可重构智能表面中的低复杂度毫米波信道追踪算法.pdf
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1、可重构智能表面中的低复杂度毫米波信道追踪算法蒲旭敏*刘雁翔孙致南李静洁陈前斌金石(重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065)(东南大学移动通信国家重点实验室南京211189)摘要:针对可重构智能表面(RIS)中的毫米波通信系统,用户至RIS端信道角度参数的缓慢变化,该文提出一种基于牛顿算法的低复杂度信道追踪方案。该方案将RIS部分元件连接射频(RF)链,首先使用2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法初始化估计角度,并且使用最大似然算法估计路径增益。在后续时隙中,使用牛顿算法追踪每个时隙的角度参数。由于环境突然变化和终端缓慢变化会导致信道矩阵发生突变,若检测到信道突变,则再次初始化参数,否
2、则使用牛顿算法继续追踪角度参数。仿真结果表明,该方案在具有优良性能的前提下复杂度可以达到最低,极大节约算力资源,在计算复杂度和性能之间可以取得很好的平衡。关键词:可重构智能表面;信道追踪;牛顿算法;低复杂度中图分类号:TN92文献标识码:A文章编号:1009-5896(2023)08-2911-08DOI:10.11999/JEIT220875A Low Complexity Millimeter Wave Channel Tracking Algorithmin Reconfigurable Intelligent SurfacePUXuminLIUYanxiangSUNZhinanLIJi
3、ngjieCHENQianbinJINShi(School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts andTelecommunications,Chongqing 400065,China)(National Mobile Communications Research Laboratory,Southeast University,Nanjing 211189,China)Abstract:Inthispaper,alowcomplexitychanneltrackingscheme
4、basedonNewtonalgorithmisproposedforthemillimeterwavecommunicationsystemassistedbyReconfigurableIntelligentSurfaces(RIS).TheproposedtrackingalgorithmisusedtotracktheslowvariationoftheanglebetweentheuserandtheRIS.Intheproposedscheme,someelementsofRISareconnectedtotheRadioFrequency(RF)chains.Thetwo-Dim
5、ensionalFastFourierTransform(2D-FFT)algorithmisusedtoinitializetheangleestimation,andthentheNewtonalgorithmisusedtotracktheangleparametersineachtimeslot.Thechannelgainofeachslotisestimatedbymaximumlikelihoodalgorithm.Thechannelabruptchangesiscausedbysuddenenvironmentalchangeandslowchangeofusertermin
6、al.Iftheabruptchangeisdetected,theangleparametersareinitializedagain,otherwisetheNewtonalgorithmisstillusedtotracktheangleparameters.Simulationresultsshowthattheproposedchanneltrackingschemenotonlyachievesthelowestcomplexitybutalsoensuresexcellentperformance,whichachievesagreattradeoffbetweencomputa
