基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法，属于通信技术领域。该方法包括：S1：构建IRS辅助太赫兹通信的系统模型；S2：设计相应的IRS相移矩阵并且根据不同块和不同时隙将接收信号建模为三维张量；S3：利用CP分解对接收信号进行分解，得到因子矩阵；S4：根据相关估计器对分解得到的因子矩阵进行估计，求解出信道参数；S5：根据求解出的信道参数重构信道矩阵。本发明专利技术能在THz通信系统中利用IRS实现信道估计，通过对IRS相移矩阵的设计和接收信号的建模，能够有效提升THz通信系统中信道估计的准确度。信系统中信道估计的准确度。信系统中信道估计的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法


[0001]本专利技术属于通信
，涉及一种基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法。

技术介绍

[0002]作为下一代移动通信候选关键技术，太赫兹(Terahertz,THz)通信和智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)成为专家学者们研究的热点。简单来说，THz通信相比于毫米波(millimeter Wave,mmWave)，THz通信可以提供更丰富的带宽(从0.1THz到10THz)、更高的数据速率(Tbps级)和更低的延迟(微秒级)。但是，由于THz信号波长较短，导致信号衰减严重、衍射能力差，这些缺点严重限制了THz频段的应用，IRS能够有效的弥补这些缺点。IRS是一个由大量反射元件组成的平面阵列，每个反射元件可以控制入射信号的幅度和相位，通过调整和反射发送端的信号，从而达到重构信道环境的作用。将IRS与THz通信相结合，可以增加THz信号的传输距离，减少信号阻塞以及提高通信的可靠性。
[0003]IRS相比于传统的中继，其无源特性和不增加通信系统噪声赢得了专家学者的认可，通过在多小区通信场景中部署IRS，能够后缓解小区边缘用户通信收到干扰等问题。同样的，IRS通过混合波束赋形能够提高系统中所有用户的和速率。此外，在物理层安全通信方面，为了减少窃听者对合法接收者的信息接收影响和窃听者的有用信息接收量，通过IRS实现在无线供电通信网络中窃听端的波束抵消。
[0004]面对IRS辅助THz通信的场景中，复杂的传播环境给信道估计带来了挑战，如何充分发挥THz巨大的通信潜力，以及如何通过IRS解决THz通信中的信道不稳定的缺点成为了研究的重点。有人提出了一种基于压缩感知的低复杂度的信道估计方法，通过消除迭代过程中感知矩阵的冗余列，减少了计算复杂度。同样的，利用信道传输过程中的稀疏性，解决了级联信道的估计问题，很好的解决了信道估计过程中复杂度过高和训练开销过大的缺点。还可以利用基于发送端和IRS协同的波束训练方案来进行信道估计，根据得到的信道信息进一步进行混合波束赋形，减少射频链路的消耗，这种方案能够在完美信道状态信息的条件下能够达到接近全数字波束赋形的性能。虽然当前方法可以解决无线通信系统中的信道估计问题，但是，随着THz通信中天线数目的增加、IRS的大量部署以及IRS元件数的增加，接收信号的维度也会大大增加，从而导致解决信道估计问题的成本增加。
[0005]因此，亟需一种能同时提高信道估计准确度和降低信道估计复杂度的方法来解决以上问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法来提高信道估计的准确度和降低估计的复杂度，本专利技术在分析THz信道特点的基础上对IRS进行分组设计，并且将IRS辅助THz通信的信道模型表示为统一数学表达式，有效避免在估计IRS级联信道中由IRS元件数增加带来开销过高的问题。
[0007]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法，具体包括以下步骤：
[0009]S1：构建智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助太赫兹(Terahertz,THz)通信的系统模型；
[0010]S2：设计相应的IRS相移矩阵并且根据不同块和不同时隙将接收信号建模为三维张量；
[0011]S3：利用平行因子(Parallel Factor,CP)分解对接收信号进行分解，得到因子矩阵；
[0012]S4：根据相关估计器对分解得到的因子矩阵进行估计，求解出信道参数；
[0013]S5：根据求解出的信道参数重构信道矩阵。
[0014]进一步，步骤S1中，构建的通信系统模型为：假设直视路径受阻，通过引入IRS缓解通信过程中的多径衰落和阻塞；发送端发射的信号经过环境中散射体的散射或者经过IRS反射后到达接收端；其中，IRS既可以作为控制入射信号并且能够反射信号的元件，同时也可以看作为通信链路中的可控散射体。
[0015]进一步，步骤S1中，构建太赫兹(THz)下行通信系统模型具体为：基站配备根天线，用户端配备根天线，IRS具有N个反射阵元；其中，基站和用户分别配备和个射频链路；则用户接收到的信号y可以表示为
