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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种智能反射面辅助无线通信系统的信道估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117014255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310955680.1，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种智能反射面辅助无线通信系统的信道估计方法是由王睿;卢彬钰设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能反射面辅助无线通信系统的信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信领域，具体设计了一种信道估计方法。针对位置信息辅助的智能反射面RIS通信系统，本发明基于信道统计特征分析了信道估计误差。本发明根据带误差的用户位置构建了信道的统计特征，进而利用最小均方误差法进行信道估计。结果表明，随着信噪比增大信道估计误差明显降低；智能反射面尺寸越大，则信道估计误差越小，估计效果越好；实际距离越大均方误差越小，即相对位置误差越小，则信道估计效果越好。本发明的优点在于基于用户位置信息构建信道的先验统计分布，提升了信道估计的精确度。

本发明授权一种智能反射面辅助无线通信系统的信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种智能反射面辅助无线通信系统的信道估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立智能反射面辅助无限通信系统模型； 步骤2，基于位置的概率分布计算基于位置信息的信道特征； 步骤3，基于步骤2计算的统计特征，运用最小均方误差法进行信道估计； 步骤1具体如下： 该模型利用GPS提供的用户位置信息来获取视距路径的角度和信道增益信息； 假设基站位于三维坐标系原点，RIS位于，则从BS到RIS的有效发射角为 其中为BS与RIS之间的距离；同样，RIS的有效到达角为 用户的实际准确位置，即均匀分布在半径为、中心点为的球面内，其中是GPS提供的用户的带误差的粗略位置； 从RIS到用户的有效发射角为 其中表示RIS到用户的距离； 智能反射面到基站的信道表示为 其中，表示信道的视距链路部分，表示路径传播增益参数，其为服从均值为零方差与距离有关的高斯分布的随机变量，智能反射面到第个用户的信道表示为 其中，表示信道的视距链路部分，该向量与用户的位置有关，路径传播增益参数设置为服从均值为零方差与距离有关的高斯分布的随机变量； 位置信息辅助信道估计是利用GPS提供给基站的用户位置信息，获得的估计值以及路径传播增益参数的统计特征，即的方差，利用这些估计值和统计特征进行信道估计； 步骤2具体如下： 利用基于位置的概率分布，构建信道的概率分布，计算基于位置信息的信道特征，对于后续信道估计提供先验信息； 对单个信道进行信道状态信息分析；从RIS到用户的有效发射角分解为 其中 其中,,,,分别是沿轴方向上的位置误差；估计误差满足以下分布： 其中自变量范围是，其中 的均值和方差分别由下式给出 ； 步骤3具体如下： 位置信息辅助信道估计利用GPS提供给基站的用户位置信息，获得的估计值以及路径传播增益参数的统计特征，即的方差，利用这些估计值和统计特征进行信道估计； 基站接收到的信号表示为 目标是根据接收信号，估计出级联信道，具体表示为 已知，且根据GPS提供的用户位置信息得到的估计值，估计级联信道的任务转变为估计两个高斯变量乘积这一目标；将级联信道的估计值写为 利用线性最小均方误差估计方法获得： 第个用户发送导频信号到基站，基站接收到的信号表示为 所采用的线性最小均方误差估计向量记为，进而估计两个高斯变量乘积的均方误差表示为 线性最小均方误差估计向量通过求对的偏导数并将其等于零推导得到；具体过程如下： 进而，得到利用线性最小均方误差估计方法得到的估计结果如下： 接下来，推导出以及，分别为 推导出： ，两个变量和互相独立且均值为零，；进一步的，有 又变量和分别为 估计的均方误差的大小与距离的估计值有关。

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