大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)中下行信道估計(jì)的技術(shù)剖析與前沿探索一、引言1.1研究背景與意義隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，無線通信技術(shù)在人們的生活和工作中扮演著愈發(fā)重要的角色。從早期的語音通信到如今的高清視頻流傳輸、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用以及海量設(shè)備連接的物聯(lián)網(wǎng)場景，用戶對(duì)無線通信的速率、容量和可靠性提出了前所未有的高要求。為了滿足這些不斷增長的需求，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界不斷探索和創(chuàng)新無線通信技術(shù)，大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMultiple-InputMultiple-Output，MassiveMIMO）和大型智能超表面（LargeIntelligentSurfaces，LIS）通信系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，成為了當(dāng)前無線通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)通過在基站端配備大量的天線，能夠同時(shí)與多個(gè)用戶進(jìn)行通信，極大地提高了頻譜效率和系統(tǒng)容量。與傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng)相比，大規(guī)模MIMO利用多天線的空間自由度，不僅增強(qiáng)了信號(hào)傳輸?shù)目煽啃?，還能有效對(duì)抗信道衰落和干擾。舉例來說，在5G通信系統(tǒng)中，大規(guī)模MIMO技術(shù)的應(yīng)用使得基站能夠在相同的時(shí)頻資源上服務(wù)更多的用戶設(shè)備，顯著提升了小區(qū)的吞吐量和用戶體驗(yàn)。其高容量和低延遲的特性，為諸如智能交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療等對(duì)實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)量要求極高的應(yīng)用提供了有力支持。大型智能超表面則是一種由大量可編程的人工原子組成的二維平面結(jié)構(gòu)，能夠?qū)﹄姶挪ǖ姆?、相位和極化等特性進(jìn)行精確調(diào)控。通過在通信環(huán)境中部署大型智能超表面，可以靈活地改變無線信道的傳播特性，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的增強(qiáng)、反射和聚焦等功能。例如，在室內(nèi)復(fù)雜的通信環(huán)境中，智能超表面可以引導(dǎo)信號(hào)繞過障礙物，減少信號(hào)的遮擋和衰落，從而改善信號(hào)覆蓋質(zhì)量，為用戶提供更穩(wěn)定的通信服務(wù)。這一技術(shù)的出現(xiàn)，為解決無線通信中的信號(hào)傳播難題提供了全新的思路和方法。在大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)中，下行信道估計(jì)是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。下行信道估計(jì)旨在通過接收端的反饋信息和特定的預(yù)測算法，精確地估計(jì)出發(fā)送端到接收端之間的信道特性。準(zhǔn)確的下行信道估計(jì)對(duì)于系統(tǒng)性能的提升具有重要意義。一方面，在發(fā)送端，信道估計(jì)結(jié)果是進(jìn)行信號(hào)發(fā)送策略設(shè)計(jì)和資源分配的重要依據(jù)。例如，通過準(zhǔn)確的信道估計(jì)，基站可以根據(jù)不同用戶的信道狀態(tài)，合理地分配發(fā)射功率和帶寬資源，實(shí)現(xiàn)更高效的波束賦形和預(yù)編碼，從而提高信號(hào)傳輸?shù)目煽啃院陀行?，減少用戶間的干擾。另一方面，在接收端，精確的信道估計(jì)有助于提高信號(hào)檢測和譯碼的準(zhǔn)確性，降低誤碼率，進(jìn)而提升用戶體驗(yàn)。然而，大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)的獨(dú)特特性給下行信道估計(jì)帶來了諸多挑戰(zhàn)。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，天線數(shù)量的大幅增加導(dǎo)致信道維度急劇增大，信道估計(jì)的復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長。同時(shí)，天線間的互耦效應(yīng)、導(dǎo)頻污染以及信道的時(shí)變特性等因素，都嚴(yán)重影響了信道估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在多小區(qū)環(huán)境中，不同小區(qū)間用戶使用相同的導(dǎo)頻序列進(jìn)行信道估計(jì)，會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)頻污染問題，使得基站難以準(zhǔn)確區(qū)分不同用戶的信道信息，從而降低系統(tǒng)性能。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，智能超表面對(duì)信號(hào)傳播的調(diào)控使得信道模型變得更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的信道估計(jì)算法難以適應(yīng)。此外，智能超表面的狀態(tài)會(huì)受到外部環(huán)境變化（如人員移動(dòng)、天氣變化等）的影響，進(jìn)一步增加了信道估計(jì)的難度。綜上所述，對(duì)大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)中的下行信道估計(jì)進(jìn)行深入研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。從理論層面來看，研究新的信道估計(jì)算法和技術(shù)，有助于突破現(xiàn)有信道估計(jì)理論的局限，完善無線通信信道估計(jì)理論體系。從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，準(zhǔn)確高效的下行信道估計(jì)方法能夠充分發(fā)揮大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)的優(yōu)勢，推動(dòng)5G乃至未來6G通信技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)高速、穩(wěn)定、可靠的無線通信提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐，促進(jìn)智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等新興領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。1.2研究現(xiàn)狀近年來，大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)中的下行信道估計(jì)研究取得了一系列成果，同時(shí)也面臨著諸多挑戰(zhàn)，吸引了眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。在大規(guī)模MIMO下行信道估計(jì)方面，基于導(dǎo)頻的方法是一類經(jīng)典且應(yīng)用廣泛的技術(shù)。其中，最小二乘（LS）估計(jì)作為一種基礎(chǔ)算法，通過最小化接收信號(hào)與導(dǎo)頻信號(hào)之間的誤差平方和來估計(jì)信道。其計(jì)算復(fù)雜度較低，易于實(shí)現(xiàn)，在一些簡單信道環(huán)境下能提供較為可靠的估計(jì)結(jié)果。例如在文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]的研究中，針對(duì)相對(duì)靜態(tài)、干擾較少的場景，LS算法能夠快速準(zhǔn)確地估計(jì)信道參數(shù)，為后續(xù)的信號(hào)處理提供了有效的支持。然而，LS算法的性能高度依賴導(dǎo)頻信號(hào)的質(zhì)量和數(shù)量，當(dāng)導(dǎo)頻受到噪聲干擾或數(shù)量不足時(shí)，估計(jì)精度會(huì)顯著下降。最小均方誤差（MMSE）估計(jì)則利用信道的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息，通過最小化估計(jì)誤差的均方值來提高估計(jì)精度。在已知信道統(tǒng)計(jì)特性的情況下，MMSE算法相較于LS算法能獲得更好的估計(jì)性能。如在[具體文獻(xiàn)]的實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于具有特定衰落特性的信道，MMSE算法通過對(duì)信道相關(guān)矩陣和噪聲方差的準(zhǔn)確利用，有效地降低了估計(jì)誤差，提升了系統(tǒng)的整體性能。但MMSE算法需要準(zhǔn)確的信道先驗(yàn)信息，這在實(shí)際復(fù)雜多變的無線通信環(huán)境中往往難以精確獲取，限制了其應(yīng)用范圍。為了應(yīng)對(duì)大規(guī)模MIMO信道估計(jì)中的高維度和導(dǎo)頻污染等問題，壓縮感知理論被引入該領(lǐng)域。由于大規(guī)模MIMO信道在特定變換域下具有稀疏特性，壓縮感知方法能夠利用這一特性，通過少量的測量值實(shí)現(xiàn)信道的準(zhǔn)確重構(gòu)，從而大大減少導(dǎo)頻開銷和計(jì)算復(fù)雜度。例如在[具體文獻(xiàn)]中提出的基于壓縮感知的信道估計(jì)算法，利用信道在角度域的稀疏性，通過設(shè)計(jì)合適的測量矩陣和重構(gòu)算法，成功地在低導(dǎo)頻開銷下實(shí)現(xiàn)了對(duì)大規(guī)模MIMO信道的有效估計(jì)，在提高系統(tǒng)頻譜效率方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。然而，基于壓縮感知的信道估計(jì)方法通常需要對(duì)信道的稀疏結(jié)構(gòu)有一定的先驗(yàn)假設(shè)，且重構(gòu)算法的復(fù)雜度較高，在實(shí)際應(yīng)用中還面臨著測量矩陣設(shè)計(jì)和重構(gòu)精度之間的權(quán)衡問題。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，它們在大規(guī)模MIMO下行信道估計(jì)中也得到了廣泛的研究和應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和非線性建模能力，能夠自動(dòng)從大量的信道數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)信道特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜信道環(huán)境的有效適應(yīng)。例如在[具體文獻(xiàn)]中，利用CNN對(duì)大規(guī)模MIMO信道數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)了對(duì)信道狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)，在多徑衰落和干擾復(fù)雜的場景下，相較于傳統(tǒng)算法，顯著提高了估計(jì)精度和魯棒性。然而，深度學(xué)習(xí)方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，訓(xùn)練過程計(jì)算復(fù)雜度高，且模型的可解釋性較差，在實(shí)際應(yīng)用中需要進(jìn)一步解決這些問題。在大型智能超表面通信系統(tǒng)的下行信道估計(jì)研究中，由于智能超表面對(duì)信號(hào)傳播的調(diào)控作用，使得信道模型更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的信道估計(jì)算法難以直接應(yīng)用。一些研究通過建立智能超表面與收發(fā)端之間的等效信道模型，將智能超表面的調(diào)控參數(shù)納入信道估計(jì)的范疇。例如在[具體文獻(xiàn)]中，提出了一種基于等效信道模型的信道估計(jì)算法，通過將智能超表面的反射系數(shù)視為等效信道的一部分，利用接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性來估計(jì)等效信道參數(shù)，從而間接獲得智能超表面的狀態(tài)信息和信道特性。然而，這種方法需要準(zhǔn)確已知智能超表面的配置信息和傳播環(huán)境參數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中難以滿足。為了應(yīng)對(duì)智能超表面通信系統(tǒng)中環(huán)境變化和噪聲干擾的影響，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化理論的信道估計(jì)方法也被提出。