一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法。具体包括：将可重构反射单元按照圆周拓扑结构均匀排列，设计一种均匀圆阵智能超表面RIS；根据级联信道多径传播特征，构建基于标准多元分解的波束训练信号模型，通过张量信号处理算法恢复基站侧的路径角度参数；基于相位模式激励原理，设计一种RIS训练反射系数的波束赋形方法，通过实值空间谱估计算法恢复RIS侧的路径角度参数；结合宽带多载波信号和自由空间传播特性，恢复用户侧的路径时延参数，结合方向和距离信息实现用户定位。本发明专利技术能够以较低的硬件成本和训练开销实现传统线性RIS无法支持的无模糊参数解耦与信道估计，进而实现高精度的用户定位应用。进而实现高精度的用户定位应用。进而实现高精度的用户定位应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法


[0001]本专利技术涉及无线通信与感知
，特别涉及一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法。

技术介绍

[0002]下一代移动通信网络(6G)的内涵将远超通信范畴的向感知和计算领域纵向延伸的移动通信技术与信息技术的大数据和人工智能的深度融合驱动6G技术要素从信息传递向信息采集和计算拓展，以信息感知为核心的互联网及垂直行业新兴业务也逐渐涌现。面向社会经济信息化需求，通信感知融合(ISAC)必将成为6G技术与业务的主导趋势。
[0003]ISAC系统对频谱和天线的需求驱动毫米波通信、大规模多输入多输出(MIMO)等无线空口技术向太赫兹通信、超大规模MIMO等增强技术拓展。然而，使用更高频段、部署更多天线的“以规模换效益”传统演进路线面临成本、能耗和复杂度“三高”的严峻挑战。为发展创新、高效和资源友好的使能方案，业界正寻求信息交互模式的积极变革。智能超表面(RIS)技术依仗其独特的低开销、可编程和易部署等优势，成为6G通感融合建设最具潜力的关键技术之一。
[0004]RIS的物理本质是由大量亚波长电磁单元排列组成的可重构超表面阵列，通过数字编码可动态调控电磁波以形成幅度、相位、极化和频率可控的电磁场。有别于传统无线系统，基于智能超表面的通感融合(RIS
‑
ISAC)系统聚焦RIS部署和调控策略，通过丰富散射信道、同相叠加信号和控制波束方向，实现提高复用增益、对抗多径衰落和增强系统覆盖等目标。RIS
‑
ISAC技术有望突破传统无线信道不可控的固有桎梏，构建可编程智能无线环境，从而引入未来6G通感融合的新范式。
[0005]为充分发挥RIS优化系统环境、增益通感应用的潜力，获取精确的信道状态信息(CSI)至关重要。然而，RIS通常不具有信号接收与处理能力，最小二乘和最小均方误差等传统算法所需导频长度与RIS单元数量成正比，为大规模RIS辅助无线系统增加了大量训练开销。此外，常规RIS线性阵列拓扑会导致物理空间维度的信道信息缺失，为RIS辅助无线系统引入固有的信道估计模糊，进而妨碍用户定位、环境制图等无线感知应用的实现。

