本发明涉及通信，特别涉及一种智能超表面无线通信的智能级联信道反馈方法。
背景技术：
1、智能超表面(reconfigurable intelligent surface，ris)是未来移动通信系统中的一项潜在关键技术。ris由多个可调控的单元组成。通过调控这些单元的电磁响应，可以实现改变无线信号的传播环境。ris的高效调控依赖于下行信道信息的获取。在频分双工(frequency division duplex，fdd)系统中，由于上下行信道工作在不同频段，不具备互异性，用户设备(user equipment，ue)需要将估计到的下行csi反馈至基站(base station，bs)，这一过程将消耗大量上行资源，如何高效的将下行信道信息反馈至bs是智能超表面无线通信中的一项关键问题。
2、ris以其低成本的优势，成为了ris领域关注的热点问题之一。在ris无线通信中，由于可调控单元不具备信号收发能力，ue难以分别估计出bs-ris信道与ris-ue信道，往往只能对bs-ris-ue级联信道进行估计，它由bs-每个ris单元-ue的信道组合而成。在ris辅助的fdd无线通信系统中，ue则需要将bs-ris-ue级联信道反馈至基站。由于ris往往具有固定的位置，bs-ris信道具备慢时变的特性，对该特性的利用是降低ris无线通信系统信道反馈开销的重要手段之一。然而，在ris辅助的无线通信系统中，由于无法对bs-ris信道与ris-ue信道进行单独估计，如何有效利用bs-ris信道慢时变特性以降低反馈开销成为了ris应用中的一大挑战。
技术实现思路
1、本发明提供一种智能超表面无线通信的智能级联信道反馈方法，可在ue无法分别估计出bs-ris信道与ris-ue信道时，有效利用bs-ris信道慢时变特性降低信道反馈开销，并降低计算复杂度。
2、本发明实施例提供一种智能超表面无线通信的智能级联信道反馈方法，包括以下步骤：
3、步骤1，构建两个自编码器神经网络，包括自编码器1与自编码器2，其中自编码器1由编码器1与解码器1组成，用于反馈基站-智能超表面-用户级联信道，自编码器2由编码器2与解码器2组成，用于反馈基站-每个智能超表面单元-用户级联信道的在相邻时刻的比值所组成的比例向量；
4、步骤2，在基站-智能超表面信道的相干时间内，第一次进行信道反馈时，用户使用编码器1将级联信道h(0)压缩成反馈比特流s1(0)并传输至基站，基站在接收到反馈比特流s1(0)后使用解码器1重建级联信道
5、步骤3，在基站-智能超表面信道的相干时间内，第二次以及后续进行信道反馈时，用户计算当前时刻基站-每个智能超表面单元-用户级联信道与第一次反馈的基站-每个智能超表面单元-用户级联信道之间的比值，组成比例向量p(t)，其次使用编码器2将比例向量p(t)压缩成反馈比特流s2(t)并传输至基站，基站在接收到反馈比特流s2(t)后使用解码器2重建比例向量并根据第一次信道反馈中重建得到的级联信道与比例向量计算得到当前时刻的重建级联信道
6、可选地，在本发明的一个实施例中，用户配置单天线，级联信道h(t)由基站-智能超表面信道矩阵b(t)与智能超表面-用户信道向量a(t)构成的对角矩阵的乘积组成，描述如下：
7、h(t)＝diag(a(i))b(t)
8、其中，diag(·)为将向量转化为对角阵的变换。
9、可选地，在本发明的一个实施例中，基站-第i个智能超表面单元-用户级联信道为组成级联信道h(t)矩阵的第i行hi(t)，比值向量p(t)的第i个元素pi(t)的计算方式描述如下：
10、
11、其中，上标h表示共轭转置，‖·‖2为欧几里得范数。
12、可选地，在本发明的一个实施例中，根据第一次信道反馈中重建得到的级联信道与比例向量计算得到当前时刻的重建级联信道的方法，描述如下：
13、
14、其中，为重建比例向量中的第i个元素。
15、可选地，在本发明的一个实施例中，编码器1由神经网络组成，用于压缩基站-智能超表面-用户级联信道h(t)，级联信道h(t)为编码器1的输入，将编码器1神经网络的输出进行量化，以形成反馈比特流s1(t)，通过上行控制信道传输至基站。
16、可选地，在本发明的一个实施例中，编码器2由神经网络组成，用于压缩比例向量p(t)，比例向量p(t)为编码器2的输入，将编码器2神经网络的输出进行量化，以形成反馈比特流s2(t)，通过上行控制信道传输至基站。
