本發明屬于通信信號處理，涉及通信系統信道估計技術，具體涉及一種用于超大規模智能反射面系統的三維極域信道估計方法。

背景技術：

1、ris(reconfigurable?intelligent?surface-智能反射面)輔助通信是當前無線通信領域的一個研究熱點，尤其是在5g及未來6g通信系統中。ris可以在電磁水平上改變無線電波，而無需復雜的數字信號處理和有源功率放大器。ris是一種能夠通過電控方式動態調整電磁波傳播方向的人工表面結構，通常由大量低成本的無源反射單元組成。這些反射單元可以根據預設的控制算法，通過改變相位、幅度等參數，對入射的電磁波進行調控，從而改變波束的傳播方向、散射特性，甚至是衰減或放大特定信號。相比傳統的天線陣列或中繼器，ris具備低功耗、可編程、低復雜度等優勢，可以大幅度增強通信鏈路的性能。

2、信道估計是無線通信系統中的關鍵技術，對提升通信系統的性能和可靠性、優化資源分配、提高能效以及增強物理層安全具有重要作用。通過獲取精確的信道狀態信息，通信系統能夠動態調整傳輸策略，優化調制、編碼、波束成形等操作，從而提高頻譜效率和傳輸速率。

3、盡管ris輔助通信在提升系統性能方面具有顯著優勢，但在信道估計方面仍面臨諸多不足。首先，ris系統的高維度和復雜性使得傳統信道估計方法計算量巨大且難以實時處理。其次，由于硬件缺陷和環境變化的影響，傳統方法在實際場景中難以保證精度和魯棒性。

4、通過對以往相關專利和學術論文的深入檢索和分析可以發現，過去關于信道估計的研究工作大多集中在基于平面模型的二維變量上。這種方法雖然在理論上具有一定的研究意義，但在實際的通信系統中，平面模型與真實場景的三維復雜性存在較大的偏差。因此，傳統的二維模型難以充分反映實際信道環境的特點，尤其是在考慮天線陣列三維分布、信號傳播路徑多樣性以及不同傳播環境的非理想特性時，這種簡化模型的局限性顯得尤為突出。結果是，這種方法在實際應用中往往難以獲得高精度的信道估計，從而限制了其在真實通信系統中的適用性。

技術實現思路

1、發明目的：為了克服現有技術中存在的不足，提供一種用于超大規模智能反射面系統的三維極域信道估計方法，能夠提高ris輔助通信的復雜系統中信道估計精度和穩定性。

2、技術方案：為實現上述目的，本發明提供一種用于超大規模智能反射面系統的三維極域信道估計方法，包括如下步驟：

3、s1：建立upa-ula的ris輔助通信信道模型，其中，ris為均勻平面陣列upa天線排列，基站和用戶均為均勻線性陣列ula；

4、s2：根據ris輔助通信信道模型，獲取到子載波上接收的導頻信號；

5、s3：對接收的導頻信號進行極域變換，使信號在極域中展現稀疏性；

6、s4：基于極域變換后的導頻信號，設計包含俯仰角、方位角和距離三個近場極域信道變量的極域三維字典，稀疏表示信道特性；

7、s5：通過正交匹配追蹤(omp)算法，利用極域三維字典對信道進行估計，恢復信道狀態信息。

8、進一步地，所述步驟s1中ris作為中介，能夠調節信號的傳播路徑和增強信號質量。基站與用戶之間的信號傳輸首先經過ris反射，信號的傳播過程不僅受基站與用戶陣列的幾何位置影響，還受到ris陣列的重新配置和控制的影響。

9、upa陣列采用二維的天線排列方式，而ula陣列采用一維的天線排列。在這種布局下，信號傳播的路徑長度差異、波前的形態變化及其相位差異等因素均會影響信號的傳播特性。在建模時，可以通過考慮這些因素，結合近場傳播理論，設計一個適應ris配置的近場信道模型，模擬ris在不同配置下對信號的反射和重定向效應。

10、upa-ula的ris輔助通信信道模型的建立包括：

11、ris輔助通信系統包括基站與ris之間的信道矩陣g；信道和ris與用戶之間的信道矩陣h；ris相移矩陣定義為φ＝diag(φ)，其中表示相移角度；

12、信道矩陣g為遠場信道矩陣，信道矩陣h為近場信道矩陣，并通過saleh-valenzuela進行建模，分別表示為

13、

14、其中，α和β分別表示路徑損耗系數；a(·)和b(·)為陣列相應向量，表示為

15、

16、

17、其中，和θl分別表示方位離開角(aod)和俯仰離開角(aod)；由于b(·)為子載波m上的球形陣列響應，向量坐標為的第個元素與坐標為的目標之間的距離表示為

18、

19、進一步地，所述步驟s2中第m個子載波上接收的導頻信號表示為

20、ym＝agφh+nm????(7)

