可重构智能表面通信系统的渐进信道估计方法

针对现有可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)的信道估计方法中反射系数为随机配置而导致接收端信噪比较低的问题,提出一种配置特定反射系数的渐进式信道估计方法。该方法利用非完整信道状态信息(channel state information, CSI)计算出当前时刻下的最优反射系数,然后将该最优反射系数与随机反射系数按照加权系数生成混合反射系数。在下一时刻RIS配置该混合反射系数,接收端使用松弛最小均方误差(relaxed minimum mean square error, RMMSE)信道估计方法来更新非完整信道状态信息。仿真结果表明,所提方法不仅能获得准确的信道估计结果,也能在估计过程中不断增大接收端信噪比,并减小导频开销,从而提高RIS辅助无线通信系统的频谱效率。

多天线系统下信道估计算法及性能分析

在多天线系统下对信道估计算法进行研究。比较最小二乘算法(Least Square,LS)和最小均方误差算法(Minimum Mean Square Error,MMSE)在多天线(MIMO)系统中的性能,并在二者的基础上,论述一种能够降低计算复杂度的松弛最小均方误差(RMMSE)估计方法。通过发送正交导频序列对RMMSE估计算法的性能进行仿真,并对其算法复杂度进行分析比较。结果表明,在保证一定性能的前提下,RMMSE算法复杂度可适当降低,这说明RMMSE估计算法具有较好的估计性能以及较低的计算量。