技术实现思路

[0006]技术问题：本专利技术的目的是提供一种基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，将RIS辅助通信与感知进行系统融合，极大地拓展了RIS在无线系统中的应用场景。能够以较低的硬件成本和训练开销实现传统线性RIS无法支持的无模糊参数解耦与信道估计，进而实现高精度的用户定位应用。
[0007]技术方案：本专利技术的一种基于均匀圆阵RIS的信道估计和用户定位方法包括以下步骤：
[0008]步骤S1，RIS系统与信道建模：设计均匀圆阵RIS的拓扑结构和单元布局，建立RIS辅助的通信与感知系统和多径信道模型；
[0009]步骤S2，波束训练方法设计：建立多载波导频训练信号模型，设计基于流形等效变换的RIS反射系数训练图样赋值方法；
[0010]步骤S3，信道角度参数估计：设计基于等效流形特性的信号实数化处理，设计基于空间谱估计算法的等效角度参数估计方法；
[0011]步骤S4，参数解耦和用户定位：设计基于RIS拓扑和自由空间传播特性的角度、时延和衰落解耦方法，实现用户定位应用。
[0012]所述步骤S1，设计均匀圆阵RIS的拓扑结构和单元布局，建立RIS辅助的通信与感知系统和多径信道模型，具体包括：
[0013]考虑一个均匀圆阵RIS，由N
R
个反射单元构成，绕半径为r的圆周排布，其中阵元n方位角为β
n
＝2π(n
‑
1)/N
R
，位置为p
n
＝r[cosβ
n
,sinβ
n
]T
；设远场平面电磁波入射角为θ，单位方向为则均匀圆阵RIS流形为
[0014][0015]其中，k0＝2π/λ为波长λ的电磁波波数，下标R指代RIS相关参数，exp(x)＝e
x
为以自然常数e为底的指数函数，(
·
)
T
表示转置，为虚数单位；
[0016]考虑一个RIS辅助的无线通信与感知系统，其中单基站和U个用户均配备单天线，宽带系统基础频率为f
c
，传输带宽为f
s
，划分为K路子载波；所述RIS部署于近用户侧，用户至RIS信道由视距径主导，基站至RIS信道视距径受阻，由非视距散射径构成；子载波k上的基站和用户u至RIS的上行信道h
BR,k
和h
RU,u,k
分别建模为：
[0017][0018]其中，下标B,U,D,A分别指代基站BS、用户User、出发角AoD和到达角AoA相关参数，L为h
BR,k
组成路径数，f
k
＝f
c
+kf
s
/K为子载波k频率，θ
D,l
,τ
BR,l
,α
BR,l
分别为h
BR,k
散射径l的RIS侧出发角、时延和衰落，θ
A,u
,τ
RU,u
,α
RU,u
分别为h
RU,u,k
视距径的RIS侧到达角、时延和衰落，根据自由空间损耗原理，上述路径衰落参数分别建模为α
BR,l
∝
(4πf
c
τ
BR,l
)
‑1和α
RU,u
＝(4πf
c
τ
RU,u
)
‑1，其中比例符号
∝
表示前者受到散射体未知损耗影响。
[0019]所述步骤S2，建立多载波导频训练信号模型，设计基于流形等效变换的RIS反射系数训练图样赋值方法，具体包括：
[0020]信道估计波束训练使用T
tr
个时间帧和K
tr
个频域子载波，在训练帧t内配置RIS阵列的反射系数阵列向量用户u发送导频符号x
u
，上行训练信号模型为
[0021][0022]其中，为等效级联信道，n
k,t
为信道高斯白噪声，
⊙
表示Khatri
‑
Rao乘积，Diag(x)表示以x为对角线的矩阵，eq指代等效信道相关参数；根据式(2)
可改写为
[0023][0024]其中，表示Hadamard乘积，设导频符号为将式(4)代入式(3)得
[0025][0026]其中，为等效路径数，二维索引映射为一维索引为路径p的等效衰落，为路径p的等效时延，为路径p对应的RIS等效阵列流形，其中θ
eq,p
＝{θ
D,l
,θ
A,u
}包含两条组成路径的角度参数；将K
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于均匀圆阵RIS的信道估计和用户定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，RIS系统与信道建模：设计均匀圆阵RIS的拓扑结构和单元布局，建立RIS辅助的通信与感知系统和多径信道模型；步骤S2，波束训练方法设计：建立多载波导频训练信号模型，设计基于流形等效变换的RIS反射系数训练图样赋值方法；步骤S3，信道角度参数估计：设计基于等效流形特性的信号实数化处理，设计基于空间谱估计算法的等效角度参数估计方法；步骤S4，参数解耦和用户定位：设计基于RIS拓扑和自由空间传播特性的角度、时延和衰落解耦方法，实现用户定位应用。2.如权利要求1所述的基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，其特征在于，所述步骤S1，设计均匀圆阵RIS的拓扑结构和单元布局，建立RIS辅助的通信与感知系统和多径信道模型，具体包括：考虑一个均匀圆阵RIS，由N
R
个反射单元构成，绕半径为r的圆周排布，其中阵元n方位角为β
n
＝2π(n
‑
1)/N
R
，位置为p
n
＝r[cosβ
n
,sinβ
n
]
T
；设远场平面电磁波入射角为θ，单位方向为则均匀圆阵RIS流形为其中，k0＝2π/λ为波长λ的电磁波波数，下标R指代RIS相关参数，exp(x)＝e
x
为以自然常数e为底的指数函数，(
·
)
T
表示转置，为虚数单位；考虑一个RIS辅助的无线通信与感知系统，其中单基站和U个用户均配备单天线，宽带系统基础频率为f
c
，传输带宽为f
s
，划分为K路子载波；所述RIS部署于近用户侧，用户至RIS信道由视距径主导，基站至RIS信道视距径受阻，由非视距散射径构成；子载波k上的基站和用户u至RIS的上行信道h
BR,k
和h
RU,u,k
分别建模为：其中，下标B,U,D,A分别指代基站BS、用户User、出发角AoD和到达角AoA相关参数，L为h
BR,k
组成路径数，f
k
＝f
c
+kf
s
/K为子载波k频率，θ
D,l
,τ
BR,l
,α
BR,l
分别为h
BR,k
散射径l的RIS侧出发角、时延和衰落，θ
A,u
,τ
RU,u
,α
RU,u
分别为h
RU,u,k
视距径的RIS侧到达角、时延和衰落，根据自由空间损耗原理，上述路径衰落参数分别建模为α
BR,l
∝
(4πf
c
τ
BR,l
)
‑1和α
RU,u
＝(4πf
c
τ
RU,u
)
‑1，其中比例符号
∝
表示前者受到散射体未知损耗影响。3.如权利要求1所述的基于均匀圆阵智能超表面的信道估计和用户定位方法，其特征在于，所述步骤S2，建立多载波导频训练信号模型，设计基于流形等效变换的RIS反射系数训练图样赋值方法，具体包括：信道估计波束训练使用T
tr
个时间帧和K
tr
个频域子载波，在训练帧t内配置RIS阵列的反射系数阵列向量用户u发送导频符号x
u
，上行训练信号模型为
其中，为等效级联信道，n
k,t
为信道高斯白噪声，
⊙
表示Khatri
‑
Rao乘积，Diag(x)表示以x为对角线的矩阵，eq指代等效信道相关参数；根据式(2)可改写为其中，表示Hadamard乘积，设导频符号为将式(4)代入式(3)得其中，为等效路径数，二维索引映射为一维索引为等效路径数，二维索引映射为一维索引为路径p的等效衰落，为路径p的等效时延，为路径p对应的RIS等效阵列流形，其中θ
eq,p
＝{θ
D,l
,θ
A,u
}包含两条组成路径的角度参数；将K
tr
个子载波上T
tr
个训练帧内的接收训练信号合并为数据矩阵Y＝Ψ
T
A
R,eq
G
eq
+N
ꢀꢀꢀꢀ
(6)其中，为训练周期内的RIS反射系数序列，A
R,eq
＝[a
R
(θ
eq,1
),...,a
R
(θ
eq,P
)]收集所有等效路径的RIS阵列流形，的第(p,k)处元素为路径p在子载波k上的等效复增益α
eq,p
exp(
‑
j2πf
k
τ
eq,...

【专利技术属性】
技术研发人员：林宇星，金石，尤肖虎，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：