摘要
智能制造、智慧医疗和智能交通等智能化社会建设要求第六代移动通信（The 6th Generation，6G）进一步提升核心技术指标，满足泛在互联、全域覆盖、绿色低碳等需求。毫米波大规模多输入多输出（Multiple-input-Mulitple-output，MIMO）通信作为提供超高数据速率的支撑技术之一，在实际发展中面临着路损严重和易遮挡等难题。现有方法通过调整收发机的设计来补偿信道衰落，无法主动调控复杂变化的无线信道，存在难以克服的技术瓶颈。如何以低成本、低能耗以及低复杂度的技术克服毫米波无线衰落信道的消极影响，实现未来无线通信容量的可持续增长，是下一代无线通信中的研究重点。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface， IRS），是一种新型几近无源超材料，可以实现对无线信号传播环境的智能重构，是6G的关键候选技术之一。通过合理地调整IRS反射单元的反射系数，可以改善等效信道，从而有效提升终端的可达速率、降低链路中断概率。由于IRS的被动反射特性，IRS辅助毫米波大规模MIMO系统面临着诸多全新的挑战，尤其是：（1）如何以较低的计算复杂度联合设计基站（Base Station，BS）的主动波束成形和IRS的被动波束成形，探索IRS辅助毫米波大规模MIMO通信系统性能上界；（2）如何设计低导频开销、低复杂度的信道状态信息（Channel State Information，CSI）获取算法来支持联合波束成形设计。 本文围绕这两大挑战展开深入研究，包括以下四个研究内容：（1）IRS辅助毫米波大规模多输入单输出（Multiple-input-Single-output，MISO）系统联合波束成形设计；（2）IRS辅助毫米波大规模MIMO系统联合波束成形设计；（3）基于压缩感知（Compressed Sensing，CS）的IRS辅助毫米波通信系统全CSI估计；（4）基于稀疏编解码和无相位估计的IRS辅助毫米波系统快速波束对准方法。具体研究工作总结如下： 首先，本文研究IRS辅助毫米波大规模MISO单流传输系统的联合波束成形设计。针对联合波束成形算法复杂度过高的问题，利用毫米波信号的视距（Line-of-Sight，LOS）传输特性和阵列响应矢量间的近似正交性质，极大地简化了联合波束成形设计。在单个IRS场景下推导得到了IRS反射系数的闭式最优解；在多个IRS场景下得到了IRS反射系数的近似最优解析解。所提方案实现了线性计算复杂度，大幅减少了所需计算资源。理论分析和仿真结果均表明，所提联合波束成形设计下的接收信号功率与IRS的反射单元数目成平方正比；部署多个IRS能有效地提升系统吞吐量和降低链路中断概率。 其次，本文研究IRS辅助毫米波大规模MIMO多流传输系统的联合波束成形设计。在传统MIMO通信中，由于毫米波信道具有稀疏散射特性并且LOS径占主导地位，这一特性使得毫米波MIMO系统难以支持高质量的多流传输。为了克服这一难题，充分获取空间复用增益，本文考虑单个IRS辅助的毫米波MIMO通信系统，其中BS和用户端（User Equipment，UE）均配备大规模天线来支持多流传输，通过联合设计BS和UE的混合预编码和合并架构以及IRS的反射系数来提升多流传输质量。利用毫米波信道的稀疏特性，将IRS辅助毫米波大规模MIMO系统中的联合波束成形问题解耦成两个独立的子问题。针对IRS的被动波束成形设计，提出了一种基于流形优化的线搜索算法，能够实现线性复杂度。仿真结果表明，与最优对比算法相比，所提方案平均运行时间降低了99.3%，可达速率仅损失了4%。分析进一步揭示所提方案能改善信道条件数，支持高质量多流传输。 随后，本文研究IRS辅助毫米波MISO和MIMO系统中的全CSI估计问题。CSI对于充分发挥IRS的潜力至关重要。针对全CSI获取困难，导频开销过大的问题。本文明确，从联合波束成形的角度看，IRS相关的级联信道全CSI不会损失联合波束成形设计的增益，因此可以仅估计级联信道。在此基础上利用毫米波信道的稀疏散射特性将级联BS-IRS-UE信道变换为稀疏表征的形式，继而将全CSI估计问题重构为经典的稀疏信号恢复问题，从而可以采用基于CS的稀疏信号恢复算法进行求解。理论分析和仿真结果均表明，与传统算法相比，所提方法能以7%的导频开销实现接近完美CSI下的联合波束成形增益。 最后，本文研究IRS辅助毫米波MISO/MIMO系统中的快速波束对准方法。由于全CSI估计算法复杂度过高，难以实用。为了解决这一难题，本文从毫米波信道的稀疏散射特性出发，提出一种基于稀疏编解码和无相位恢复的快速波束对准方法，仅需获取信道的主径信息（部分CSI）也可以获得良好的波束成形增益。通过设计BS和IRS的稀疏测量矩阵，可以生成多峰波束来探测信道，继而提出一种基于集合相交的低复杂度波束估计算法以实现快速波束对准。进一步提出了在非视距（Non-Line-of-Sight，NLOS）场景下的鲁棒波束对准算法。分别在LOS和NLOS场景下对所提波束对准方法的成功率进行了理论分析，该分析表明所提方案仅需少量的训练开销就能实现极佳的性能。仿真结果显示，所提方法在LOS和NLOS场景下均比现有方案表现更优越，能够以5%的导频开销实现与遍历波束搜索相近的性能。
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