【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法及系统，属于通信。
技术介绍
1、大规模输入多输出（mimo）技术是第五代通信系统的关键技术之一，在基站（bs）处部署大量天线可显著提高通信系统的性能。随着科技的进步，可重构智能反射面（ris）技术逐步成为未来6g通信的一种有前景的新技术。此外，ris辅助的大规模mimo通信系统通过采用大量无源反射元件，以较低的成本提高了频谱效率（se）和能量效率（ee）。
2、大规模mimo系统的性能增益依赖于基站获得精确的信道状态信息（csi）。在时分双工（tdd）系统中，由于上下行信道具有互易性，通过上行信道估计可以轻易地获得下行信道csi。现有的ris辅助通信系统的研究中，考虑了tdd模式。然而，tdd模式要求收发两端具有非常精确的时间同步，否则会产生严重干扰，而频分双工（fdd）技术则通过在上下行间设置保护频段实现了更强的抗干扰，是目前移动通信网络中广泛采用的双工模式。但在fdd模式下，上下行信道互易性不成立，bs要获得csi需用户设备（ue）进行反馈。
3、在fdd模式下ris辅助的大规模mimo系统中，主要障碍是反馈开销随着bs天线数量和ris反射单元数量的增加而增加。因此需要降低反馈开销，同时在bs端实现高精度的csi重构。
4、现有技术提出的基于压缩感知的算法和基于深度学习的算法并没有很好的平衡反馈开销和重建精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种ris辅助大规模m
2、一种ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，所述方法包括：
3、获取单天线ue从ue-ris-bs路径反馈出的csi信道状态信息；
4、将csi信道状态信息的反馈分解为非零列信号向量的索引和非零列信号向量的反馈；
5、对分解后的非零列信号向量的索引和非零列信号向量的反馈进行处理，得到增量csi信道状态信息；
6、将增量csi信道状态信息输入到训练好的反馈模型中，输出重构csi信道状态信息；
7、其中，所述反馈模型在基站bs端利用预储存csi信道状态信息训练一对降维、重构字典组，通过交替迭代的方式对降维、重构字典组进行优化，得到两组最优字典，利用两组最优字典输出重构csi信道状态信息。
8、进一步地，所述获取单天线ue从ue-ris-bs路径反馈出的csi信道状态信息，包括：
9、单天线ue接收的信号表示为：
10、 (1)
11、其中是第个ue的接收信号；表示从ris到第个ue的ris-ue信道；是在bs处预编码的传输信号；表示从bs到ris的bs-ris信道矩阵；为ris元件的总数量，为bs的天线总数量；为第个ue处的加性高斯白噪声，表示ris反射元件相移值的对角矩阵，并且 ，其中 ()为ris的元件索引，和分别表示第个反射元素的幅值和相位系数；为虚数单位；
12、由于是对角矩阵，因此有，第个ue的等效下行信道表示为：
13、(2)
14、于是空间域中第个ue 的bs-ris-ue级联信道表示为：
15、(3)
16、其中仅依赖于下行csi，若直接反馈，则用户反馈个信道衰落系数。
17、进一步地，所述反馈模型采用saleh valenzuela 几何信道模型进行建模，在所述反馈模型中，bs-ris信道表示为：
18、(4)
19、其中是归一化因子一，为bs和ris之间的路径数，，是第条路径的复增益，、分别表示与ris和基站bs相关的阵列响应向量，、、分别为为ris的方位角的到达角、ris的俯仰角的到达角和bs的方位角的离开角。
20、进一步地，所述基站bs相关的阵列响应向量表达式为：
21、(5)
22、(6)
23、式中、分别为ris元件与基站bs的天线的间距，为信号波长，、分别为ris元件在垂直方向和水平方向上的数量，、(，)分别表示ris元件的水平索引和垂直索引，，（）为bs的天线索引。
24、进一步地，第个ue 的bs-ris-ue级联信道中ris与第个ue之间的信道向量表示为：
25、(7)
26、其中为ris与第个ue之间的路径数，为归一化因子二，为第个路径的复增益，、分别为ris的方位角的离开角和ris的俯仰角的离开角；在处的阵列响应向量用式(5)表示；
27、根据式(3)、式(4)和式(7)，在第个ue的级联信道矩阵可表示为：
28、(8)
29、其中为第个用户接收到的第个路径的复增益；
30、将记为，并令，则式(8)简化为：
31、(9)。
32、进一步地，所述将csi信道状态信息的反馈分解为非零列信号向量的索引和非零列信号向量的反馈，包括：
33、通过下行信道估计获得每个ue的完整的下行csi信道状态信息；
