随着无线通信系统及其关键技术的演进,利用无线感知技术获取系统通信实体或通信环境的关键信息,越发受到学界重视。其中,信号空间分布与信道多径信息对于无线通信系统安全性能的提升有重要意义。因此,信号波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计和多径估计问题是无线感知技术在无线通信系统中的重要研究课题。目前,DOA估计的相关研究主要从阵列结构和信号处理算法两方面对估计精度进行提升。其中,阵列结构设计决定了阵列的观测自由度（Degree Of Freedom,DOF）,是DOA估计精度的根本影响因素;信号处理算法则对接收信号进行处理,以将阵列的观测自由度转化为DOA估计精度。但是,传统阵列无法对阵列结构或电磁特性进行调整,阵列的观测自由度十分有限。受此影响,现有DOA估计算法的精度难以得到进一步提升;另一方面,由于多径信道具有稀疏性,基于压缩感知的多径信道估计算法逐渐受到重视,此类算法能够以较低的开销实现较高的估计精度。然而,现有研究中,接收阵列所提供的观测自由度被忽视,对多径信道的估计精度仍有较大提升空间。本文利用可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS）异构阵列在观测自由度上具备的优势,以提升DOA与多径信道估计算法的精度为目的,开展基于RIS异构阵列的无线感知方案研究。本文利用RIS异构阵列即时可控的特性,从空域与时域角度提升观测自由度。针对当前DOA估计算法精度受到较低阵列观测自由度限制的问题,提出基于RIS互质线阵和RIS时域异构阵列的DOA估计算法;针对当前基于压缩感知的多径信道估计算法未能利用阵列所提供的观测自由度对精度进行进一步提升的现状,将RIS异构阵列引入多径信道压缩感知模型,提出一种基于压缩感知的RIS异构阵列多径信道估计算法。具体研究内容如下:1.提出一种基于多信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）的RIS互质线阵DOA估计算法。算法利用RIS异构阵列结构即时可控的特性,在不同阵列结构间进行切换,以构造包含多个子阵且观测自由度更高的RIS互质线阵;之后,对RIS互质线阵的协方差矩阵进行向量化处理,以构造对应的虚拟差分阵列;最后使用MUSIC算法对差分阵列接收信号进行DOA估计。仿真实验说明,RIS互质线阵对DOF的提升幅度超过30%,所提出算法在低信噪比条件下的估计精度较现有算法提升了30%到70%。2.提出一种基于RIS时域异构阵列的DOA估计算法。首先提出RIS时域异构阵列的实现方案,并建立了其信号接收模型;随后进行第一轮信号接收与DOA估计,期间,在不同时刻改变RIS时域异构阵列方向图指向,获得对入射信号的差异化观测结果;使用求根MUSIC算法处理上述观测结果,并对比所获得的多组DOA信息以排除离域值的影响,从而获得初步估计值;如果初步估计值显示有信号从与水平方向夹角不超过30°的方向入射,则进行阵列重构,并进行第二轮信号接收与DOA估计。对于上述特殊入射信号,取第二轮估计值为其最终估计结果,而对其它信号,取第一轮估计值为最终估计结果。仿真结果表明,所提出算法的DOA估计精度相比传统子空间类算法的提升幅度超过40%,且具备对全方向入射信号的DOA估计能力。3.提出一种基于压缩感知的RIS异构阵列多径信道估计算法。将RIS异构阵列引入多径信道的压缩感知模型,并证明该模型下多径信道的稀疏特性与测量矩阵的等距约束性质。随后,在不同时刻调整RIS异构阵列方向图并接收信号,以获取对多径信道的差异化压缩观测结果;随后使用压缩采样匹配追踪算法进行信道重构,并对比各组重构结果以剔除阵列方向图变化所导致的估计偏差。仿真结果表明,所提出算法的精度性能优于现有多径信道估计算法,精度提升幅度在40%到60%。