【通信】基于Matlab模拟上行链路LLR RIS信道估计

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🔥 内容介绍

近年来，大规模MIMO（多输入多输出）系统在提升无线通信系统容量和覆盖范围方面展现出巨大的潜力。然而，大规模MIMO系统面临着巨大的硬件成本和功耗问题。重构智能反射面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）技术的兴起为解决这些问题提供了一种极具前景的方案。RIS由大量低成本、低功耗的元件组成，能够通过智能控制反射信号的相位和幅度，从而实现对无线信道环境的灵活操控，有效增强信号强度并降低干扰。本文将重点讨论上行链路中基于Log-Likelihood Ratio (LLR) 的RIS信道估计方法，分析其面临的挑战，并探讨几种主要的估计方法及其优缺点。

上行链路LLR-RIS信道估计的复杂性源于RIS自身的特性及其与用户设备（UE）和基站（BS）之间的复杂信道交互。不同于传统的MIMO系统，RIS并不直接进行信号处理，而是通过被动地调整反射系数来改变信道响应。这使得信道估计过程需要考虑RIS元件的反射系数、UE到RIS的信道、RIS到BS的信道以及UE到BS的直达链路等多个因素，增加了估计的难度。此外，在实际应用中，RIS元件的反射系数通常存在不确定性和误差，进一步增加了信道估计的挑战性。 精确的信道状态信息（Channel State Information, CSI）对于上行链路的资源分配、预编码和解码至关重要，因此高效且精确的LLR-RIS信道估计方法显得尤为重要。

目前，针对上行链路LLR-RIS信道估计，主要存在以下几种方法：

1. 基于最小二乘法的估计方法: 这种方法通过最小化接收信号与估计信号之间的误差平方和来估计信道参数。其优点在于计算复杂度相对较低，易于实现。然而，最小二乘法对噪声比较敏感，在低信噪比（SNR）条件下估计精度较低。为了提升鲁棒性，可以结合正则化技术，例如岭回归或LASSO回归，来抑制噪声的影响。

2. 基于最大似然估计的方法: 最大似然估计方法通过寻找使得观测数据概率最大化的信道参数作为估计值。该方法在高SNR条件下具有渐进有效性，估计精度较高。但是，最大似然估计通常需要进行复杂的迭代运算，计算复杂度较高，尤其是在大规模RIS场景下，计算量会急剧增加，难以满足实时性要求。

3. 基于压缩感知的方法: 压缩感知利用信号的稀疏性来减少所需的观测数据量，从而降低采样率和计算复杂度。在某些情况下，RIS反射系数可以被建模为稀疏向量，因此压缩感知方法可以有效地应用于LLR-RIS信道估计。该方法能够在低采样率下获得较好的估计精度，但其性能很大程度上依赖于信号的稀疏性假设是否成立。

4. 基于深度学习的方法: 深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以学习复杂的非线性映射关系，从而实现对信道参数的高精度估计。深度学习方法不需要对信道模型做严格的假设，具有较强的适应性，可以在各种复杂的信道环境中取得良好的性能。然而，深度学习方法需要大量的训练数据，训练过程复杂，且模型的可解释性较差。

上述方法各有优缺点，其适用性取决于具体的应用场景和系统要求。例如，在低复杂度要求的场景下，最小二乘法是一种可行的选择；而在高精度要求的场景下，最大似然估计或深度学习方法可能更合适。 此外，还可以结合不同的方法，例如将深度学习与压缩感知相结合，以兼顾精度和计算复杂度。

未来的研究方向：

上行链路LLR-RIS信道估计的研究仍处于发展阶段，未来研究可以关注以下几个方向：

• 更鲁棒的估计方法: 研究能够应对信道不确定性、RIS元件误差以及噪声影响的更鲁棒的估计方法。

• 低复杂度算法设计: 开发具有低计算复杂度和低功耗的信道估计算法，以满足实际应用的需求。

• 联合信道估计与资源分配: 研究联合信道估计和资源分配的算法，以进一步提升系统性能。

• 基于物理层安全性的信道估计: 研究在物理层安全性考虑下，如何设计更安全的信道估计方法。

📣 部分代码

%Input:

%  Lci        : A prior Information

%  H          : LDPC matrix

%  N0         : Noise variance

%  iteration  : Number of iteration

%  d,NN,delta : The quantization parameters in the paper

%

%Output:

%  LQi        : A posterior Information

%

% Author: Zhichao Shao

% get size from the parity check matrix

[M,N] = size(H);

LQi = zeros(1,N);

vHat = zeros(1,N);

% Asscociate the L(ci) matrix with non-zero elements of H

Lci = Lci;

Lqij = H.*repmat(Lci, M, 1);

% Initialization

Lrji = zeros(M, N);

% Iteration

for n = 1:iteration

   

   % ----- Horizontal step -----

   for i = 1:M

      

      % Find non-zeros in the column

      c1 = find(H(i, :));

      % Update

      Lrji(i, c1) = horizontal_step(Lqij(i,c1));

   end % for i

   % ------ Vertical step ------

   for j = 1:N

      % Find non-zero in the row

      r1 = find(H(:, j));

      

      for k = 1:length(r1)        

         % Update

         Lqij(r1(k), j) = Lci(j) + sum(Lrji(r1, j)) - Lrji(r1(k), j);

      end % for k

      

      % Get L(Qi)

      LQi(j) = Lci(j) + sum(Lrji(r1, j));

      % Decode L(Qi)

      if LQi(j) < 0

          vHat(j) = 1;

      else

          vHat(j) = 0;

      end

                  

   end % for j

   

   if sum(mod(vHat*H',2)) == 0

       break;

   end

   

end % for n

LQi = -LQi;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王茜,马东堂,郭登科,等.基于在线训练的RIS辅助通信系统低复杂度信道估计方法[J].信号处理, 2024, 40(7):1307-1317.

[2] 谢磊.基于稀疏多径矩阵的RIS辅助无线通信系统的信道估计[J].电脑知识与技术, 2024, 20(11):81-83.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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