【信道估计】基于最小方差无偏估计的智能反射面最优信道估计方案附matlab代码

原创已于 2024-12-23 21:46:25 修改 · 836 阅读

26 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

于 2024-02-19 12:35:57 首次发布

通信专栏收录该内容

46 篇文章

订阅专栏

本文比较了ON/OFF和基于DFT的两种方法在智能反射面(IRS)信道估计中的性能，发现DFT方法在精度上优于ON/OFF，但计算复杂度更高。研究结果对IRS系统优化设计和信道估计算法有重要指导意义。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

本文探讨了通过两种流行的方法对智能反射面（IRS）反射模式和信道估计进行联合设计：ON/OFF 方法 [1] 和基于 DFT 的方法 [2]。后者方法也被视为反射模式的最优设计。根据 CRLB，从理论上推导了这两种方法下估计的统计性能。仿真和数值结果验证了理论性能。

引言

IRS 已成为提高无线通信系统性能的很有前途的技术。通过控制 IRS 的反射模式，可以动态地改变无线信道，从而优化信号传播和覆盖范围。信道估计对于 IRS 系统至关重要，因为它提供了接收信号与发射信号之间的信道信息。

联合设计方法

ON/OFF 方法

ON/OFF 方法是一种简单的 IRS 反射模式设计方法，其中 IRS 要么反射入射信号，要么不反射。通过优化反射元素的状态（开或关），可以最大化信道增益或最小化信道失真。

DFT-based 方法

基于 DFT 的方法是一种更复杂但更优化的 IRS 反射模式设计方法。它利用离散傅里叶变换 (DFT) 来设计反射模式，以实现特定的信道响应。这种方法可以产生更精细的信道控制，从而提高信道估计的准确性。

信道估计的统计性能

基于 CRLB 的性能分析

CRLB（Cramer-Rao 下界）提供了信道估计的最低均方误差 (MSE) 界限。本文根据 CRLB 推导出两种联合设计方法下信道估计的统计性能。

ON/OFF 方法

对于 ON/OFF 方法，信道估计的 MSE 由 IRS 反射模式和信噪比 (SNR) 决定。通过优化反射模式，可以最小化 MSE。

DFT-based 方法

对于基于 DFT 的方法，信道估计的 MSE 由反射模式的分辨率和信噪比决定。更高的分辨率可以提高性能，但也会增加计算复杂度。

📣 部分代码

function [ele_MSE, var_in_theory] = on_off_LS(N, num_tx_ant, num_rx_ant, K, T, corr_coef, no_var)% %% configurations% % tx_power = 1;% N = 1000; % monte-carlo% % num_tx_ant = 1;% num_rx_ant = 10;% K = 20;% T = K + 1;% % corr_coef = 1;% no_var = 0.01;%% main function    % generate pilot signals: use QPSK or QAM modulation    x = zeros([T,num_tx_ant,1]);    symbol_set = [1+1i, 1-1i, -1+1i, -1-1i];    ind = randi([1,4],T,1);    for i = 1:T        x(i,:,1)= 1/sqrt(2) * symbol_set(ind(i,1));    end    temp_X = zeros([num_rx_ant, T]);    for i = 1:T        temp_X(:,i) = x(i,:,:)*ones([num_rx_ant,1]);    end    X = diag(reshape(temp_X, [num_rx_ant*T,1])); % TM * TM    % RIS parameters    PHI = blkdiag(1, eye(K,K));    PHI(:,1) = 1;    % generate observation matrix for on-off method    H = X * (kron(PHI, eye(num_rx_ant, num_rx_ant)));     % compute covariance matrix    cov_mat = no_var * inv(H'*H);    % cov_mat_2 = no_var * kron(inv(PHI'*PHI),eye(num_rx_ant,num_rx_ant));    var_in_theory = diag(cov_mat);    % total_est_error = zeros([N,1]);    error_mat = zeros([(K+1)*num_rx_ant, N]);    for iter = 1:N        % generate correlated Rayleigh flat-fading channel        [theta, ~] = generate_channel(num_rx_ant*(K + 1),num_tx_ant,corr_coef); % equivalent SIMO channels        % apply channel on the observation matrix to get the received signal s        s = apply_channel(theta, H, no_var);        % standard way of computation        theta_est = inv(H'*H) * H' * s;        % theta_est_simple = inv(H) * s;        % compute element-wise squared error        error_vec = theta - theta_est;        error_mat(:,iter) = (abs(error_vec)).^2;        % compute total squared error        % total_est_error(iter) = sum((abs(error_vec)).^2);                % compute the received SNR        snr = abs(s).^2/no_var;        snr_db = 10*log10(mean(snr));    end    ele_MSE = mean(error_mat,2);    % compute the mean of squared error (total)    % MSE = mean(total_est_error,'all');end

⛳️ 运行结果

仿真结果表明，基于 DFT 的方法在信道估计精度方面优于 ON/OFF 方法。这证实了基于 DFT 的方法的优越性，因为它可以产生更精细的信道控制。

计算复杂度

基于 DFT 的方法比 ON/OFF 方法计算复杂度更高。这是因为基于 DFT 的方法需要进行 DFT 计算，而 ON/OFF 方法只需要简单的二进制优化。

结论

本文探讨了 IRS 反射模式与信道估计的联合设计。通过两种流行的方法（ON/OFF 方法和基于 DFT 的方法），分析了信道估计的统计性能。仿真和数值结果验证了理论性能，表明基于 DFT 的方法在信道估计精度方面具有优势，但计算复杂度也更高。这些结果为 IRS 系统的优化设计和信道估计算法的开发提供了有价值的见解。