這些方法通過對(duì)接收信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)信道的變化規(guī)律，并通過優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整信道估計(jì)參數(shù)，以提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如在[具體文獻(xiàn)]中，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讓智能超表面根據(jù)接收信號(hào)的反饋信息自主調(diào)整其配置參數(shù)，同時(shí)結(jié)合信道估計(jì)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)跟蹤和估計(jì)，在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中取得了較好的性能。但這類方法計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和計(jì)算資源要求苛刻，在實(shí)際應(yīng)用中還需要進(jìn)一步優(yōu)化。盡管在大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)的下行信道估計(jì)方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些亟待解決的問題與挑戰(zhàn)。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，天線數(shù)量的不斷增加導(dǎo)致信道估計(jì)的計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長，如何在保證估計(jì)精度的前提下，進(jìn)一步降低計(jì)算復(fù)雜度，是一個(gè)關(guān)鍵問題。此外，多小區(qū)環(huán)境下的導(dǎo)頻污染問題依然嚴(yán)重，即使采用了如干擾抑制、導(dǎo)頻復(fù)用優(yōu)化等技術(shù)，也難以完全消除其影響，需要探索新的方法來有效解決導(dǎo)頻污染，提高信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，智能超表面的大規(guī)模部署和復(fù)雜的環(huán)境因素使得信道估計(jì)面臨更大的挑戰(zhàn)，如何建立更加準(zhǔn)確、通用的信道模型，以及如何在有限的計(jì)算資源和通信開銷下實(shí)現(xiàn)高效的信道估計(jì)，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。同時(shí)，將大規(guī)模MIMO與大型智能超表面相結(jié)合的通信系統(tǒng)中，下行信道估計(jì)面臨著兩種技術(shù)帶來的雙重挑戰(zhàn)，如何綜合考慮兩者的特性，設(shè)計(jì)出聯(lián)合優(yōu)化的信道估計(jì)算法，也是未來研究的重要方向。1.3研究內(nèi)容與方法本研究聚焦于大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)中的下行信道估計(jì)問題，旨在通過理論分析、算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證，探索高效準(zhǔn)確的信道估計(jì)方法，具體研究內(nèi)容如下：大規(guī)模MIMO下行信道估計(jì)算法研究：深入分析大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信道估計(jì)面臨的挑戰(zhàn)，如高維度、導(dǎo)頻污染和信道時(shí)變等問題。針對(duì)這些問題，研究基于壓縮感知理論的信道估計(jì)算法，充分利用大規(guī)模MIMO信道在特定變換域下的稀疏特性，優(yōu)化測量矩陣設(shè)計(jì)和重構(gòu)算法，以降低導(dǎo)頻開銷和計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)，探索將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)信道估計(jì)方法相結(jié)合的途徑，利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，設(shè)計(jì)自適應(yīng)的信道估計(jì)模型，以提高在復(fù)雜信道環(huán)境下的估計(jì)精度和魯棒性。大型智能超表面通信系統(tǒng)下行信道估計(jì)技術(shù)研究：針對(duì)大型智能超表面通信系統(tǒng)中智能超表面對(duì)信號(hào)傳播的調(diào)控導(dǎo)致信道模型復(fù)雜的問題，研究建立準(zhǔn)確且易于處理的信道模型?？紤]智能超表面的配置參數(shù)、傳播環(huán)境參數(shù)以及信號(hào)的多徑傳播特性，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確描述信道特性的等效信道模型?；谠撃Ｐ停O(shè)計(jì)相應(yīng)的信道估計(jì)算法，利用接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性和智能超表面的反饋信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的有效估計(jì)。同時(shí)，研究如何在有限的計(jì)算資源和通信開銷下，提高信道估計(jì)的效率和準(zhǔn)確性，以適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用中的需求。大規(guī)模MIMO與大型智能超表面融合系統(tǒng)的下行信道估計(jì)聯(lián)合優(yōu)化：考慮大規(guī)模MIMO與大型智能超表面相結(jié)合的通信系統(tǒng)中下行信道估計(jì)面臨的雙重挑戰(zhàn)，研究如何綜合利用兩者的特性，實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)的聯(lián)合優(yōu)化。分析大規(guī)模MIMO的多天線空間自由度和大型智能超表面對(duì)信號(hào)傳播的調(diào)控能力之間的協(xié)同作用，設(shè)計(jì)聯(lián)合優(yōu)化的信道估計(jì)算法。例如，通過聯(lián)合設(shè)計(jì)導(dǎo)頻序列和智能超表面的配置，減少導(dǎo)頻污染和信道估計(jì)誤差；利用大規(guī)模MIMO的空間分集增益和智能超表面的信號(hào)增強(qiáng)能力，提高信道估計(jì)的可靠性和準(zhǔn)確性。為實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究擬采用以下研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于大規(guī)模MIMO、大型智能超表面通信系統(tǒng)以及信道估計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，分析現(xiàn)有研究成果的優(yōu)點(diǎn)和不足，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。理論分析方法：基于無線通信理論和信號(hào)處理知識(shí)，對(duì)大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)的信道特性進(jìn)行深入分析，建立數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)信道估計(jì)算法的理論性能，如估計(jì)誤差、均方誤差等，為算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論依據(jù)。仿真實(shí)驗(yàn)法：利用Matlab等仿真工具，搭建大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)的仿真平臺(tái)，對(duì)所提出的信道估計(jì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。通過設(shè)置不同的仿真參數(shù)，模擬各種實(shí)際通信場景，對(duì)比分析不同算法的性能，如估計(jì)精度、計(jì)算復(fù)雜度、抗干擾能力等，評(píng)估算法的有效性和優(yōu)越性，為算法的改進(jìn)和優(yōu)化提供實(shí)踐支持。二、大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)概述2.1大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)2.1.1系統(tǒng)架構(gòu)與原理大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)的顯著特征是在基站端配備數(shù)量眾多的天線，通常可達(dá)數(shù)十甚至數(shù)百根。以典型的5G基站為例，可能會(huì)部署64根或128根天線，形成大規(guī)模天線陣列。這種多天線架構(gòu)為系統(tǒng)帶來了豐富的空間自由度，使其具備強(qiáng)大的信號(hào)處理能力。其工作原理主要基于空間復(fù)用和波束賦形技術(shù)?？臻g復(fù)用是指系統(tǒng)利用多個(gè)天線在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)傳輸多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)流，每個(gè)數(shù)據(jù)流對(duì)應(yīng)不同的用戶或業(yè)務(wù)。例如，在一個(gè)包含8個(gè)用戶的通信場景中，大規(guī)模MIMO基站可以通過空間復(fù)用技術(shù)，在同一時(shí)刻為這8個(gè)用戶同時(shí)傳輸不同的數(shù)據(jù)，從而大大提高了系統(tǒng)的傳輸效率和容量。假設(shè)每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)傳輸速率為10Mbps，傳統(tǒng)單天線系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)只能傳輸10Mbps的數(shù)據(jù)，而采用空間復(fù)用的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)則可以實(shí)現(xiàn)80Mbps的數(shù)據(jù)傳輸，頻譜效率得到了顯著提升。波束賦形則是通過調(diào)整天線陣列中各個(gè)天線的相位和幅度，使信號(hào)在特定方向上形成高增益的波束，從而增強(qiáng)信號(hào)的傳輸強(qiáng)度和可靠性。具體來說，基站根據(jù)用戶的位置和信道狀態(tài)信息，計(jì)算出每個(gè)天線的加權(quán)系數(shù)，對(duì)發(fā)射信號(hào)進(jìn)行相位和幅度的調(diào)整。當(dāng)用戶位于基站的某個(gè)方向時(shí)，基站通過波束賦形將信號(hào)能量集中指向該用戶，使得信號(hào)在傳輸過程中能夠有效抵抗衰落和干擾，提高信號(hào)的信噪比。在城市復(fù)雜的通信環(huán)境中，建筑物的遮擋和反射會(huì)導(dǎo)致信號(hào)嚴(yán)重衰落，而波束賦形技術(shù)可以使基站的信號(hào)繞過障礙物，準(zhǔn)確地到達(dá)用戶設(shè)備，保障通信質(zhì)量。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)通過信道估計(jì)來獲取信道狀態(tài)信息，這是實(shí)現(xiàn)空間復(fù)用和波束賦形的關(guān)鍵。信道估計(jì)是指接收端通過對(duì)發(fā)送端發(fā)送的導(dǎo)頻信號(hào)進(jìn)行處理，來估計(jì)無線傳輸信道的特性，包括信道的增益、相位和時(shí)延等參數(shù)。常用的信道估計(jì)算法有最小二乘（LS）估計(jì)和最小均方誤差（MMSE）估計(jì)等。LS估計(jì)通過最小化接收信號(hào)與導(dǎo)頻信號(hào)之間的誤差平方和來估計(jì)信道參數(shù)，計(jì)算復(fù)雜度較低，但估計(jì)精度相對(duì)有限。MMSE估計(jì)則利用信道的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息，通過最小化估計(jì)誤差的均方值來提高估計(jì)精度，在已知信道統(tǒng)計(jì)特性的情況下，能夠獲得更好的估計(jì)性能。然而，在實(shí)際的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，由于天線數(shù)量眾多，信道維度急劇增大，信道估計(jì)的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。2.1.2應(yīng)用場景大規(guī)模MIMO技術(shù)憑借其高容量、高可靠性和低延遲等優(yōu)勢，在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景。在5G及未來6G通信領(lǐng)域，大規(guī)模MIMO技術(shù)是提升網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵。在5G網(wǎng)絡(luò)中，大規(guī)模MIMO技術(shù)被廣泛應(yīng)用于增強(qiáng)小區(qū)容量和覆蓋范圍。在城市密集區(qū)域，如商業(yè)中心、交通樞紐等人流量大的地方，用戶對(duì)數(shù)據(jù)流量的需求極為旺盛。大規(guī)模MIMO基站通過其大量的天線和空間復(fù)用技術(shù)，能夠同時(shí)服務(wù)眾多用戶，有效提升小區(qū)的吞吐量。