RIS輔助無線系統中基于壓縮感知的稀疏度自適應級聯信道估計方法研究

米連鋒 何雪云 孫林慧

（南京郵電大學通信與信息工程學院，江蘇南京 210003）

1 引言

近年來，可重構智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）技術逐漸引起了眾多學者的研究，通過布置大量的RIS 無源元件來人為改善無線通信過程中的通信環境［1］，提高信道容量，擴大覆蓋范圍［2］，被公認為是6G 潛在的通信技術之一［3］。RIS 元件都是無源器件，不能發射、接收或處理任何導頻信號［4］，并且RIS 通常由數百個元素組成，需要估計的信道維度比常規通信系統大很多，因此信道估計是RIS 輔助無線通信系統的一個關鍵挑戰［5］。CS 技術能同時對數據進行采集和壓縮［6-7］，常用于信道估計［8］。已經有學者針對RIS 輔助無線通信系統級聯信道估計問題提出了基于CS的估計方法，如RSS-OMP（Row-Structured Sparsity Orthogonal Matching Pursuit，RSS-OMP）算法［9］、DS-OMP（Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit，DS-OMP）算法［10］等。RSS-OMP 算法是基于矩陣行結構稀疏特性的方案，而DS-OMP算法是在前者的基礎上，利用級聯信道的雙結構稀疏特性即行稀疏特性和列稀疏特性，進一步提高算法估計性能。然而，這些算法都存在一個公共的問題，均假設通信信道的稀疏度信息是已知的，而實際應用中這些參數很難準確獲取，這就使得算法在實際系統中的應用受到極大的限制。

因此，本文提出了一種自適應雙結構稀疏正交匹配追蹤算法（Adaptive Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit，ADS-OMP），即在已有DS-OMP算法利用雙結構稀疏特性的基礎上，通過設計合理的判決準則和迭代閾值完成公共非零行支撐集和公共非零列支撐集的估計，使其能在行稀疏度和列稀疏度均未知的情況下完成信道估計。仿真結果表明，本文提出的ADS-OMP 算法與DS-OMP 算法估計性能一致，算法復雜度略微提升。……