[发明专利]信道估计的方法及其电子设备及介质

权利要求书

1.一种信道估计的方法，其特征在于，应用于设置有N×1的均匀线性阵列ULA基站设备、设置有M×1的ULA可重构智能平面装备RIS、设置有A×1的ULA终端设备的系统中，其特征在于，所述RIS在几何中心处设置有一个连接射频链路RF chain的无线信标WB，得到WB-RIS，其中：

所述终端设备利用得到的AoA集合，通过上行级联信道向所述基站设备发送上行导频信号；

构建三层的隐马尔可夫模型HMM信道概率模型；

利用所述三层信道概率模型，对上行级联信道的结构化稀疏性进行拟合，以使加快利用结构化稀疏加速的异构算法SSH-EM估计上行级联信道的收敛过程。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建三层的隐马尔可夫模型HMM信道概率模型，包括：

所述三层信道概率模型由第一层的稀疏信号模型、第二层的精度模型以及第三层的结构化稀疏支持向量所构建得到。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述构建三层的隐马尔可夫模型HMM信道概率模型之后，还包括：

计算所述上行级联信道的隐含变量的联合概率分布；

使用高斯分布对每个终端设备的角域出现概率进行计算，确定所述终端设备的每个角域的激活状态概率；

根据所述终端设备的每个角域的激活状态概率，确定所述三层信道概率模型的隐变量集合。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述终端设备的每个角域的激活状态概率，确定所述三层信道概率模型的隐变量集合之后，还包括：

确定所述隐变量集合的先验概率。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述三层信道概率模型，对上行级联信道的结构化稀疏性进行拟合，包括：

将所述基站设备侧接收到的导频信号作为输入，并利用最大最小化算法进行所述上行级联信道的未知参数更新；

计算边缘后验概率，并根据变分贝叶斯推断VBI和消息传递MP方法，估计所述上行级联信道的高拟合程度的后验概率。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述估计所述上行级联信道的高拟合程度的后验概率，包括：

利用HMM算法对代理函数进行参数更新，得到局部最优参数的迭代方向，并基于所述局部最优参数对所述上行级联信道进行迭代更新。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述终端设备利用得到的AoA集合，通过上行级联信道向所述基站设备发送上行导频信号之前，还包括：

控制所述WB-RIS向每个基站设备以及每个终端设备发送第一导频信号；

所述基站设备接收到第一导频信号后，利用角域信道估计方法对所述第一导频信号进行解析，得到基站设备侧的上行AoA以及对应的Path loss；以及，

所述终端设备接收到第一导频信号后，利用角域信道估计方法对所述第一导频信号进行解析，得到终端设备侧的上行AoA以及对应的Path loss，其中所述上行AoA以及对应的Path loss用于降低基站设备端的未知参数维度。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述得到终端设备侧的上行AoA以及对应的Path loss之后，还包括：

所述基站设备或所述终端设备计算所述第一导频信号在角度域中的能量分布，并基于所述能量分布中的峰值能量点，确定所述第一导频信号的AoA集合；

所述基站设备或所述终端设备选取所述AoA集合中能量值满足预设条件的AoA作为所述AoA；以及，根据偏转角与所述AoA集合，计算得到所述Path loss，所述偏转角为第一导频信号的真实角度与网格角相比所偏离的角度。