在上海的陸家嘴金融區(qū)，5G基站采用大規(guī)模MIMO技術(shù)后，小區(qū)的峰值吞吐量相比傳統(tǒng)基站提升了數(shù)倍，滿足了大量用戶在該區(qū)域內(nèi)對(duì)高清視頻、在線游戲等高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求。對(duì)于未來6G通信，大規(guī)模MIMO技術(shù)將進(jìn)一步與其他新興技術(shù)融合，如太赫茲通信、智能超表面等，以滿足更高速率、更低延遲和更大連接數(shù)的通信需求。在6G設(shè)想的全息通信場景中，大規(guī)模MIMO技術(shù)能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)超高分辨率的圖像和視頻傳輸提供可靠的通信保障，使用戶能夠獲得身臨其境的通信體驗(yàn)。智能交通領(lǐng)域，大規(guī)模MIMO技術(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛的可靠通信至關(guān)重要。在車聯(lián)網(wǎng)中，車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）之間需要實(shí)時(shí)、穩(wěn)定地傳輸大量信息，如車輛的位置、速度、行駛方向等。大規(guī)模MIMO技術(shù)的高可靠性和低延遲特性，能夠確保這些信息的快速準(zhǔn)確傳輸，為車輛的安全行駛提供支持。在高速公路上，車輛通過大規(guī)模MIMO通信技術(shù)與周邊車輛和路邊基站進(jìn)行信息交互，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航、車道保持等智能駕駛功能。對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛，其決策高度依賴于實(shí)時(shí)獲取的路況信息和其他車輛的狀態(tài)。大規(guī)模MIMO技術(shù)能夠保證車輛在高速行駛過程中，與周圍環(huán)境進(jìn)行高效通信，及時(shí)獲取交通信號(hào)、障礙物等信息，從而做出準(zhǔn)確的決策，保障自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大規(guī)模MIMO技術(shù)為海量設(shè)備的連接和數(shù)據(jù)傳輸提供了有力支持。隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的設(shè)備需要接入網(wǎng)絡(luò)，如智能家居設(shè)備、工業(yè)傳感器、智能穿戴設(shè)備等。這些設(shè)備數(shù)量龐大、分布廣泛，且對(duì)通信的可靠性和功耗有不同的要求。大規(guī)模MIMO技術(shù)的高容量特性能夠滿足物聯(lián)網(wǎng)中大量設(shè)備同時(shí)連接的需求。在一個(gè)智能家居系統(tǒng)中，可能包含數(shù)十個(gè)甚至上百個(gè)智能設(shè)備，如智能燈泡、智能門鎖、智能攝像頭等。大規(guī)模MIMO基站可以同時(shí)與這些設(shè)備進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制和數(shù)據(jù)采集。大規(guī)模MIMO技術(shù)通過精確的波束賦形，能夠?yàn)槊總€(gè)設(shè)備提供可靠的信號(hào)傳輸，并且可以根據(jù)設(shè)備的需求動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)射功率，降低設(shè)備的功耗，延長設(shè)備的使用壽命。2.2大型智能超表面通信系統(tǒng)2.2.1系統(tǒng)構(gòu)成與特性大型智能超表面通信系統(tǒng)的核心組成部分是智能超表面，它由數(shù)量眾多的亞波長反射單元有序排列構(gòu)成，這些反射單元的數(shù)量通常可達(dá)數(shù)千甚至數(shù)萬個(gè)。以一個(gè)典型的用于室內(nèi)通信增強(qiáng)的智能超表面為例，其可能包含5000個(gè)反射單元，覆蓋面積約為1平方米，能夠?qū)κ覂?nèi)的無線信號(hào)傳播進(jìn)行有效的調(diào)控。每個(gè)反射單元都具備獨(dú)立的電磁響應(yīng)調(diào)控能力，通過改變單元上的可調(diào)元件（如PIN二極管、變?nèi)荻O管等）的狀態(tài)，可以動(dòng)態(tài)地調(diào)整單元對(duì)入射電磁波的幅度、相位和極化等特性。智能超表面通過與收發(fā)端協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)無線通信環(huán)境的靈活重構(gòu)。在發(fā)送端，信號(hào)經(jīng)過智能超表面時(shí)，超表面根據(jù)預(yù)先設(shè)定的調(diào)控策略，對(duì)信號(hào)進(jìn)行反射、折射或相位調(diào)整，使信號(hào)能夠按照期望的路徑傳播。在接收端，智能超表面可以增強(qiáng)有用信號(hào)的強(qiáng)度，減少信號(hào)的衰落和干擾，從而提高接收信號(hào)的質(zhì)量。在一個(gè)存在障礙物阻擋的室內(nèi)通信場景中，智能超表面可以將信號(hào)反射到接收端，繞過障礙物，有效解決信號(hào)遮擋問題，保障通信的連續(xù)性。這種對(duì)無線傳播環(huán)境的可重構(gòu)特性，使得智能超表面通信系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效的通信，為提升通信性能提供了新的途徑。與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)相比，大型智能超表面通信系統(tǒng)具有獨(dú)特的優(yōu)勢。在成本方面，智能超表面主要由低成本的材料和簡單的反射單元組成，相比大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中大量昂貴的天線和復(fù)雜的射頻鏈路，其硬件成本顯著降低。在能耗上，智能超表面無需像傳統(tǒng)中繼設(shè)備那樣對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大和復(fù)雜的處理，僅通過對(duì)電磁波的被動(dòng)調(diào)控即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)的增強(qiáng)和傳播路徑的優(yōu)化，能耗極低。智能超表面的部署也非常靈活，可以根據(jù)實(shí)際通信需求，將其安裝在建筑物表面、室內(nèi)墻壁、天花板等位置，以改善特定區(qū)域的信號(hào)覆蓋和通信質(zhì)量。2.2.2應(yīng)用領(lǐng)域大型智能超表面通信系統(tǒng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景，為解決通信難題和提升通信體驗(yàn)提供了創(chuàng)新的解決方案。在室內(nèi)覆蓋增強(qiáng)領(lǐng)域，大型智能超表面發(fā)揮著重要作用。現(xiàn)代建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜，室內(nèi)空間布局多樣，這常常導(dǎo)致無線信號(hào)在傳播過程中受到嚴(yán)重的阻擋和衰落，出現(xiàn)信號(hào)盲區(qū)和弱覆蓋區(qū)域。智能超表面可以部署在室內(nèi)墻壁、天花板等位置，通過對(duì)信號(hào)的反射和相位調(diào)控，引導(dǎo)信號(hào)到達(dá)傳統(tǒng)方式難以覆蓋的區(qū)域。在大型商場、寫字樓等室內(nèi)環(huán)境中，智能超表面能夠有效改善信號(hào)分布，確保用戶在各個(gè)角落都能獲得穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，滿足用戶對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，如流暢觀看高清視頻、進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻會(huì)議等。在商場的地下停車場，由于建筑結(jié)構(gòu)和金屬障礙物的影響，信號(hào)通常較弱，而智能超表面的應(yīng)用可以使信號(hào)順利覆蓋停車場，方便車主在停車過程中使用手機(jī)導(dǎo)航、支付等功能。在毫米波通信輔助方面，大型智能超表面具有獨(dú)特的價(jià)值。毫米波通信因其帶寬大、傳輸速率高的特點(diǎn)，成為未來高速通信的重要發(fā)展方向，但毫米波信號(hào)在傳播過程中容易受到障礙物的阻擋，傳播距離有限。智能超表面可以部署在毫米波通信鏈路的路徑上，對(duì)毫米波信號(hào)進(jìn)行反射和聚焦，克服障礙物的影響，延長信號(hào)的傳播距離。在城市中，高樓大廈林立，毫米波信號(hào)在建筑物之間傳播時(shí)容易被遮擋，智能超表面可以通過巧妙的反射和調(diào)控，使毫米波信號(hào)繞過建筑物，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的通信。這有助于推動(dòng)毫米波通信在5G及未來6G網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應(yīng)用，為諸如虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、高清視頻直播等對(duì)帶寬要求極高的業(yè)務(wù)提供可靠的通信支持。在干擾抑制領(lǐng)域，大型智能超表面也能發(fā)揮關(guān)鍵作用。在復(fù)雜的通信環(huán)境中，多個(gè)通信設(shè)備同時(shí)工作時(shí)，容易產(chǎn)生相互干擾，影響通信質(zhì)量。智能超表面可以通過對(duì)信號(hào)傳播方向和相位的精確調(diào)控，增強(qiáng)有用信號(hào)的強(qiáng)度，同時(shí)對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行抑制。在多小區(qū)通信場景中，不同小區(qū)之間的信號(hào)干擾是一個(gè)常見問題，智能超表面可以部署在小區(qū)邊緣，通過調(diào)整反射相位，使本小區(qū)的信號(hào)集中指向本小區(qū)用戶，同時(shí)減少對(duì)相鄰小區(qū)的干擾，提高小區(qū)間的頻譜復(fù)用效率，提升整個(gè)通信系統(tǒng)的性能。2.3下行信道估計(jì)的作用與地位在大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)中，下行信道估計(jì)處于核心關(guān)鍵地位，對(duì)系統(tǒng)的高效運(yùn)行和性能提升起著不可或缺的作用。從信號(hào)發(fā)送角度來看，在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，基站需要精確的下行信道估計(jì)結(jié)果來進(jìn)行波束賦形和預(yù)編碼操作。通過準(zhǔn)確估計(jì)信道狀態(tài)，基站能夠計(jì)算出每個(gè)天線的加權(quán)系數(shù)，使得發(fā)射信號(hào)能夠在空間上進(jìn)行優(yōu)化組合，形成指向特定用戶的高增益波束。這不僅增強(qiáng)了信號(hào)的傳輸強(qiáng)度，還能有效減少用戶間的干擾，提高信號(hào)傳輸?shù)目煽啃浴Ｔ谝粋€(gè)包含多個(gè)用戶的大規(guī)模MIMO通信場景中，基站利用下行信道估計(jì)結(jié)果，為每個(gè)用戶分配特定的波束，使得不同用戶的信號(hào)在空間上能夠有效區(qū)分，從而實(shí)現(xiàn)同時(shí)通信，提高系統(tǒng)的容量和頻譜效率。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，下行信道估計(jì)對(duì)于智能超表面對(duì)信號(hào)的調(diào)控至關(guān)重要。智能超表面根據(jù)信道估計(jì)信息，調(diào)整其反射單元的相位和幅度，對(duì)信號(hào)進(jìn)行反射、折射或相位調(diào)整，使信號(hào)能夠繞過障礙物，按照期望的路徑傳播，到達(dá)接收端，從而改善信號(hào)的覆蓋質(zhì)量和傳輸可靠性。在室內(nèi)存在障礙物阻擋的通信環(huán)境中，智能超表面通過對(duì)信道的準(zhǔn)確估計(jì)，將信號(hào)反射到接收設(shè)備，解決信號(hào)遮擋問題，保障通信的連續(xù)性。在資源分配方面，下行信道估計(jì)是實(shí)現(xiàn)合理資源分配的基礎(chǔ)。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，基站根據(jù)下行信道估計(jì)得到的各用戶信道質(zhì)量信息，動(dòng)態(tài)地分配發(fā)射功率和帶寬資源。對(duì)于信道條件較好的用戶，分配較少的功率和適當(dāng)?shù)膸挘蕴岣哳l譜效率；對(duì)于信道條件較差的用戶，分配更多的功率，以保證通信質(zhì)量。這種基于信道估計(jì)的資源分配策略，能夠最大化系統(tǒng)的整體性能，滿足不同用戶的通信需求。在多用戶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，通過下行信道估計(jì)，基站可以根據(jù)用戶的信道狀態(tài)，合理地安排用戶的傳輸時(shí)間和頻率資源，避免用戶之間的干擾，提高系統(tǒng)的吞吐量和用戶公平性。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，下行信道估計(jì)有助于智能超表面與基站之間的協(xié)同資源分配。通過對(duì)信道狀態(tài)的準(zhǔn)確掌握，智能超表面可以與基站共同決定如何優(yōu)化信號(hào)傳播路徑，以及如何在不同的信號(hào)傳播路徑上分配資源，從而提高系統(tǒng)的整體性能。