21、其中，nm表示噪聲，a表示整體觀測矩陣，其中所有元素都是獨立的，可以等概率的從中生成。

22、進一步地，所述步驟s3中極域變換通過將信號從傳統時域或頻域轉換為極坐標表示，提取俯仰角、方位角和距離三個變量，并使信號在極域表現出稀疏性。

23、由于在近場信道中，信號的傳播不僅受距離影響，還受到信號源位置的角度變化(俯仰角和方位角)影響。因此，近場極域信道的變量主要包括俯仰角、方位角和距離，這三個變量決定了信號源的位置和傳播方式。

24、俯仰角和方位角分別表示信號傳播方向的垂直和水平分量，影響信號的到達角度，而距離則決定信號的傳播衰減程度。

25、進一步地，所述步驟s4中極域三維字典的設計包括如下步驟：

26、a1：對ris陣列的近場傳播特性進行建模；

27、a2：利用菲涅爾近似優化字典中列的相關性；

28、a3：通過幾何平均法確定關鍵距離采樣點，最小化字典矩陣的列相關性。

29、進一步地，所述步驟a2具體包括：

30、首先要對于球形陣列響應b(·)進行處理，使其在極域中列相干性盡可能地小；為此對于式(5)中的表達，利用菲涅爾近似進行簡化，則近場陣列響應表示為

31、

32、在此基礎上，球形陣列響應定義為：

33、

34、為了確保滿意的信道恢復精度，角度和距離的采樣應設計為最小化極域變換矩陣p的列相關性其中，和表示p中的任意兩列；定義和則列相關性表示為:

35、

36、對于列相關性，本發明采用距離采樣的方法。對于以相同角度θ和采樣的任意兩個向量，即第一個線性相位項變為零，因此被消除；在這種情況下，列相關性f(θp,θq,φp,·q,rp,rq)僅依賴于第二個二次相位項，而這個相位項受到與距離相關的項的影響；由于二次相位特性的內在復雜性，與角度采樣推導不同，為了解決這個問題，二次表達式中的交叉項可以近似忽略，則表達式表示為

37、

38、利用菲涅爾函數，公式(11)表示為

39、

40、其中，式中以及為菲涅爾函數。

41、極域三維字典的稀疏表示通過公式(12)來優化列相關性。

42、進一步地，所述步驟a3具體包括：

43、由于g(·)函數顯示出顯著的下降趨勢，并伴有輕微波動。因此，為了使列相關性盡可能小，即使低于期望的閾值η，應首先計算列相關性的閾值βη，使得|g(·)|＝η；由于|g(·)|的下降趨勢，近似得出β≥βη；基于條件β≥βη和采樣的距離rp和rq必須滿足

44、

45、其中，考慮到陣列孔徑dy/z＝ny/zd，進一步將rη表示為

46、假設其中一個采樣距離為其中t＝1,2,…，則推導出

47、

48、對于任意給定的角度和θ，如果距離采樣為

49、

50、為了解決距離rt由兩個變量和組成，這使得在采樣時難以獲得合適的距離這個問題，采用幾何平均法，將距離采樣表示為

51、

52、其中，

53、進一步地，所述步驟s5中正交匹配追蹤算法包括如下步驟：

54、b1：對接收到的導頻信號進行初始化，將殘差設為初始信號，并將信道估計向量初始化為全零，同時創建一個空的支持集來記錄后續選中的字典元素；

55、b2：計算殘差與所有字典元素之間的內積，選擇內積最大的字典元素，將其視為當前最有助于信號恢復的原子，并將該元素加入支持集中；

56、b3：使用所選字典元素更新信道估計值，并計算新的殘差；

57、b4：重復迭代上述步驟直至滿足殘差閾值條件，將支持集中的字典元素組合起來，完成信號的恢復，得到最終的信道估計結果。

58、通過這種迭代選擇和更新，omp能夠充分利用信道的稀疏特性，實現高效且精確的信道估計。

59、本發明方法可用于動態環境下的信道估計，能夠在多用戶場景中提高通信穩定性和抗干擾能力。該方法適用于基于upa-ula架構的ris輔助通信系統，能夠顯著降低計算復雜度，同時提高信道估計精度和能效。

60、有益效果：本發明與現有技術相比，提供的基于三維變量的系統化的信道建模與估計方法在ris增強的近場通信場景中表現出顯著優勢。通過結合基站、用戶以及ris的陣列結構和傳播特性，該方法能夠精確描述近場傳播中的信道特性，特別是在處理波前效應和距離衰減時尤為有效。利用極域變換來展現信道的稀疏性，使模型更易于信號分析與處理。同時，omp算法以逐步逼近策略選擇最相關的字典元素，從而實現高效且精確的信道估計，顯著降低了計算復雜度，還為實際通信系統提供了優化設計的理論支持，能有效提升數據傳輸效率，減少干擾與誤碼率，充分利用ris的優勢來實現穩定、高效的通信。