基站与IRS间采用Saleh
‑
Valenzuela信道模型，H1表示IRS与基站间的信道，H2表示用户与IRS间的信道，并通过H
2,k
表示IRS与用户k间的信道，L1是IRS与基站间的有效路径数，L
2,k
是IRS与用户k间的有效路径数，Θ是IRS处的反射矢量矩阵，S是导频信号。3.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法，其特征在于：所述步骤2中：下行链路时，设W为采集的基站波束形成向量，第k个用户接收到基站在Q个时隙发送的信号为：Y
k
＝H1diag(Θ)H
2,k
WS+N
k
＝H1diag(H
2,k
)ΘS+N取级联信道为H＝H1diag(H2)，在虚拟角度域，H表示为：其中表示角度域级联信道，U
M
和分别是基站和IRS的字典酉矩阵，则设为有效测量值矩阵，为有效噪声矩阵，为传感矩阵，那么上式写成一个压缩感知问题模型：4.根据权利要求1所述的一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法，其特征在于：所述步骤3中：将级联信道表示为：其中和只有一个非零元素，在阵
列矢量位于U
M
和U
N
的方向上；从上式，发现对于每个完整的反射路径(l1,l2)只有一个非零元素，该元素的行列索引取决于和因此只有L1个非零列，其中每个非零列只有L
2,k
个非零行，非零元素总数为L1L
2,k
<<MN。5.根据权利要求4所述的一种智能反射面辅助毫米波大规模MIMO系统的信道估计方法，其特征在于：所述步骤3中，角度级联通道的双重稀疏性分别从行和列的角度总结如下：列结构的稀疏性：定义为中非零元素的列的集合，Ω
r
为的完全公共列支撑集，那么部分行结构稀疏性：设表示的第l1(l1＝1,2,...,L1)个非零列的非零元素的行的集合，为第l1个非零列的部分公共行支撑集，那么6.根据权利要求1所述的一种智能反射...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄学军，张月明，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：