在一個(gè)智能超表面輔助的多小區(qū)通信系統(tǒng)中，智能超表面和基站可以根據(jù)下行信道估計(jì)結(jié)果，協(xié)調(diào)小區(qū)間的信號(hào)傳播，減少小區(qū)間的干擾，提高頻譜復(fù)用效率。下行信道估計(jì)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到系統(tǒng)性能的優(yōu)劣。準(zhǔn)確的下行信道估計(jì)能夠提高接收端的信號(hào)檢測和譯碼準(zhǔn)確性，降低誤碼率，提升用戶體驗(yàn)。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，精確的信道估計(jì)使得接收端能夠更好地分離出不同用戶的信號(hào)，準(zhǔn)確恢復(fù)出發(fā)送的數(shù)據(jù)，從而提高通信的可靠性和穩(wěn)定性。在高速數(shù)據(jù)傳輸場景下，如高清視頻流傳輸，準(zhǔn)確的信道估計(jì)能夠保證視頻數(shù)據(jù)的穩(wěn)定接收，避免卡頓和中斷，為用戶提供流暢的觀看體驗(yàn)。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，準(zhǔn)確的下行信道估計(jì)能夠使智能超表面有效地增強(qiáng)有用信號(hào)，抑制干擾信號(hào)，提高接收信號(hào)的質(zhì)量，進(jìn)而提升系統(tǒng)的性能。在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，智能超表面通過準(zhǔn)確的信道估計(jì)，優(yōu)化信號(hào)傳播，使得接收端能夠接收到高質(zhì)量的信號(hào)，滿足用戶對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，如?shí)時(shí)視頻會(huì)議、在線游戲等應(yīng)用場景。三、大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)下行信道估計(jì)3.1信道模型3.1.1常見模型介紹在大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)中，信道模型的準(zhǔn)確建立對(duì)于系統(tǒng)性能分析和信道估計(jì)至關(guān)重要。常見的大規(guī)模MIMO信道模型包括Saleh-Valenzuela模型和Weichselberger模型等，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場景。Saleh-Valenzuela模型是一種廣泛應(yīng)用的多徑信道模型，尤其適用于室內(nèi)通信場景。該模型充分考慮了多徑傳輸效應(yīng)，能夠準(zhǔn)確描述多徑衰落環(huán)境。在室內(nèi)環(huán)境中，信號(hào)從基站發(fā)射后，會(huì)經(jīng)過墻壁、家具等物體的反射、折射和散射，通過多條不同路徑到達(dá)接收端，這些路徑的長度和傳播特性各不相同，從而產(chǎn)生多徑衰落效應(yīng)。Saleh-Valenzuela模型通過引入多徑分量的延遲、幅度和相位等參數(shù)，能夠精確地模擬這種復(fù)雜的多徑傳播現(xiàn)象。它還考慮了信道的時(shí)變特性，能夠有效模擬實(shí)際通信系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)信道。在室內(nèi)人員走動(dòng)或設(shè)備移動(dòng)的情況下，信道參數(shù)會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化，Saleh-Valenzuela模型可以通過相應(yīng)的時(shí)變參數(shù)來描述這種變化，為室內(nèi)通信系統(tǒng)的性能分析和信道估計(jì)提供了有力的支持。Weichselberger模型則是一種基于幾何的隨機(jī)信道模型，常用于描述室外蜂窩通信環(huán)境中的信道特性。該模型假設(shè)散射體分布在以發(fā)射端和接收端為中心的多個(gè)散射簇中，通過幾何關(guān)系來確定信號(hào)的傳播路徑和衰落特性。在室外蜂窩通信場景中，信號(hào)在傳播過程中會(huì)遇到建筑物、山丘等大型障礙物，這些障礙物形成了不同的散射簇。Weichselberger模型通過對(duì)散射簇的位置、大小和散射特性等參數(shù)的建模，能夠準(zhǔn)確地描述信號(hào)在這些復(fù)雜環(huán)境中的傳播情況。該模型還考慮了天線陣列的幾何結(jié)構(gòu)和空間相關(guān)性，能夠更真實(shí)地反映大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中多天線之間的相互作用。在一個(gè)包含多個(gè)小區(qū)的室外蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，不同小區(qū)的基站天線陣列之間存在一定的空間相關(guān)性，Weichselberger模型可以通過相應(yīng)的參數(shù)來描述這種相關(guān)性，為多小區(qū)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能分析和干擾協(xié)調(diào)提供了有效的工具。3.1.2模型參數(shù)估計(jì)方法準(zhǔn)確估計(jì)信道模型參數(shù)是實(shí)現(xiàn)有效信道估計(jì)的關(guān)鍵步驟，常見的估計(jì)方法包括最小二乘估計(jì)和最大似然估計(jì)等。最小二乘估計(jì)（LeastSquaresEstimation，LS）是一種經(jīng)典且應(yīng)用廣泛的參數(shù)估計(jì)方法。其基本原理是通過最小化接收信號(hào)與預(yù)測信號(hào)之間的誤差平方和來確定模型參數(shù)。在大規(guī)模MIMO信道估計(jì)中，假設(shè)基站發(fā)送的導(dǎo)頻信號(hào)為\mathbf{X}，接收端接收到的信號(hào)為\mathbf{Y}，信道矩陣為\mathbf{H}，噪聲為\mathbf{N}，則接收信號(hào)可表示為\mathbf{Y}=\mathbf{X}\mathbf{H}+\mathbf{N}。最小二乘估計(jì)的目標(biāo)是找到使\vert\mathbf{Y}-\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}}\vert^2最小的信道估計(jì)值\hat{\mathbf{H}}，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)可得\hat{\mathbf{H}}=(\mathbf{X}^H\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}^H\mathbf{Y}。最小二乘估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度較低，易于實(shí)現(xiàn)。在一些簡單的信道環(huán)境中，當(dāng)噪聲干擾較小且導(dǎo)頻信號(hào)設(shè)計(jì)合理時(shí)，最小二乘估計(jì)能夠快速準(zhǔn)確地估計(jì)信道參數(shù)，為后續(xù)的信號(hào)處理提供基礎(chǔ)。然而，最小二乘估計(jì)對(duì)噪聲較為敏感，當(dāng)噪聲功率較大時(shí)，估計(jì)誤差會(huì)顯著增大，導(dǎo)致估計(jì)精度下降。最大似然估計(jì)（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）則是從概率的角度出發(fā)，通過最大化觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率來估計(jì)模型參數(shù)。在大規(guī)模MIMO信道估計(jì)中，假設(shè)噪聲服從高斯分布，根據(jù)接收信號(hào)\mathbf{Y}和已知的導(dǎo)頻信號(hào)\mathbf{X}，構(gòu)建似然函數(shù)L(\mathbf{H}|\mathbf{Y},\mathbf{X})。最大似然估計(jì)的目標(biāo)是找到使似然函數(shù)L(\mathbf{H}|\mathbf{Y},\mathbf{X})最大的信道估計(jì)值\hat{\mathbf{H}}。通過對(duì)似然函數(shù)求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)為零，可得到最大似然估計(jì)的解析解。最大似然估計(jì)在理論上具有良好的性能，當(dāng)樣本數(shù)量足夠大時(shí)，它能夠達(dá)到漸近最優(yōu)估計(jì)。在一些對(duì)估計(jì)精度要求較高的場景中，如高速數(shù)據(jù)傳輸場景，最大似然估計(jì)可以利用其較高的估計(jì)精度，為信號(hào)的準(zhǔn)確解調(diào)和解碼提供保障。然而，最大似然估計(jì)的計(jì)算復(fù)雜度通常較高，尤其是在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，隨著天線數(shù)量的增加和信道維度的增大，計(jì)算量會(huì)急劇增加，這在一定程度上限制了其實(shí)際應(yīng)用。3.2信道估計(jì)算法3.2.1基于最小二乘法（LS）的算法最小二乘法（LeastSquares，LS）是一種經(jīng)典且基礎(chǔ)的信道估計(jì)算法，其原理基于最小化接收信號(hào)與預(yù)測信號(hào)之間的誤差平方和。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，假設(shè)基站發(fā)送的導(dǎo)頻信號(hào)矩陣為\mathbf{X}，維度為T\timesM，其中T為導(dǎo)頻長度，M為基站天線數(shù)；用戶設(shè)備接收到的信號(hào)矩陣為\mathbf{Y}，維度為T\timesK，K為用戶設(shè)備天線數(shù)；信道矩陣為\mathbf{H}，維度為M\timesK；加性高斯白噪聲矩陣為\mathbf{N}，維度為T\timesK。接收信號(hào)\mathbf{Y}可表示為\mathbf{Y}=\mathbf{X}\mathbf{H}+\mathbf{N}。最小二乘估計(jì)的目標(biāo)是找到使\vert\mathbf{Y}-\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}}\vert^2最小的信道估計(jì)值\hat{\mathbf{H}}。通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)，對(duì)\vert\mathbf{Y}-\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}}\vert^2關(guān)于\hat{\mathbf{H}}求導(dǎo)，并令導(dǎo)數(shù)為零，可得：\begin{align*}\frac{\partial}{\partial\hat{\mathbf{H}}}\vert\mathbf{Y}-\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}}\vert^2&=-2\mathbf{X}^H(\mathbf{Y}-\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}})=0\\\mathbf{X}^H\mathbf{X}\hat{\mathbf{H}}&=\mathbf{X}^H\mathbf{Y}\\\hat{\mathbf{H}}_{LS}&=(\mathbf{X}^H\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}^H\mathbf{Y}\end{align*}在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，LS算法具有一定的性能表現(xiàn)。當(dāng)導(dǎo)頻信號(hào)質(zhì)量較高且噪聲干擾較小時(shí)，LS算法能夠快速有效地估計(jì)信道參數(shù)。由于其計(jì)算過程僅涉及矩陣的乘法和求逆運(yùn)算，計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高且信道環(huán)境相對(duì)簡單的場景中具有優(yōu)勢。在一個(gè)基站配備64根天線，服務(wù)8個(gè)單天線用戶的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，當(dāng)信噪比較高（如20dB）時(shí)，LS算法能夠在短時(shí)間內(nèi)完成信道估計(jì)，為后續(xù)的信號(hào)傳輸提供及時(shí)的信道狀態(tài)信息。然而，LS算法的性能也存在明顯的局限性。它對(duì)導(dǎo)頻信號(hào)的依賴性較強(qiáng)，當(dāng)導(dǎo)頻受到噪聲干擾或者導(dǎo)頻數(shù)量不足時(shí)，估計(jì)精度會(huì)顯著下降。在多小區(qū)環(huán)境中，導(dǎo)頻污染問題會(huì)導(dǎo)致不同小區(qū)用戶的導(dǎo)頻相互干擾，使得接收信號(hào)中的干擾成分增加，此時(shí)LS算法難以準(zhǔn)確區(qū)分不同用戶的信道信息，估計(jì)誤差會(huì)大幅增大。LS算法沒有利用信道的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息，無法充分挖掘信道的內(nèi)在特性，在復(fù)雜的時(shí)變信道環(huán)境中，其估計(jì)性能往往無法滿足系統(tǒng)的需求。在高速移動(dòng)場景下，信道的快速變化使得LS算法的估計(jì)結(jié)果滯后于實(shí)際信道狀態(tài)，導(dǎo)致系統(tǒng)性能惡化。