[0016]y＝W
H
Hs+n
[0017]其中，右上标H表示矩阵共轭转置；s＝F
RF
F
B
x，s表示经过发送端混合波束赋形后的信号，为基站发送的数据流，r表示发送数据流的数量，和分别表示发送端数字和模拟预编码矩阵；表示信道矩阵；表示用户端的预编码矩阵，和分别表示发送端数字和模拟预编码矩阵；表示加性高斯白噪声；
[0018]将一般的IRS级联信道模型表示成基于几何的信道模型这种统一的数学表达式；对于THz信道，采用几何信道模型来表示，并且只考虑一次反射情况；
[0019][0020]其中，L1表示路径数量；表示路径损耗，在THz频段，本专利技术主要考虑信号的自由空间损耗和分子吸收损耗，满足
[0021][0022]其中，c表示光速，τ(f)表示分子吸收损耗，d表示信号传输距离；
[0023]a
BS
(θ)，分别表示基站和用户的阵列响应向量；假设基站和用户采用均匀线性阵列，则阵列响应可以表示为
[0024][0025][0026]其中，右上标T表示矩阵转置，k＝2π/λ，λ表示波长，d
t
和d
r
分别表示天线的间距，θ和分别表示出发角和到达角；
[0027]假设IRS有N个阵元，将IRS划分为M个子阵，级联信道可以表示为：
[0028]H
I
＝H
t
ΦH
r
[0029]其中，H
t
和H
r
分别表示BS
‑
IRS和IRS
‑
UE的信道矩阵；Φ表示IRS的相移矩阵，幅度β
n
∈{0,1}，相位θ
n
∈(0,2π]，简单起见，假设β
n
＝1；假设每个子阵列位线性阵列，则级联信道可以进一步表示为
[0030][0031]令令本专利技术将IRS视作受控散射体，根据信号在空间中的传播路径，重新建立一个信道模型；上式可以进一步表示为
[0032][0033]可以很清晰的看出IRS在环境中的作用为增加BS到UE的路径数量，并且通过控制IRS元件的振幅和相位，能够有效的调整每一条路径的增益，并且增益是已知可控的，从而实现控制信道环境的作用。完整的信道可以表述为
[0034][0035]其中，K＝L1+M表示整个信道环境中的总路径数；可以很清楚的看出IRS在无线通信中的作用为增加信号传播路径，即使在传播环境较为复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能反射表面辅助太赫兹的低复杂度信道估计方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：构建IRS辅助太赫兹通信的系统模型；其中，IRS为智能反射表面；S2：设计相应的IRS相移矩阵并且根据不同块和不同时隙将接收信号建模为三维张量；S3：利用CP分解对接收信号进行分解，得到因子矩阵；其中，CP为平行因子；S4：根据相关估计器对分解得到的因子矩阵进行估计，求解出信道参数；S5：根据求解出的信道参数重构信道矩阵。2.根据权利要求1所述的低复杂度信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，构建的通信系统模型为：假设直视路径受阻，通过引入IRS缓解通信过程中的多径衰落和阻塞；发送端发射的信号经过环境中散射体的散射或者经过IRS反射后到达接收端；其中，IRS既能作为控制入射信号并且能够反射信号的元件，同时也能看作为通信链路中的可控散射体。3.根据权利要求2所述的低复杂度信道估计方法，其特征在于，步骤S1中，构建太赫兹下行通信系统模型具体为：基站配备根天线，用户端配备根天线，IRS具有N个反射阵元；其中，基站和用户分别配备和个射频链路；则用户接收到的信号y表示为y＝W
H
Hs+n其中，右上标H表示矩阵共轭转置；s＝F
RF
F
B
x，s表示经过发送端混合波束赋形后的信号，为基站发送的数据流，r表示发送数据流的数量，和分别表示发送端数字和模拟预编码矩阵；表示信道矩阵；表示用户端的预编码矩阵，和分别表示发送端数字和模拟预编码矩阵；表示加性高斯白噪声；将一般的IRS级联信道模型表示成基于几何的信道模型这种统一的数学表达式；对于THz信道，采用几何信道模型来表示，并且只考虑一次反射情况；其中，L1表示路径数量；表示路径损耗，在THz频段，考虑信号的自由空间损耗和分子吸收损耗，满足其中，c表示光速，τ(f)表示分子吸收损耗，d表示信号传输距离；a
BS
(θ)，分别表示基站和用户的阵列响应向量；假设基站和用户采用均匀线性阵列，则阵列响应表示为列，则阵列响应表示为
其中，右上标T表示矩阵转置，k＝2π/λ，λ表示波长，d
t
和d
r
分别表示天线的间距，θ和分别表示出发角和到达角；假设IRS有N个阵元，将IRS划分为M个子阵，级联信道表示为：H
I
＝H
t
ΦH
r
其中，H
t
和H
r
分别表示BS
‑
IRS和IRS
‑
UE的信道矩阵；Φ表示IRS的相移矩阵，幅度β
n
∈{0,1}，相位θ
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨作为，张祖凡，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：