7、tionalcomplexityandchannelestimationperformance.Key words:ReconfigurableIntelligentSurfaces(RIS);Channeltracking;Newtonalgorithm;Lowcomplexity收稿日期:2022-06-30;改回日期:2022-10-28;网络出版:2022-11-05*通信作者:蒲旭敏基金项目:国家自然科学基金(61701062),中国博士后科学基金(2019M651649),江苏省博士后科研基金(2018K041c),重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202100649,KJ
8、QN202000612)FoundationItems:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(61701062),ChinaPostdoctoralScienceFoundation(2019M651649),JiangsuPlannedProjectsforPostdoctoralResearchFunds(2018K041c),TheScienceandTechnologyResearchProgramofChongqingMunicipalEducationCommission(KJQN202100649,KJQN202000612)第45
9、卷第8期电子与信息学报Vol.45No.82023年8月JournalofElectronics&InformationTechnologyAug.20231 引 言可重构智能表面(ReconfigurableIntelligentSurface,RIS)作为第6代(SixthGeneration,6G)移动通信潜在技术之一,具有广阔的应用前景1。RIS辅助大规模多输入多输出(MultipleInputMul-tipleOutput,MIMO)系统可以显著提高无线通信覆盖率、吞吐量和频谱效率2。毫米波信道的高路损极易阻断用户(UserEquipment,UE)与基站(BaseStation,B
10、S)的视距(LineofSight,LoS)径,严重影响通信质量。引入RIS动态调整信号幅度或相移可以提高传输性能3。文献4利用无人机辅助RIS提高其反射能力及覆盖范围,可以最大化中继网络传输速率。文献5在信源与用户间放置RIS可以降低保密中断概率,增强系统保密性能。实现上述目标需要获取UE-RIS-BS链路的准确信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)。在RIS辅助的毫米波通信系统中,一般BS和RIS的分布是固定的,其链路为准静态信道,多个时隙内仅需估计1次。而环境突然变化(如车辆和行人堵塞)以及终端缓慢变化会导致UE-RIS信道突变和角度变化。为保证估计性能,
11、需要在多个时隙内追踪UE-RIS信道角度6并检测信道突变。目前,RIS分为无源和有源两种架构,文献7针对无源RIS架构提出最小二乘(LeastSquare,LS)算法以估计上行链路级联信道,但是该架构在RIS端无法获得观测数据,所以信道估计和追踪只能在BS或UE端完成,既降低了RIS波束成形增益,又具有相当大的计算复杂度。文献8为降低计算复杂度,采用高斯赛德尔(GaussSeidel,GS)迭代算法进行估计,但在UE角度变化时估计灵活性较差。文献9提出一种基于稀疏矩阵分解的信道估计方法,但需要对每个RIS无源元件进行单独的幅度控制,导致成本极为昂贵。文献10在时变场景下将级联信道建模为状态空间
12、模型以捕获信道相关性,并采用卡尔曼滤波(KalmanFilter,KF)算法估计时变信道。文献11使用KF分别追踪LoS信道和级联信道,进一步优化导频和RIS反射系数矩阵以提高估计精度。RIS配置射频(RadioFrequency,RF)链组成有源RIS架构,可以在RIS端处理信号并分离估计UE-RIS-BS信道,利用无线信道固有稀疏性能以少量训练开销提取特定信道参数,降低计算复杂度12,13。如文献14针对有源RIS结构,利用波束空间域信道稀疏性,提出一种多目标交替优化信道估计方案,可以在RIS侧灵活估计信道并节省训练开销,但不涉及波束空间域角度变化,不利于实际系统的应用。文献15将RIS连
13、接RF链用于基带测量,利用深度学习方法估计RIS信道,证明了信道感知时间对最优RIS相移矩阵的影响,但是需要大量数据集进行长时间离线训练。文献16利用有限RF链分别估计UE-RIS信道和RIS-BS信道,提出一种基于求根多重信号分类(Root-MUltipleSIgnalClassifica-tion,Root-MUSIC)算法的信道估计方案,可以获得级联链路独立CSI,有效提升估计灵活性,但是Root-MUSIC算法涉及求解多项式的根,仍然存在较大计算复杂度。针对RIS辅助的毫米波通信系统,本文提出一种基于牛顿算法的信道追踪方案。所提方案将RIS连接“L”型RF链,首先使用2维快速傅里叶变换