3.2.2基于壓縮感知的算法壓縮感知理論為解決大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信道估計(jì)的高維度和導(dǎo)頻開銷問題提供了新的思路?；趬嚎s感知的信道估計(jì)算法利用大規(guī)模MIMO信道在特定變換域下的稀疏特性，通過少量的測量值實(shí)現(xiàn)信道的準(zhǔn)確重構(gòu)，從而大大減少導(dǎo)頻開銷和計(jì)算復(fù)雜度。常見的基于壓縮感知的算法包括正交匹配追蹤（OrthogonalMatchingPursuit，OMP）、多正交匹配追蹤（MultipleOrthogonalMatchingPursuit，MOMP）和CoSaMP（CompressiveSamplingMatchingPursuit）等。正交匹配追蹤（OMP）算法是一種基于貪婪策略的稀疏恢復(fù)算法。其基本思想是通過迭代的方式，每次從測量矩陣的列空間中選擇與殘差最相關(guān)的原子，逐步構(gòu)建信道的近似估計(jì)。具體步驟如下：首先初始化殘差\mathbf{r}_0=\mathbf{Y}，索引集\Lambda_0=\varnothing。在第k次迭代中，計(jì)算測量矩陣\mathbf{\Phi}與殘差\mathbf{r}_{k-1}的內(nèi)積，選擇內(nèi)積最大的列索引j_k，將其加入索引集\Lambda_k=\Lambda_{k-1}\cup\{j_k\}。然后利用最小二乘法求解在索引集\Lambda_k上的信道估計(jì)\hat{\mathbf{H}}_{\Lambda_k}=(\mathbf{\Phi}_{\Lambda_k}^H\mathbf{\Phi}_{\Lambda_k})^{-1}\mathbf{\Phi}_{\Lambda_k}^H\mathbf{Y}，并更新殘差\mathbf{r}_k=\mathbf{Y}-\mathbf{\Phi}_{\Lambda_k}\hat{\mathbf{H}}_{\Lambda_k}。當(dāng)殘差的范數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，算法停止。多正交匹配追蹤（MOMP）算法是OMP算法的擴(kuò)展，主要用于多個(gè)用戶的聯(lián)合信道估計(jì)。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，多個(gè)用戶的信道矩陣可能具有相似的稀疏模式，MOMP算法利用這一特性來提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。與OMP算法不同的是，MOMP算法在每次迭代中同時(shí)考慮多個(gè)用戶的信道估計(jì)。在選擇與殘差最相關(guān)的原子時(shí)，MOMP算法會(huì)綜合考慮所有用戶的殘差信息，選擇對(duì)所有用戶殘差都最具相關(guān)性的原子集合。然后對(duì)所有用戶的信道在該原子集合上進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，通過最小化所有用戶的殘差平方和來更新信道估計(jì)和殘差。這種聯(lián)合估計(jì)的方式能夠充分利用用戶間信道的相關(guān)性，在多用戶場景下比OMP算法具有更好的估計(jì)性能。CoSaMP算法是一種高效的壓縮感知算法，它結(jié)合了OMP算法的優(yōu)點(diǎn)，并在計(jì)算效率上有所提升。CoSaMP算法通過在每次迭代中選擇多個(gè)與殘差相關(guān)的原子，并對(duì)這些原子進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)和更新，從而加快了算法的收斂速度。具體來說，CoSaMP算法在每次迭代中，首先計(jì)算測量矩陣與殘差的內(nèi)積，選擇內(nèi)積絕對(duì)值較大的2s個(gè)原子（s為信號(hào)的稀疏度），然后將這些原子與當(dāng)前估計(jì)的索引集合并，得到一個(gè)新的候選索引集。接著在候選索引集上進(jìn)行最小二乘估計(jì)，得到信道的臨時(shí)估計(jì)值。最后，根據(jù)臨時(shí)估計(jì)值選擇s個(gè)最主要的原子，更新索引集和信道估計(jì)，同時(shí)更新殘差。通過這種方式，CoSaMP算法在保證估計(jì)精度的前提下，減少了迭代次數(shù)，提高了計(jì)算效率。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，這些基于壓縮感知的算法在不同場景下展現(xiàn)出不同的應(yīng)用效果。當(dāng)信道的稀疏度較高且已知時(shí)，OMP算法能夠準(zhǔn)確地恢復(fù)信道，但隨著稀疏度的增加或未知，其性能會(huì)逐漸下降。MOMP算法在多用戶場景下，利用用戶間信道的相關(guān)性，能夠有效提高估計(jì)精度，尤其適用于用戶信道具有相似稀疏結(jié)構(gòu)的情況。CoSaMP算法則在計(jì)算效率上具有優(yōu)勢，在對(duì)計(jì)算資源有限且對(duì)估計(jì)時(shí)間要求較高的場景中表現(xiàn)出色。在一個(gè)包含32個(gè)用戶的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，當(dāng)信道在角度域具有稀疏特性時(shí)，OMP算法在稀疏度較低（如s=5）時(shí)能夠準(zhǔn)確估計(jì)信道，但當(dāng)稀疏度增加到s=10時(shí)，估計(jì)誤差明顯增大；而MOMP算法通過聯(lián)合估計(jì)用戶信道，在不同稀疏度下都能保持相對(duì)穩(wěn)定的估計(jì)性能；CoSaMP算法在相同的估計(jì)精度要求下，所需的計(jì)算時(shí)間比OMP算法減少了約30%。然而，基于壓縮感知的算法通常需要對(duì)信道的稀疏結(jié)構(gòu)有一定的先驗(yàn)假設(shè)，且重構(gòu)算法的復(fù)雜度較高，在實(shí)際應(yīng)用中還面臨著測量矩陣設(shè)計(jì)和重構(gòu)精度之間的權(quán)衡問題。3.2.3基于深度學(xué)習(xí)的算法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中得到了廣泛的研究和應(yīng)用。這類算法主要基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)框架，通過對(duì)大量信道數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取信道特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的信道估計(jì)算法通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）等。以CNN為例，其在信道估計(jì)中的實(shí)現(xiàn)過程如下：首先，將接收信號(hào)作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列的卷積層和池化層進(jìn)行特征提取。卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，提取局部特征，不同的卷積核可以提取不同的特征模式。池化層則對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留重要特征。經(jīng)過多層卷積和池化操作后，數(shù)據(jù)的特征被進(jìn)一步抽象和壓縮。然后，將提取到的特征輸入到全連接層進(jìn)行分類或回歸，得到信道估計(jì)結(jié)果。在訓(xùn)練過程中，通過最小化估計(jì)結(jié)果與真實(shí)信道之間的損失函數(shù)（如均方誤差損失函數(shù)），利用反向傳播算法不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到信道特征與信道狀態(tài)之間的映射關(guān)系?；谏疃葘W(xué)習(xí)框架的信道估計(jì)算法則利用現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，如TensorFlow、PyTorch等，更方便地構(gòu)建和訓(xùn)練信道估計(jì)模型。這些框架提供了豐富的工具和函數(shù)，使得開發(fā)者可以快速搭建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行高效的訓(xùn)練和優(yōu)化。在PyTorch中，可以通過定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類，繼承自nn.Module，然后在類中定義網(wǎng)絡(luò)的層結(jié)構(gòu)和前向傳播過程。在訓(xùn)練過程中，使用優(yōu)化器（如Adam優(yōu)化器）對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)更新，通過迭代訓(xùn)練不斷提高模型的性能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法具有顯著的優(yōu)勢。它們能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)信道的復(fù)雜特征，對(duì)不同的信道環(huán)境具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，在復(fù)雜的多徑衰落和干擾環(huán)境下，相較于傳統(tǒng)算法，能夠顯著提高信道估計(jì)的精度和魯棒性。在一個(gè)存在嚴(yán)重多徑衰落和干擾的大規(guī)模MIMO通信場景中，基于深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)信道狀態(tài)，使系統(tǒng)的誤碼率降低約50%，相比傳統(tǒng)算法性能有了大幅提升。深度學(xué)習(xí)算法還可以利用歷史信道數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)信道的時(shí)變特性進(jìn)行有效的跟蹤和預(yù)測，為動(dòng)態(tài)信道環(huán)境下的通信提供更好的支持。然而，這類算法也存在一些不足之處。深度學(xué)習(xí)算法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，數(shù)據(jù)的收集和標(biāo)注往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源。在實(shí)際應(yīng)用中，獲取足夠多的真實(shí)信道數(shù)據(jù)可能比較困難，且數(shù)據(jù)的標(biāo)注也需要專業(yè)知識(shí)和大量的人力。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程計(jì)算復(fù)雜度高，需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，如高性能的圖形處理單元（GPU），這在一定程度上限制了其在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程和信道估計(jì)的原理，這在一些對(duì)系統(tǒng)可靠性和安全性要求較高的場景中可能成為應(yīng)用的障礙。3.3面臨的挑戰(zhàn)與解決方案3.3.1天線間互耦效應(yīng)在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，隨著基站天線數(shù)量的大幅增加以及天線陣列的緊湊布局，天線間互耦效應(yīng)愈發(fā)顯著，成為影響下行信道估計(jì)準(zhǔn)確性和系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。天線間互耦是指當(dāng)多個(gè)天線相互靠近時(shí)，一個(gè)天線輻射的電磁波會(huì)對(duì)其他天線的電流分布和輻射特性產(chǎn)生影響。這種影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是改變了天線的輸入阻抗，使得天線的輻射效率和方向性發(fā)生變化。當(dāng)兩根相鄰天線之間存在互耦時(shí)，它們的輸入阻抗會(huì)偏離理想狀態(tài)下的特性，導(dǎo)致天線無法正常工作，信號(hào)傳輸效率降低。二是互耦會(huì)引入額外的干擾，影響接收信號(hào)的質(zhì)量。在接收端，互耦會(huì)使不同天線接收到的信號(hào)之間產(chǎn)生相關(guān)性，破壞了信號(hào)的獨(dú)立性，從而增加了信道估計(jì)的難度。在一個(gè)包含128根天線的大規(guī)模MIMO基站中，天線間互耦可能導(dǎo)致部分天線的輸入阻抗變化超過20%，接收信號(hào)的信噪比下降5dB左右，嚴(yán)重影響信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。天線間互耦對(duì)信道估計(jì)產(chǎn)生了多方面的負(fù)面影響。在基于最小二乘（LS）的信道估計(jì)算法中，互耦會(huì)導(dǎo)致接收信號(hào)的模型發(fā)生偏差，使得LS算法難以準(zhǔn)確估計(jì)信道參數(shù)。由于互耦引入的干擾和信號(hào)相關(guān)性，LS算法計(jì)算出的信道估計(jì)值與真實(shí)信道之間的誤差增大，導(dǎo)致估計(jì)精度下降。在基于壓縮感知的信道估計(jì)算法中，互耦會(huì)破壞信道在特定變換域下的稀疏特性，使得壓縮感知算法無法有效利用稀疏性進(jìn)行信道重構(gòu)，從而影響估計(jì)性能。