基于RIS辅助的感知系统及DOA估计方法

本发明涉及通信，特别涉及一种基于ris辅助的感知系统及doa估计方法。

背景技术：

1、基于智能超表面(reconfigurable intelligent surface,ris)辅助的感知技术是提高第六代(sixth-generation,6g)通信传输速率和可靠性的关键技术之一。利用感知系统，我们可以通过波达角(direction of arrival,doa)估计快速定位用户，实现波束对准，减少路径损耗。

2、传统的感知系统是基于雷达的，存在硬件成本高的问题，而无设备感知以其高效、低成本的优势吸引了更多的关注。因此基于ris的被动感知技术被广泛研究，用于在感知系统中重建信号传播环境。ris是由大量无源可重构元件组成，每个元素都可以通过使用控制器来独立控制入射电磁波的相位、幅度和频率，并且每个元素编码的设计方法已经被广泛提出。与使用高功耗和高硬件成本移相器的传统相控阵不同，ris具有低成本和低复杂度的优点。特别是当直达路径被阻挡时，ris可以提供反射路径来增强通信覆盖。也正因ris对电磁波的控制能力，ris辅助的感知系统可用于实现目标的doa估计，如申请号为cn202210336575.5的发明专利即公开了一种无人机搭载智能反射面的目标测向方法。

3、经典的doa估计算法，例如(multiple signal classification,music)算法是利用噪声子空间和信号子空间的正交性来估计doa，而capon算法是基于波束形成来寻找功率的极值。为了提高doa估计的性能，基于空间域信号稀疏性的压缩感知方法也被提出，例如正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,omp)算法，原子范数最小化(atomic normminimization,anm)算法等。当将ris应用于感知系统时，相应doa估计方法也被提出，如申请号为202210793654.9的发明专利即公开了一种基于智能反射面的无源被动感知设备与方法。例如在ris辅助的mimo系统中，提出了一种非迭代的两阶段框架算法用于信道估计，即采用深度网络架构sblnet来估计二维波达方向和极化参数。

4、然而，传统的doa估计模型不适用于ris辅助感知系统，因为天线接收到的信号幅度与相位都经ris调制过。当ris在实测时对信号的反射相位存在误差，且难以通过理论或实测的方法得到确切数值时，现有的doa估计方法例如anm算法无法直接在所述系统中有效估计doa。

技术实现思路

1、本申请通过提供一种基于ris辅助的感知系统及doa估计方法，解决了现有技术中传统的感知系统硬件成本过高，且现有的doa估计方法无法直接在ris辅助感知系统中有效估计doa的问题，降低了感知系统的成本和复杂度，并实现有效的doa估计。

2、本申请实施例提供了一种基于ris辅助的感知系统，包括：

3、信号源，用以发射信号；

4、ris，包括呈阵列分布的多个反射单元，多个所述反射单元均用以反射所述信号；

5、控制单元，分别与多个所述反射单元电讯连接，所述控制单元用以控制各所述反射单元的反射相移；

6、接收单元，用以接收并传递所述ris反射的所述信号；

7、处理器，分别与所述控制单元和所述接收单元电讯连接，所述处理器用以控制所述控制单元对所述ris进行调控，还用以接收并处理所述接收单元传递的所述信号。

8、上述实施例的有益效果在于：本基于ris辅助的感知系统，具有低成本、低复杂度的优点，同时当信号发射和接收之间被遮挡时可提供一个反射路径，从而扩大覆盖面积。

9、在上述实施例基础上，本申请可进一步改进，具体如下：

10、在本申请其中一个实施例中，所述反射单元包括地层和安装于所述地层上的两个金属贴片，两个所述金属贴片分别设置有金属化过孔，两个所述金属贴片之间通过变容二极管连接，所述变容二极管与所述控制单元电讯连接。控制单元控制变容二极管的导通或截止来实现ris反射单元对信号的控制。

