智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法技术方案

本发明专利技术提供了一种智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，该信道估计方法基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统，包括：建立一个基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统模型，通过系统模型传输导频信号，并将收集基站BS接收到的信号作为数据样本生成训练样本；建立CGAN神经网络模型，根据训练样本对CGAN神经网络模型进行训练生成目标级联信道估计模型；对CGAN神经网络模型中的生成器和鉴别器进行优化；在生成器和鉴别器都优化好后，基站BS开始传输N个导频信号，将导频信号矩阵和基站BS接收到的信号矩阵作为目标级联信道估计模型的输入来对级联信道进行估计。本发明专利技术采用生成对抗网络在给定的生成的信道条件下，能够使得信道预测更真实、更准确。更准确。更准确。

【技术实现步骤摘要】
智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法


[0001]本专利技术涉及共生无线电
，具体地，涉及一种基于生成对抗神经网络的智能可重构智能表面的毫米波MIMO系统的信道估计方法。

技术介绍

[0002]大规模多输入多输出(mass ive multiple input mult iple output，MIMO)是第五代(5G)无线网络的关键技术之一，可以极大地提高系统吞吐量和扩大蜂窝覆盖。然而，昂贵的硬件成本和高的功耗是当前大规模MIMO系统面临的两个尚未解决的挑战。为实现下一代移动网络更可持续、更可靠的通信，研究人员已经探索了替代技术。在这些新技术中，可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助MIMO，又称无源全息MIMO表面被认为非常有希望实现类似甚至更高的阵列增益，与大规模MIMO相比，成本显著降低。RIS由大量可重构的反射元件组成，这些反射元件可以对入射信号产生可调节的独立相移，RIS能够建设性地组合反射信号，在接收端实现高水平的能量聚焦。由于反射元件的无源性和低成本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，该信道估计方法基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统，包括如下步骤：步骤S1：建立一个基于RIS辅助的毫米波多输入多输出系统模型，通过所述系统模型传输导频信号，并将收集基站BS接收到的信号作为数据样本生成训练样本；步骤S2：建立CGAN神经网络模型，根据所述训练样本对CGAN神经网络模型进行训练生成目标级联信道估计模型；步骤S3：对CGAN神经网络模型中的生成器和鉴别器进行优化；步骤S4：在生成器和鉴别器都优化好后，基站BS开始传输N个导频信号，步骤S5：将导频信号矩阵和基站BS接收到的信号矩阵作为目标级联信道估计模型的输入来对级联信道进行估计。2.根据权利要求1所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述多输入多输出系统模型包括M个天线的基站BS，L个反射单元的RIS以及K个单天线用户U；所述RIS，用于当基站BS和用户U之间的直接链路被障碍物阻塞是，创建基站BS通过所述RIS至用户U之间的链路。3.根据权利要求2所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述用户BS和所述RIS之间的毫米波信道h
r,k
表示为：其中，N
A
为路径数量，为信道的复杂信道增益，为信道的接收路径角，a
D
(θ)是的L
×
1的路径角的转向向量，其中的1的路径角的转向向量，其中的1的路径角的转向向量，其中的是波长λ的阵列间距，n为变量，取值为0，1，2
…
M
‑
1。4.根据权利要求2所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，所述基站BS和RIS之间的毫米波通道H可以表示为：其中，N
H
为路径数量，表示复增益，是路径的出发角，是路径的出发角到达角，和是转向向量。5.根据权利要求2所述的智能可重构表面辅助毫米波MIMO系统的信道估计方法，其特征在于，第k个用户通过RIS与BS之间的级联信道Z
k
表示为：Z
k
＝HΓ
k
,Γ
k
＝diag{h
r,k
}；在下行场景，基站BS传输正交导频信号在单个相干时间内，第k个用户接收到的信号y
k
为：
为导频信号矩阵，y
k
＝[y
k,1
,
…
,y
k,P
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹开田，祁林杰，周源，
申请(专利权)人：上海应用技术大学，
类型：发明
国别省市：