在基于深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法中，互耦效應(yīng)使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征發(fā)生變化，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型難以準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到信道的真實(shí)特性，降低了模型的泛化能力和估計(jì)精度。為應(yīng)對(duì)天線間互耦效應(yīng)，研究人員提出了多種解決方案。校準(zhǔn)算法是一種常用的方法，通過在系統(tǒng)中引入校準(zhǔn)信號(hào)，對(duì)天線的互耦效應(yīng)進(jìn)行測量和補(bǔ)償。在基站端周期性地發(fā)送校準(zhǔn)信號(hào)，接收端根據(jù)接收到的校準(zhǔn)信號(hào)計(jì)算出天線間的互耦系數(shù)，然后在信道估計(jì)過程中對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的校準(zhǔn)，以消除互耦的影響。解耦網(wǎng)絡(luò)則是通過設(shè)計(jì)特殊的電路結(jié)構(gòu)，在物理層面上減小天線間的互耦。采用具有去耦功能的匹配網(wǎng)絡(luò)，將其連接在天線之間，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使天線間的互耦得到有效抑制。在實(shí)際應(yīng)用中，校準(zhǔn)算法和解耦網(wǎng)絡(luò)可以結(jié)合使用，先通過解耦網(wǎng)絡(luò)降低互耦的強(qiáng)度，再利用校準(zhǔn)算法進(jìn)行精確的補(bǔ)償，從而提高信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。3.3.2導(dǎo)頻污染問題導(dǎo)頻污染是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在多小區(qū)環(huán)境下信道估計(jì)面臨的一個(gè)嚴(yán)重問題，對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。導(dǎo)頻污染的產(chǎn)生主要源于多小區(qū)環(huán)境下不同小區(qū)用戶使用相同的導(dǎo)頻序列進(jìn)行信道估計(jì)。在實(shí)際的蜂窩通信系統(tǒng)中，為了提高頻譜效率，相鄰小區(qū)通常會(huì)復(fù)用相同的導(dǎo)頻序列。當(dāng)多個(gè)小區(qū)的用戶同時(shí)發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)時(shí)，基站接收到的導(dǎo)頻信號(hào)中不僅包含本小區(qū)用戶的信號(hào)，還包含來自其他小區(qū)用戶的干擾信號(hào)。由于這些干擾信號(hào)與本小區(qū)用戶的導(dǎo)頻序列相同，基站在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)，難以準(zhǔn)確區(qū)分不同小區(qū)用戶的信道信息，從而導(dǎo)致估計(jì)誤差增大，這就是導(dǎo)頻污染現(xiàn)象。在一個(gè)包含7個(gè)小區(qū)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)小區(qū)有20個(gè)用戶，如果采用相同的導(dǎo)頻序列，當(dāng)信噪比為15dB時(shí)，導(dǎo)頻污染可能導(dǎo)致信道估計(jì)的均方誤差增加3倍以上。導(dǎo)頻污染對(duì)系統(tǒng)性能的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。在信號(hào)檢測方面，由于信道估計(jì)誤差增大，接收端難以準(zhǔn)確地檢測出發(fā)送的信號(hào)，導(dǎo)致誤碼率升高。在高速數(shù)據(jù)傳輸場景中，如高清視頻流傳輸，導(dǎo)頻污染可能導(dǎo)致誤碼率從10^-4增加到10^-2，使得視頻出現(xiàn)卡頓、中斷等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。在資源分配方面，不準(zhǔn)確的信道估計(jì)會(huì)導(dǎo)致基站無法根據(jù)用戶的實(shí)際信道狀況合理分配資源，降低了系統(tǒng)的頻譜效率和吞吐量。對(duì)于信道條件較好的用戶，由于導(dǎo)頻污染導(dǎo)致信道估計(jì)不準(zhǔn)確，基站可能分配過多的資源，而對(duì)于信道條件較差的用戶，資源分配不足，從而影響了系統(tǒng)的整體性能。為解決導(dǎo)頻污染問題，研究人員提出了多種措施。導(dǎo)頻復(fù)用是一種常用的方法，通過合理設(shè)計(jì)導(dǎo)頻復(fù)用模式，減少相鄰小區(qū)間導(dǎo)頻序列的沖突。采用部分導(dǎo)頻復(fù)用技術(shù)，將導(dǎo)頻序列劃分為多個(gè)組，相鄰小區(qū)使用不同組的導(dǎo)頻序列，從而降低導(dǎo)頻污染的程度。干擾抑制技術(shù)也是解決導(dǎo)頻污染的重要手段，通過信號(hào)處理算法對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行抑制或消除。采用干擾對(duì)齊技術(shù)，將干擾信號(hào)在接收端對(duì)齊到特定的子空間，使得有用信號(hào)能夠在其他子空間中被準(zhǔn)確檢測，從而提高信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。還可以通過聯(lián)合檢測和估計(jì)的方法，將多個(gè)小區(qū)的導(dǎo)頻信號(hào)進(jìn)行聯(lián)合處理，同時(shí)估計(jì)出不同小區(qū)用戶的信道信息，有效減少導(dǎo)頻污染的影響。四、大型智能超表面通信系統(tǒng)下行信道估計(jì)4.1信道模型4.1.1獨(dú)特的信道特性大型智能超表面通信系統(tǒng)的信道具有一系列獨(dú)特特性，這些特性與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)存在顯著差異，對(duì)信道估計(jì)產(chǎn)生了重要影響。智能超表面的反射特性是其信道的關(guān)鍵特點(diǎn)之一。智能超表面由大量可編程的反射單元組成，這些單元能夠?qū)θ肷潆姶挪ǖ姆群拖辔贿M(jìn)行精確調(diào)控。通過調(diào)整反射單元的狀態(tài)，智能超表面可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的定向反射、聚焦或散射，從而改變信號(hào)的傳播路徑和強(qiáng)度分布。在一個(gè)室內(nèi)通信場景中，智能超表面可以將信號(hào)反射到傳統(tǒng)通信方式難以覆蓋的角落，增強(qiáng)信號(hào)的覆蓋范圍。這種靈活的反射特性使得信道呈現(xiàn)出高度的可重構(gòu)性，與傳統(tǒng)信道的固定傳播特性截然不同。然而，反射特性也增加了信道估計(jì)的復(fù)雜性，因?yàn)樾枰獪?zhǔn)確估計(jì)智能超表面每個(gè)反射單元的反射系數(shù)以及它們對(duì)信號(hào)的綜合影響。由于反射系數(shù)會(huì)受到智能超表面的配置、環(huán)境因素等多種因素的影響，使得準(zhǔn)確估計(jì)這些系數(shù)變得具有挑戰(zhàn)性。近場特性是智能超表面通信系統(tǒng)信道的另一個(gè)重要特性。在近場區(qū)域，電磁場的分布較為復(fù)雜，存在較強(qiáng)的耦合效應(yīng)和邊緣衍射現(xiàn)象。與遠(yuǎn)場條件下信號(hào)按球面波傳播不同，近場中的信號(hào)傳播呈現(xiàn)出更復(fù)雜的模式。在智能超表面附近，信號(hào)的幅度和相位會(huì)發(fā)生快速變化，這使得傳統(tǒng)的基于遠(yuǎn)場假設(shè)的信道模型和估計(jì)方法不再適用。當(dāng)接收端位于智能超表面的近場范圍內(nèi)時(shí)，信號(hào)會(huì)受到智能超表面邊緣衍射的影響，導(dǎo)致信號(hào)的相位和幅度發(fā)生畸變。在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)，需要考慮這些近場特性，采用專門的近場信道模型和估計(jì)方法。然而，目前對(duì)于近場信道特性的研究還相對(duì)較少，準(zhǔn)確建模和估計(jì)近場信道仍然是一個(gè)有待解決的難題。智能超表面通信系統(tǒng)的信道還具有獨(dú)特的空間相關(guān)性。由于智能超表面的反射單元在空間上緊密排列，相鄰反射單元對(duì)信號(hào)的反射和調(diào)控存在一定的相關(guān)性。這種空間相關(guān)性會(huì)影響信號(hào)在不同接收天線處的接收特性，使得信道矩陣的元素之間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在一個(gè)多天線接收的場景中，不同接收天線接收到的信號(hào)不僅受到智能超表面整體反射特性的影響，還受到相鄰反射單元之間相關(guān)性的影響。在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)，需要充分考慮這種空間相關(guān)性，以提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。然而，準(zhǔn)確刻畫和利用這種空間相關(guān)性是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)樗婕暗街悄艹砻娴慕Y(jié)構(gòu)、反射單元的排列方式以及信號(hào)傳播環(huán)境等多個(gè)因素。4.1.2建模方法為了準(zhǔn)確描述大型智能超表面通信系統(tǒng)的信道特性，研究人員提出了多種建模方法，每種方法都有其獨(dú)特的原理和適用范圍。幾何光學(xué)模型是一種常用的建模方法，它基于光線傳播的原理，通過模擬信號(hào)在智能超表面和傳播環(huán)境中的反射、折射和散射等現(xiàn)象來構(gòu)建信道模型。在幾何光學(xué)模型中，將電磁波視為光線，根據(jù)斯涅爾定律和反射定律來確定光線在智能超表面和障礙物表面的傳播路徑。假設(shè)智能超表面由大量反射單元組成，每個(gè)反射單元可以看作是一個(gè)小的反射鏡，信號(hào)在反射單元上發(fā)生反射時(shí)，遵循入射角等于反射角的規(guī)律。通過計(jì)算信號(hào)在不同路徑上的傳播延遲、幅度衰減和相位變化，就可以得到信道的傳輸特性。幾何光學(xué)模型的優(yōu)點(diǎn)是直觀易懂，計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，能夠較好地描述信號(hào)在宏觀尺度上的傳播特性。在一些簡單的場景中，如空曠的室內(nèi)環(huán)境，幾何光學(xué)模型可以快速準(zhǔn)確地計(jì)算信道參數(shù)。然而，該模型在處理復(fù)雜環(huán)境和近場效應(yīng)時(shí)存在一定的局限性，因?yàn)樗雎粤穗姶挪ǖ牟▌?dòng)特性和一些微觀效應(yīng)。在存在大量微小散射體的復(fù)雜環(huán)境中，幾何光學(xué)模型可能無法準(zhǔn)確描述信號(hào)的散射和干涉現(xiàn)象?；陔姶爬碚摰慕７椒▌t從麥克斯韋方程組出發(fā)，通過求解電磁場的分布來精確描述智能超表面通信系統(tǒng)的信道特性。這種方法考慮了電磁波的波動(dòng)性和相互作用，能夠準(zhǔn)確處理復(fù)雜的電磁環(huán)境和近場效應(yīng)。在基于電磁理論的建模中，將智能超表面視為一個(gè)具有特定電磁特性的二維結(jié)構(gòu)，通過求解麥克斯韋方程組在該結(jié)構(gòu)和周圍空間中的解，得到電磁場的分布和傳播特性。這種方法需要對(duì)智能超表面的材料特性、反射單元的結(jié)構(gòu)以及傳播環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)的電磁參數(shù)建模?；陔姶爬碚摰慕７椒ǖ膬?yōu)點(diǎn)是能夠提供高精度的信道模型，對(duì)于研究智能超表面的電磁特性和信號(hào)傳播的微觀機(jī)制具有重要意義。在研究智能超表面對(duì)電磁波的極化調(diào)控和近場耦合效應(yīng)時(shí)，基于電磁理論的建模方法能夠給出準(zhǔn)確的分析結(jié)果。然而，該方法的計(jì)算復(fù)雜度極高，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，通常適用于對(duì)精度要求極高的理論研究和小型系統(tǒng)的分析。為了綜合利用幾何光學(xué)模型和基于電磁理論的建模方法的優(yōu)點(diǎn)，研究人員還提出了混合建模方法?；旌辖７椒ńY(jié)合了幾何光學(xué)模型的直觀性和計(jì)算效率以及基于電磁理論的建模方法的準(zhǔn)確性。在混合建模中，通常在宏觀尺度上采用幾何光學(xué)模型來描述信號(hào)的主要傳播路徑和反射特性，而在微觀尺度或?qū)纫筝^高的區(qū)域，采用基于電磁理論的建模方法來補(bǔ)充和修正。在分析智能超表面在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中的信道特性時(shí)，可以先用幾何光學(xué)模型快速計(jì)算出信號(hào)的主要傳播路徑和大致的信道參數(shù)，然后針對(duì)智能超表面附近的近場區(qū)域和關(guān)鍵散射體，采用基于電磁理論的建模方法進(jìn)行精確分析，以提高信道模型的準(zhǔn)確性?；旌辖７椒ㄔ谝欢ǔ潭壬掀胶饬擞?jì)算復(fù)雜度和建模精度，為大型智能超表面通信系統(tǒng)的信道建模提供了一種有效的解決方案。然而，混合建模方法的實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，需要合理地劃分不同建模方法的應(yīng)用范圍，并確保兩種方法之間的銜接和融合的準(zhǔn)確性。