【摘 要】
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毫米波（Millimeter Wave,mm Wave）技术能够提高移动通信系统的容量,但受雨水影响严重且绕射能力差,使得毫米波信号在非视距传播（non-Light of Sight,nLoS）环境中损耗严重。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）技术则是一项有利于nLoS信道的新兴技术,并且具有低功耗和易部署等优势,因此受到了研究者的极大关注。本文将结
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毫米波（Millimeter Wave,mm Wave）技术能够提高移动通信系统的容量,但受雨水影响严重且绕射能力差,使得毫米波信号在非视距传播（non-Light of Sight,nLoS）环境中损耗严重。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）技术则是一项有利于nLoS信道的新兴技术,并且具有低功耗和易部署等优势,因此受到了研究者的极大关注。本文将结合毫米波技术和IRS技术对nLoS信道的估计问题展开研究。以下是本文的主要研究工作和解决的问题。1.对IRS的反射模型进行研究。引入IRS技术对无线通信系统进行建模,在所建模型中,为获得更小的信道估计均方误差（Mean Square Error,MSE）,对IRS反射模型展开分析和研究,提出利用酉矩阵对IRS反射模型进行仿真,对比和分析了酉矩阵、Hadamard矩阵以及离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）矩阵建模方式之间的差异。仿真结果显示,当IRS单元数为100时,利用酉矩阵构建IRS模型相较于DFT矩阵构建IRS模型的信道估计MSE更小,可获得约3.8 dB的性能增益。证实了所提方法可获得更小的信道估计MSE,从而增强信道可靠性。2.对IRS辅助毫米波通信系统的信道估计问题展开研究。运用Khatri-Rao积和克罗内克尔积对IRS辅助毫米波信道模型的级联信道进行变换。由于矢量近似消息传递（Vector Approximate Message Passing,VAMP）算法具有良好的迭代阈值优势,可提高系统的性能,降低整个系统的信道误差。本文结合基于Khatri-Rao积和克罗内克尔积对级联信道简化的方式以及VAMP算法提出KR-VAMP算法。对KR-VAMP算法的因子图进行分析和阐述,基于该因子图对信道估计问题进行研究,仿真对比了近似消息传递（Approximate Message Passing,AMP）算法、双线性广义近似消息传递法（Bilinear Generalized Approximate Message Passing,BiG-AMP）算法以及KR-VAMP算法的性能。仿真结果表明,在一定的初始条件下,KR-VAMP算法相较于BiG-AMP算法和AMP算法,信道估计的最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）分别降低了约3.8 dB和6.6 dB,证明了KR-VAMP算法在信道估计上具有良好的性能,并且有利于信道可靠性的提高。
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