14、(Two-DimensionalFastFourierTransform,2D-FFT)算法分离估计第1个时隙UE-RIS和RIS-BS信道角度参数17,并使用最大似然(MaximumLikelihood,ML)算法分离估计级联信道路径增益完成初始化,最后在后续时隙使用牛顿算法追踪UE-RIS链路角度,并对UE-RIS信道进行突变检测,如果检测到突变则再次初始化,否则继续使用牛顿算法追踪角度。仿真结果验证该方案在环境突然变化和UE缓慢移动时具有优越性能,并且分离估计级联信道可以减少估计开销,经过分析,所提方案计算复杂度远小于LS算法、线性最小均方误差(LinearMinimumMeanSqua
15、redError,LMMSE)算法和KF算法18,极大节约算力资源,实现计算复杂度与性能之间的良好折中。2 系统模型NRNTNI=NhI NvINhINvILL NhIL (33)H0H1Pfa其中,是预先定义的判决门限,预设发生事件被判决为事件的虚警概率为Pfa=Pln(L(YhR(t);H0(34)Pfa2ln(L(YhR(t)22LNTQ2v(x)=xp(t)dtp(t)给定虚警概率可确定门限 的取值,因为服从卡方分布,定义为右尾概率,其中为概率密度函数,可得门限 为=12Q122LNT(Pfa)(35)H1依据以上判决准则,当判决为事件可认为信道突变,此时重新利用2D-FFT初始化信道
16、矩阵,开始下一次追踪。综上,本文信道追踪方案算法流程如算法1所示。4 计算复杂度分析H(t)H(t)H(t)本文信道追踪计算复杂度由追踪角度和估计路径增益两部分组成。作为对比,引入文献18的KF算法追踪本文场景信道角度,并在第1个时隙和突变的时隙使用2D-FFT初始化角度,利用ML估计路径增益,同时引入LS和LMMSE算法进行对比。本文将算法的乘法和加法运算量之和作为计算复杂度的衡量指标,将4种算法的复杂度对比结果列于表1中。NITNTLLaRcLS算法和LMMSE算法计算复杂度仅与RIS反射元件数、时隙数及发送天线数相关,KF算法与本文算法还与RF链数、路径数及循环次数相关。值得一提的是,K
17、F算法涉及矩阵第8期蒲旭敏等:可重构智能表面中的低复杂度毫米波信道追踪算法2915O(16L3a+(LNT)3)NI=40L=5Rc=3NT=5La=3T=10求逆以及高维矩阵相乘,因此其计算复杂度包含多个立方项。将上述算法应用于RIS反射单元数、水平/竖直方向上RF链数、循环次数、用户天线数、路径数和时隙数的场景,KF算法复杂度最高为26 460,是本文算法的17倍,LMMSE算法复杂度为11 945,是本文算法的8倍,LS算法复杂度为6 205,是本文算法的4倍。综上,验证了本文信道追踪方案可以极大减少计算复杂度。5 仿真结果与分析本节通过仿真验证所提方案在RIS通信系统中的性能表现,仿真
18、参数设置如表2所示。采用归一化均方误差衡量所提信道追踪方案的性能,表达式为NMSE=E|H H|2F|H|2F(36)|FFHH(t)GHH(t)G其中,为矩阵 范数,以或者代替为真实信道,以或者代替为估计信道。2u=0.5为更好地验证所提方案性能,引入文献10所用LS和LMMSE算法作为对比算法,因为该文献场景与本文类似,同时也引入文献18用于信道追踪的KF算法进行对比。图2为不同算法NMSE性能随SNR变化的对比曲线,设置角度变化方差。仿真结果表明,任意SNR下,本文方案性能均优于LS与LMMSE算法,因为本文方案将角度追踪转化为极值求解,若相邻时隙角度变化量较小,则使用算法1 基于牛顿算
19、法的信道追踪方案t=1,2,.,I(t)YhR(t)YvR(t)Y(t)Rc输入:时隙数:;导频信号:;RIS接收信号:,;BS接收信号:;循环次数:H(t)G输出:UE-RIS信道估计值;RIS-BS信道估计值la=1,2,.,Laforwhen t=1 laH(1),laH(1),laH(1)lb,lb,lbala(1)blb(1),2D-FFT求解角度:根据式(15)、式(16)、式(17)分别计算,同理求解ML求解路径增益:根据式(22)计算,同理求解t=2,3,.,I(2)fork=1,2,.,Rcfor ula(t)(k)vla(t)(k)=ula(t)(k1)vla(t)(k1)
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