4.2信道估計(jì)算法4.2.1基于信號(hào)處理的算法基于信號(hào)處理的信道估計(jì)算法在大型智能超表面通信系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用，其中稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（SparseBayesianLearning，SBL）算法和正交匹配追蹤（OrthogonalMatchingPursuit，OMP）算法是具有代表性的兩種算法。稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)思想，通過構(gòu)建合適的先驗(yàn)分布來實(shí)現(xiàn)對(duì)稀疏信號(hào)的有效估計(jì)。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，由于信道的某些特性在特定變換域下呈現(xiàn)稀疏性，如在角度域或延遲域，稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法能夠充分利用這一特性進(jìn)行信道估計(jì)。該算法的基本原理是將信道估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為貝葉斯推斷問題，通過最大化后驗(yàn)概率來估計(jì)信道參數(shù)。具體來說，首先假設(shè)信道參數(shù)服從某種先驗(yàn)分布，如高斯分布，然后結(jié)合接收信號(hào)的似然函數(shù)，利用貝葉斯定理得到信道參數(shù)的后驗(yàn)分布。在實(shí)際計(jì)算中，通常采用迭代算法來求解后驗(yàn)分布的最大值，以得到信道參數(shù)的估計(jì)值。稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法在處理高維稀疏信道時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠在較少的測量數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)高精度的信道估計(jì)。在一個(gè)智能超表面輔助的毫米波通信系統(tǒng)中，當(dāng)信道在角度域具有稀疏特性時(shí)，稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法能夠利用少量的導(dǎo)頻信號(hào)準(zhǔn)確地估計(jì)信道參數(shù)，相比傳統(tǒng)的最小二乘估計(jì)算法，估計(jì)誤差降低了約40%。正交匹配追蹤算法是一種基于貪婪策略的迭代算法，用于解決稀疏信號(hào)重構(gòu)問題。在大型智能超表面通信系統(tǒng)的信道估計(jì)中，OMP算法通過迭代選擇與接收信號(hào)最匹配的原子（即信道的稀疏分量）來逐步恢復(fù)信道。其具體步驟如下：首先初始化殘差為接收信號(hào)，然后在每次迭代中，計(jì)算測量矩陣與殘差的內(nèi)積，選擇內(nèi)積最大的原子索引，將其加入估計(jì)的信道支持集。接著利用最小二乘法更新信道估計(jì)值，并根據(jù)新的信道估計(jì)值更新殘差。重復(fù)上述步驟，直到殘差的范數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值或者達(dá)到最大迭代次數(shù)。OMP算法具有計(jì)算復(fù)雜度較低、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，在信道稀疏度較低且已知的情況下，能夠快速準(zhǔn)確地估計(jì)信道。在一個(gè)包含1000個(gè)反射單元的智能超表面通信系統(tǒng)中，當(dāng)信道稀疏度為5時(shí)，OMP算法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成信道估計(jì)，且估計(jì)精度滿足一定的要求。然而，隨著信道稀疏度的增加或未知，OMP算法的性能會(huì)逐漸下降，估計(jì)誤差增大。4.2.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法在大型智能超表面通信系統(tǒng)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是其中的典型代表。深度學(xué)習(xí)算法，尤其是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體的算法，在信道估計(jì)中得到了廣泛應(yīng)用。以CNN為例，其實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)的流程如下：首先將接收信號(hào)作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列的卷積層和池化層進(jìn)行特征提取。卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，提取局部特征，不同的卷積核可以捕捉不同的信號(hào)特征模式。池化層則對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)保留重要特征。經(jīng)過多層卷積和池化操作后，數(shù)據(jù)的特征被進(jìn)一步抽象和壓縮。然后將提取到的特征輸入到全連接層進(jìn)行分類或回歸，得到信道估計(jì)結(jié)果。在訓(xùn)練過程中，通過最小化估計(jì)結(jié)果與真實(shí)信道之間的損失函數(shù)（如均方誤差損失函數(shù)），利用反向傳播算法不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到信道特征與信道狀態(tài)之間的映射關(guān)系。在智能超表面輔助的室內(nèi)通信系統(tǒng)中，基于CNN的信道估計(jì)算法能夠有效地學(xué)習(xí)到信號(hào)在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中的傳播特征，準(zhǔn)確估計(jì)信道狀態(tài)，相比傳統(tǒng)的基于信號(hào)處理的算法，誤碼率降低了約30%。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法則為智能超表面通信系統(tǒng)的信道估計(jì)提供了一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的核心思想是通過智能體與環(huán)境的交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。在信道估計(jì)中，智能體可以是智能超表面或接收端，環(huán)境則是通信系統(tǒng)的信道和噪聲等因素。智能體通過不斷調(diào)整自身的行為（如智能超表面的反射系數(shù)或接收端的采樣策略），以最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)可以根據(jù)信道估計(jì)的準(zhǔn)確性、通信系統(tǒng)的性能指標(biāo)（如吞吐量、誤碼率等）來定義。在一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的通信環(huán)境中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠讓智能超表面根據(jù)接收信號(hào)的反饋信息實(shí)時(shí)調(diào)整其反射系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的有效跟蹤和準(zhǔn)確估計(jì)。通過不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，智能超表面能夠找到最優(yōu)的反射配置，提高信道估計(jì)的精度和通信系統(tǒng)的性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使智能超表面在不同的信道條件下自動(dòng)調(diào)整，適應(yīng)環(huán)境的變化，相比傳統(tǒng)的固定策略算法，系統(tǒng)的吞吐量提升了約25%。4.3面臨的挑戰(zhàn)與解決方案4.3.1反射單元的被動(dòng)性在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，反射單元的被動(dòng)性是信道估計(jì)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一，對(duì)信道狀態(tài)信息的獲取和準(zhǔn)確估計(jì)產(chǎn)生了顯著影響。智能超表面的反射單元通常為被動(dòng)式，僅具備反射信號(hào)的能力，缺乏復(fù)雜的信號(hào)處理功能。這意味著反射單元無法直接對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣、量化和分析，使得從反射信號(hào)中獲取準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息變得極為困難。在傳統(tǒng)通信系統(tǒng)中，接收端可以通過對(duì)直接接收到的信號(hào)進(jìn)行處理來估計(jì)信道狀態(tài)，但在智能超表面通信系統(tǒng)中，由于反射單元的被動(dòng)性，接收端接收到的信號(hào)經(jīng)過了智能超表面的反射和調(diào)控，信號(hào)特征發(fā)生了復(fù)雜的變化，增加了信道估計(jì)的難度。當(dāng)智能超表面的反射單元數(shù)量眾多時(shí)，如何從大量反射單元反射的信號(hào)中提取有效的信道信息，成為了一個(gè)亟待解決的問題。為解決反射單元被動(dòng)性帶來的信道估計(jì)難題，研究人員提出了多種解決方案。輔助基站方案是一種有效的手段，通過在智能超表面附近部署輔助基站，利用輔助基站對(duì)反射信號(hào)進(jìn)行采集和處理，獲取部分信道狀態(tài)信息。輔助基站可以配備高性能的信號(hào)處理設(shè)備，對(duì)反射信號(hào)進(jìn)行精確的采樣和分析，然后將處理后的信息傳輸給主基站，幫助主基站進(jìn)行信道估計(jì)。聯(lián)合估計(jì)方案則是將智能超表面的反射系數(shù)估計(jì)與信道估計(jì)相結(jié)合，通過建立聯(lián)合估計(jì)模型，同時(shí)估計(jì)智能超表面的反射系數(shù)和信道參數(shù)。在聯(lián)合估計(jì)過程中，利用反射信號(hào)與接收信號(hào)之間的關(guān)系，通過優(yōu)化算法求解聯(lián)合估計(jì)模型，從而得到更準(zhǔn)確的信道估計(jì)結(jié)果。還可以采用基于深度學(xué)習(xí)的方法，利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，對(duì)反射信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)。通過構(gòu)建合適的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)反射信號(hào)中的信道特征，從而提高信道估計(jì)的精度。4.3.2高維度信道估計(jì)大型智能超表面通信系統(tǒng)中，高維度信道是信道估計(jì)面臨的又一重大挑戰(zhàn)，導(dǎo)致估計(jì)復(fù)雜度和導(dǎo)頻開銷大幅增加，對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生了負(fù)面影響。智能超表面由大量的反射單元組成，這些反射單元與收發(fā)端之間形成了復(fù)雜的信道鏈路，使得信道維度急劇增大。當(dāng)智能超表面包含數(shù)千個(gè)反射單元時(shí)，信道矩陣的維度會(huì)變得非常高，這使得傳統(tǒng)的信道估計(jì)算法在處理如此高維度的信道時(shí)面臨巨大的挑戰(zhàn)。高維度信道使得估計(jì)復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長，傳統(tǒng)的基于矩陣運(yùn)算的信道估計(jì)算法，如最小二乘（LS）估計(jì)和最小均方誤差（MMSE）估計(jì)，在計(jì)算高維度信道矩陣時(shí)，需要進(jìn)行大量的矩陣乘法和求逆運(yùn)算，計(jì)算量巨大，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。高維度信道還導(dǎo)致導(dǎo)頻開銷大幅增加。為了準(zhǔn)確估計(jì)高維度信道，需要發(fā)送更多的導(dǎo)頻信號(hào)，以覆蓋信道的各個(gè)維度，這不僅占用了大量的時(shí)頻資源，降低了系統(tǒng)的頻譜效率，還增加了信號(hào)傳輸?shù)拈_銷和干擾。為應(yīng)對(duì)高維度信道估計(jì)的挑戰(zhàn)，研究人員提出了一系列應(yīng)對(duì)策略。降維技術(shù)是一種常用的方法，通過對(duì)高維度信道進(jìn)行變換和壓縮，將其轉(zhuǎn)化為低維度的等效信道，從而降低估計(jì)復(fù)雜度?？梢圆捎弥鞒煞址治觯≒CA）等方法，對(duì)信道矩陣進(jìn)行特征分解，提取主要成分，實(shí)現(xiàn)信道維度的降低。壓縮感知理論也為高維度信道估計(jì)提供了有效的解決方案。利用智能超表面信道在特定變換域下的稀疏特性，通過少量的測量值實(shí)現(xiàn)信道的準(zhǔn)確重構(gòu)，從而減少導(dǎo)頻開銷和計(jì)算復(fù)雜度。在角度域或延遲域，智能超表面信道可能具有稀疏性，基于壓縮感知的算法可以利用這一特性，通過設(shè)計(jì)合適的測量矩陣和重構(gòu)算法，在低導(dǎo)頻開銷下實(shí)現(xiàn)對(duì)信道的有效估計(jì)。