17、可选地，在本发明的一个实施例中，解码器1由神经网络组成，用于通过反馈比特流s1(t)重建反馈级联信道，解码器1的输入为反馈比特流s1(t)，输出为重建的级联信道
18、可选地，在本发明的一个实施例中，解码器2由神经网络组成，用于通过反馈比特流s2(t)重建反馈级联信道，解码器2的输入为反馈比特流s2(t)，输出为重建的比例向量
19、可选地，在本发明的一个实施例中，自编码器1采用输入级联信道h(t)与重建得到的级联信道之间的均方误差作为代价函数进行训练，使代价函数最小，在训练过程中将梯度设置为常数1；代价函数描述如下：
20、
21、其中，‖·‖2为欧几里得范数。
22、可选地，在本发明的一个实施例中，自编码器2采用输入比例向量p(t)与重建得到的比例向量之间的均方误差作为代价函数进行训练，使代价函数最小，在训练过程中将梯度设置为常数1；代价函数描述如下：
23、
24、其中，‖·‖2为欧几里得范数。
25、本发明实施例的智能超表面无线通信的智能级联信道反馈方法，考虑了智能超表面无线通信中的缺陷，在无法估计出基站-智能超表面信道与智能超表面-用户信道，只能估计出级联信道时，有效利用基站-智能超表面信道慢时变的特性以降低反馈开销，并降低反馈算法的计算复杂度，实现了智能超表面无线通信中的低反馈开销、低复杂度的信道状态信息。
26、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种智能超表面无线通信的智能级联信道反馈方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用户配置单天线，级联信道h(t)由基站-智能超表面信道矩阵b(t)与智能超表面-用户信道向量a(t)构成的对角矩阵的乘积组成，描述如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基站-第i个智能超表面单元-用户级联信道为组成级联信道h(t)矩阵的第i行hi(t)，比值向量p(t)的第i个元素pi(t)的计算方式描述如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据第一次信道反馈中重建得到的级联信道与比例向量计算得到当前时刻的重建级联信道的方法，描述如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，编码器1由神经网络组成，用于压缩基站-智能超表面-用户级联信道h(t)，级联信道h(t)为编码器1的输入，将编码器1神经网络的输出进行量化，以形成反馈比特流s1(t)，通过上行控制信道传输至基站。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，编码器2由神经网络组成，用于压缩比例向量p(t)，比例向量p(t)为编码器2的输入，将编码器2神经网络的输出进行量化，以形成反馈比特流s2(t)，通过上行控制信道传输至基站。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解码器1由神经网络组成，用于通过反馈比特流s1(t)重建反馈级联信道，解码器1的输入为反馈比特流s1(t)，输出为重建的级联信道
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解码器2由神经网络组成，用于通过反馈比特流s2(t)重建反馈级联信道，解码器2的输入为反馈比特流s2(t)，输出为重建的比例向量
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，自编码器1采用输入级联信道h(t)与重建得到的级联信道之间的均方误差作为代价函数进行训练，使代价函数最小，在训练过程中将梯度设置为常数1；代价函数描述如下：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，自编码器2采用输入比例向量p(t)与重建得到的比例向量之间的均方误差作为代价函数进行训练，使代价函数最小，在训练过程中将梯度设置为常数1；代价函数描述如下：
