本文由李贵勇、杜一舟和王丹共同撰写，发表于《电子与信息学报》2023年7月第45卷第7期。该研究由重庆邮电大学通信与信息工程学院的研究团队完成，得到了重庆市自然科学基金（CSTC2021JCYJ-MSXMX0454）的支持。本文的研究主题为“可重构智能表面辅助的多用户通信宽带信道估计”，旨在解决太赫兹（THz）通信链路中由于严重传输衰减和宽带系统中波束斜视（beam squint）导致的传统信道估计方案性能下降的问题。

研究背景与动机

太赫兹（THz）通信因其大带宽和高数据速率，被认为是满足未来无线通信系统中爆炸式数据流量需求的关键技术。然而，THz信号的极高传播衰减和分子吸收限制了其传输距离和覆盖范围。可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）作为一种新兴技术，能够以较低的硬件成本和能耗显著提高无线通信系统的容量和覆盖率。然而，RIS的性能增益高度依赖于信道状态信息（Channel State Information, CSI）的准确性，而RIS的无源性和高维级联信道使得CSI的准确获取具有挑战性。

现有的RIS辅助单用户通信的信道估计方案已取得一定成果，但这些方案直接推广到多用户通信系统中效率较低。此外，现有的宽带信道估计方案大多忽略了波束斜视的影响，导致传统信道估计方案在宽带系统中失效。因此，本文提出了一种低复杂度的两阶段级联信道估计方案，旨在解决波束斜视影响下的RIS辅助多用户THz通信系统中的信道估计问题。

研究方法与流程

本文提出的两阶段级联信道估计方案分为两个主要阶段：

第一阶段：典型用户级联信道估计

在第一阶段，研究团队选择最接近基站（Base Station, BS）的用户设备（User Equipment, UE）作为典型用户，利用THz信道的稀疏性和对数和函数，将信道估计问题转化为一个非凸目标优化问题。通过梯度下降法优化目标函数，使待估信道参数迭代逼近最优解，从而估计出典型用户的级联信道。具体步骤如下： 1. 问题描述：将信道估计问题转化为参数恢复问题，估计路径增益、角度信息和时延参数。 2. 基于梯度下降的迭代加权算法：利用对数和函数替换0范数，将非凸优化问题转化为无约束优化问题，并通过优化最小化（Majorization-Minimization, MM）方法求解。 3. 剪枝策略：在迭代过程中，通过剪枝策略去除路径增益过小的路径，减少计算复杂度。

第二阶段：其他用户级联信道估计

在第二阶段，研究团队利用其他用户的级联信道与典型用户信道的强相关性，通过较低的导频开销估计其他用户的级联信道。具体步骤如下： 1. 信道相关性利用：由于每个RIS反射元件通过相同的RIS-BS信道将来自不同用户的信号反射到BS，因此可以将任意用户的反射信道视为其他用户反射信道的缩放版本。 2. 最小二乘（LS）算法：利用LS算法估计缩放因子，从而减少待估计的未知信道系数的数量。

主要结果与结论

仿真结果表明，本文提出的两阶段级联信道估计方案在归一化均方误差（NMSE）性能上优于现有的其他信道估计方案，尤其是在高信噪比（SNR）和大带宽条件下表现更为稳健。具体结论如下： 1. 性能优越性：所提方案在波束斜视影响下的宽带系统中表现出更好的信道估计性能，且对传输带宽具有鲁棒性。 2. 低复杂度：通过剪枝策略和信道相关性利用，所提方案在计算复杂度上优于现有方案。 3. 导频开销低：所提方案在导频开销上也表现出较低的需求，适用于实际通信系统。

研究意义与价值

本文的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。首先，本文提出的两阶段级联信道估计方案为RIS辅助的多用户THz通信系统提供了一种高效的信道估计方法，解决了波束斜视影响下的信道估计难题。其次，该方案的低复杂度和低导频开销使其在实际应用中具有较高的可行性，能够有效提升未来无线通信系统的性能。

研究亮点

1. 创新性方法：本文首次提出了基于梯度下降法的迭代加权算法，用于解决波束斜视影响下的RIS辅助多用户THz通信系统中的信道估计问题。
2. 高效性与鲁棒性：所提方案在宽带系统中表现出优异的性能，且对传输带宽和用户数量具有较高的鲁棒性。
3. 低复杂度与低导频开销：通过剪枝策略和信道相关性利用，所提方案在计算复杂度和导频开销上均优于现有方案。

未来研究方向

尽管本文提出的方案在性能上表现出色，但在用户数量增多时，性能仍有所下降。未来的研究方向可以集中在用户分组策略和进一步降低计算复杂度的算法优化上，以提升系统在大规模用户场景下的性能。

参考文献

本文引用了大量相关文献，包括THz通信、RIS技术、信道估计等方面的研究，为本文的研究提供了坚实的理论基础和技术支持。