還可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，通過對(duì)大量信道數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)高維度信道的有效估計(jì)。利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)信道的特征和規(guī)律，結(jié)合優(yōu)化算法對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和效率。五、大規(guī)模MIMO與大型智能超表面通信系統(tǒng)下行信道估計(jì)對(duì)比分析5.1算法性能對(duì)比在大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)中，不同的信道估計(jì)算法在估計(jì)精度、計(jì)算復(fù)雜度和收斂速度等方面表現(xiàn)出顯著差異。在估計(jì)精度方面，基于壓縮感知的算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。由于大規(guī)模MIMO信道在角度域或延遲域等特定變換域下具有稀疏特性，基于壓縮感知的算法能夠利用這一特性，通過少量的測量值實(shí)現(xiàn)信道的準(zhǔn)確重構(gòu)。正交匹配追蹤（OMP）算法在信道稀疏度較低且已知的情況下，能夠較為準(zhǔn)確地估計(jì)信道。在一個(gè)包含32個(gè)用戶的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，當(dāng)信道在角度域的稀疏度為5時(shí)，OMP算法的估計(jì)均方誤差（MSE）可達(dá)到10^-3量級(jí)。然而，隨著信道稀疏度的增加或未知，其估計(jì)精度會(huì)逐漸下降。相比之下，在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，基于深度學(xué)習(xí)的算法在估計(jì)精度上表現(xiàn)出色。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，通過對(duì)大量信道數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，它能夠自動(dòng)提取信道的復(fù)雜特征，對(duì)不同的信道環(huán)境具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。在智能超表面輔助的室內(nèi)通信系統(tǒng)中，基于CNN的信道估計(jì)算法能夠有效地學(xué)習(xí)到信號(hào)在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中的傳播特征，估計(jì)誤差比傳統(tǒng)基于信號(hào)處理的算法降低了約30%。計(jì)算復(fù)雜度是衡量信道估計(jì)算法性能的重要指標(biāo)之一。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，基于最小二乘法（LS）的算法計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低。其計(jì)算過程主要涉及矩陣的乘法和求逆運(yùn)算，在天線數(shù)量和用戶數(shù)量相對(duì)較少時(shí)，能夠快速完成信道估計(jì)。當(dāng)基站天線數(shù)為64，用戶數(shù)為8時(shí)，LS算法的計(jì)算時(shí)間在毫秒量級(jí)。然而，隨著天線數(shù)量和用戶數(shù)量的增加，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)顯著上升?；谏疃葘W(xué)習(xí)的算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，雖然具有較高的估計(jì)精度，但訓(xùn)練過程計(jì)算復(fù)雜度極高。以基于CNN的信道估計(jì)算法為例，訓(xùn)練過程需要進(jìn)行大量的矩陣乘法和非線性運(yùn)算，需要強(qiáng)大的計(jì)算資源支持，如高性能的圖形處理單元（GPU）。在訓(xùn)練一個(gè)包含多個(gè)隱藏層的CNN模型時(shí)，可能需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天的時(shí)間。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，基于信號(hào)處理的算法，如稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（SBL）算法，計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高。該算法需要進(jìn)行復(fù)雜的貝葉斯推斷和迭代計(jì)算，計(jì)算量較大。在一個(gè)包含1000個(gè)反射單元的智能超表面通信系統(tǒng)中，SBL算法的計(jì)算時(shí)間明顯長于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的一些簡單算法。而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，雖然能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)估計(jì)，但在學(xué)習(xí)過程中需要不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互和優(yōu)化，計(jì)算復(fù)雜度也較高。收斂速度也是評(píng)估信道估計(jì)算法性能的關(guān)鍵因素。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，基于壓縮感知的一些算法，如CoSaMP（CompressiveSamplingMatchingPursuit）算法，在收斂速度上具有優(yōu)勢。CoSaMP算法通過在每次迭代中選擇多個(gè)與殘差相關(guān)的原子，并對(duì)這些原子進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)和更新，從而加快了算法的收斂速度。與OMP算法相比，在相同的信道估計(jì)任務(wù)下，CoSaMP算法的迭代次數(shù)可減少約30%，能夠更快地收斂到較準(zhǔn)確的信道估計(jì)結(jié)果。在大型智能超表面通信系統(tǒng)中，基于深度學(xué)習(xí)的算法在收斂速度上存在一定的挑戰(zhàn)。由于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的迭代和參數(shù)調(diào)整，收斂速度相對(duì)較慢。在訓(xùn)練基于CNN的信道估計(jì)模型時(shí)，通常需要進(jìn)行數(shù)百次甚至數(shù)千次的迭代才能達(dá)到較好的收斂效果，這在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場景中可能無法滿足需求。而基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，在初始階段由于智能體對(duì)環(huán)境的了解較少，需要進(jìn)行大量的探索和嘗試，收斂速度也較慢，但隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)行，能夠逐漸找到最優(yōu)的行為策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)信道狀態(tài)的有效估計(jì)。5.2應(yīng)用場景適應(yīng)性在不同的應(yīng)用場景下，大規(guī)模MIMO和大型智能超表面通信系統(tǒng)的下行信道估計(jì)展現(xiàn)出各異的適應(yīng)性。在室內(nèi)場景中，大型智能超表面通信系統(tǒng)表現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，存在大量的障礙物，信號(hào)容易受到阻擋和多徑衰落的影響。智能超表面可以部署在室內(nèi)墻壁、天花板等位置，通過對(duì)信號(hào)的反射和相位調(diào)控，有效改善信號(hào)覆蓋。在大型商場、寫字樓等室內(nèi)空間，智能超表面能夠引導(dǎo)信號(hào)繞過障礙物，減少信號(hào)盲區(qū)，為用戶提供更穩(wěn)定的通信服務(wù)。在一個(gè)面積為1000平方米的商場中，智能超表面部署后，信號(hào)覆蓋面積增加了約30%，用戶在商場內(nèi)的通信質(zhì)量得到顯著提升?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法在室內(nèi)環(huán)境中也能充分發(fā)揮其優(yōu)勢。室內(nèi)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，便于收集大量的信道數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，基于深度學(xué)習(xí)的算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地估計(jì)信道狀態(tài)。通過對(duì)商場內(nèi)不同位置的信道數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，CNN模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測不同區(qū)域的信道變化，為智能超表面的調(diào)控提供準(zhǔn)確的信道估計(jì)結(jié)果。相比之下，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在室內(nèi)場景中也有一定的應(yīng)用，但面臨一些挑戰(zhàn)。室內(nèi)空間有限，大規(guī)模MIMO基站的部署可能受到空間限制，且天線間互耦效應(yīng)在室內(nèi)環(huán)境中可能更為明顯。然而，在一些對(duì)容量需求較高的室內(nèi)場景，如大型會(huì)議中心，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)可以通過其多天線的空間復(fù)用能力，同時(shí)服務(wù)大量用戶，滿足用戶對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨蟆Ｔ谝粋€(gè)可容納1000人的會(huì)議中心，大規(guī)模MIMO基站能夠同時(shí)為數(shù)百個(gè)用戶提供高速的網(wǎng)絡(luò)連接，保障會(huì)議期間用戶對(duì)視頻直播、在線文檔共享等業(yè)務(wù)的需求?；趬嚎s感知的信道估計(jì)算法在室內(nèi)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中具有一定的優(yōu)勢，能夠利用室內(nèi)信道在特定變換域下的稀疏特性，減少導(dǎo)頻開銷，提高信道估計(jì)的效率。在會(huì)議中心的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中，基于壓縮感知的算法能夠在有限的導(dǎo)頻資源下，準(zhǔn)確地估計(jì)信道，為大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的高效運(yùn)行提供支持。在室外場景中，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)憑借其強(qiáng)大的抗干擾能力和高容量特性，展現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。在城市的宏小區(qū)覆蓋中，大規(guī)模MIMO基站可以通過波束賦形技術(shù)，將信號(hào)精確地指向用戶，增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度，抵抗干擾。在高樓林立的城市環(huán)境中，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)能夠利用多天線的空間自由度，克服建筑物的遮擋和信號(hào)干擾，為用戶提供穩(wěn)定的通信服務(wù)。在一個(gè)包含多個(gè)小區(qū)的城市區(qū)域，大規(guī)模MIMO基站通過合理的波束賦形，能夠有效地減少小區(qū)間的干擾，提高系統(tǒng)的整體性能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的信道估計(jì)算法在室外復(fù)雜環(huán)境中也能發(fā)揮重要作用。室外信道受到天氣、移動(dòng)用戶等多種因素的影響，具有較強(qiáng)的時(shí)變特性，深度學(xué)習(xí)算法能夠通過對(duì)大量歷史信道數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，對(duì)信道的時(shí)變特性進(jìn)行有效跟蹤和預(yù)測，提高信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。通過對(duì)城市不同時(shí)間段、不同天氣條件下的信道數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，基于深度學(xué)習(xí)的算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)不同環(huán)境下的信道狀態(tài)，為大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整提供依據(jù)。大型智能超表面通信系統(tǒng)在室外場景中的應(yīng)用相對(duì)復(fù)雜。雖然智