11、在本申请其中一个实施例中，所述控制单元为fpga芯片，所述处理器通过控制所述fpga芯片的输出电压来控制各所述反射单元。处理器pc通过控制fpga电压输出控制ris各反射单元，对反射信号的相位进行调控，当fpga提供高电压，二极管导通，此时单元对入射信号产生“0”相移；当fpga提供0v电压时，二极管截止，此时单元对入射信号产生“π”相移；例如预先设置“01001100”、“11011011”等码序列，由fpga产生相应的电压，提供给ris上的变容二极管，在不同的模式下产生不同的相移，从而实现多次测量。

12、在本申请其中一个实施例中，所述信号源为喇叭天线，所述接收单元为接收天线。

13、本申请实施例还提供了一种基于前述感知系统的doa估计方法，包括以下步骤：

14、s1：根据预设的接收信号模型接收经所述ris反射的接收信号数据；

15、s2：通过anm方法对所述接收信号数据进行处理，获得估计谱数据，将所述估计谱数据输入gan网络训练，扩增所述估计谱数据；

16、s3：利用所述估计谱数据训练并测试预构建的doanet神经网络；

17、s4：获取目标的所述接收信号数据并通过所述doanet神经网络获取目标的doa估计值。

18、在本申请其中一个实施例中，所述步骤s1中所述接收信号模型为：

19、

20、其中，yp为第p次测量下的接收信号模型，为第p次测量下ris产生的总相移，θ、为目标到ris的方位角和俯仰角，b为接收天线的导向矢量，s为采样信号，wp表示第p次测量的噪声。

21、在本申请其中一个实施例中，所述步骤s2中所述估计谱数据包括幅度-角度谱数据。

22、在本申请其中一个实施例中，所述步骤s3中，所述doanet网络结构由卷积层、激活函数层、池化层和全连接层组成。

23、上述实施例的有益效果在于：基于ris辅助的低成本、低复杂度感知系统，并提出一种可用于所述感知系统的doa估计方法，实现有效的doa估计，从而快速定位用户，实现波束对准，减少路径损耗。

技术特征：

1.一种基于ris辅助的感知系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的感知系统，其特征在于：所述反射单元包括地层和安装于所述地层上的两个金属贴片，两个所述金属贴片分别设置有金属化过孔，两个所述金属贴片之间通过变容二极管连接，所述变容二极管与所述控制单元电讯连接。

3.根据权利要求1所述的感知系统，其特征在于：所述控制单元为fpga芯片，所述处理器通过控制所述fpga芯片的输出电压来控制各所述反射单元。

4.根据权利要求1所述的感知系统，其特征在于：所述信号源为喇叭天线，所述接收单元为接收天线。

5.一种基于前述感知系统的doa估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的doa估计方法，其特征在于：所述步骤s1中所述接收信号模型为：

7.根据权利要求5所述的doa估计方法，其特征在于：所述步骤s2中所述估计谱数据包括幅度-角度谱数据。

8.根据权利要求5所述的doa估计方法，其特征在于：所述步骤s3中，所述doanet网络结构由卷积层、激活函数层、池化层和全连接层组成。

技术总结
本发明公开了通信技术领域内的一种基于RIS辅助的感知系统及DOA估计方法。该感知系统包括：信号源，用以发射信号；RIS，包括呈阵列分布的多个反射单元，多个反射单元均用以反射信号；控制单元，分别与多个反射单元电讯连接，控制单元用以控制各反射单元的反射相移；接收单元，用以接收并传递RIS反射的信号；处理器，分别与控制单元和接收单元电讯连接，处理器用以控制控制单元对RIS进行调控，还用以接收并处理接收单元传递的信号。该基于RIS辅助的感知系统，具有低成本、低复杂度的优点，同时当信号发射和接收之间被遮挡时可提供一个反射路径，从而扩大覆盖面积。

技术研发人员：陈鹏,赵阳莹,曹振新,潘景荣,闫双山,倪小梅,薛钢
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15