34、利用毫米波传播环境中角域有限的信道特性，将级联信道矩阵转换为混合域级联信道矩阵，该转换表示为：
35、(10)
36、其中为基站bs处aod的角分辨率大小，是在基站bs处aod的角分辨率g的字典矩阵，利用字典矩阵，将基站bs处的aod量化为网格，字典矩阵如下所示：
37、(11)
38、其中表示量化aod的角度，且；其中第个网格的离散角度值为字典矩阵的第列中的阵列响应向量的角度，表示为，因此的每一列根据式(6)生成；
39、已知是多个ue共享的从基站bs到ris的bs-ris信道矩阵，通过角域变换得到的具有少量具有优势信道增益的非零列，且非零列数就是路径数，中的第个非零列表示为：
40、(12)
41、其中，，，且为中非零列的索引。
42、进一步地，所述反馈模型的训练方法包括：
43、获取样本数据集，通过高维数据非零列信号向量进行采样处理，得到训练集；
44、构建初始模型；
45、采用训练集训练初始模型，其中初始模型包括初始的降维字典组和重构字典组；
46、初始的降维字典组和重构字典组分别通过保持样本数据集之间的邻居关系和编码关系不变，进行交替优化处理，获取最优字典和最优的编码向量，得到最优的降维字典组和重构字典组；
47、最优的重构字典组保留在基站端，最优的降维字典组分享至用户端，得到训练好的反馈模型。
48、进一步地，所述训练集包括分解后的csi信道状态信息先部分传输到基站bs端的预储存csi信道状态信息。
49、进一步地，所述将增量csi信道状态信息输入到本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述获取单天线UE从UE-RIS-BS路径反馈出的CSI信道状态信息，包括：
3.根据权利要求2所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述反馈模型采用Saleh Valenzuela 几何信道模型进行建模，在所述反馈模型中，BS-RIS信道表示为：
4. 根据权利要求3所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述基站BS相关的阵列响应向量表达式为：
5.根据权利要求4所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，第个UE 的BS-RIS-UE级联信道中RIS与第个UE之间的信道向量表示为：
6.根据权利要求4所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述将CSI信道状态信息的反馈分解为非零列信号向量的索引和非零列信号向量的反馈，包括：
8.根据权利要求7所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述训练集包括分解后的CSI信道状态信息先部分传输到基站BS端的预储存CSI信道状态信息。
9.根据权利要求7所述的RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构方法，其特征在于，所述将增量CSI信道状态信息输入到训练好的反馈模型中，输出重构CSI信道状态信息，包括：
10.一种RIS辅助大规模MIMO系统的CSI反馈重构系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，其特征在于，所述获取单天线ue从ue-ris-bs路径反馈出的csi信道状态信息，包括：
3.根据权利要求2所述的ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，其特征在于，所述反馈模型采用saleh valenzuela 几何信道模型进行建模，在所述反馈模型中，bs-ris信道表示为：
4. 根据权利要求3所述的ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，其特征在于，所述基站bs相关的阵列响应向量表达式为：
5.根据权利要求4所述的ris辅助大规模mimo系统的csi反馈重构方法，其特征在于，第个ue 的bs-ris-ue级联信道中ris与第个ue之间的信道向量表示为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱慕君，虞舜驰，宋云超，黄钲，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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