XL-RIS辅助多用户XL-MIMO系统的近场信道估计：混合波束赋形架构

信道估计是部署超大规模可重构智能表面（XL-RIS）辅助的多输入多输出（MIMO）系统的关键挑战之一。本文研究了具有混合波束赋形结构的XL-RIS辅助多用户XL-MIMO系统的信道估计问题。针对该系统，我们提出了一种统一的信道估计方法，该方法在近场BS-RIS和近场RIS-用户信道（简称近-近场信道）、远-近场信道以及远-远场信道中均能获得显著的估计精度。我们的核心思想是，待估计的有效（或级联）信道均可以分解为低秩矩阵的乘积（即公共（或用户无关）矩阵与用户特定系数矩阵的乘积）。公共矩阵的列是BS-RIS信道矩阵列空间的基，通过协作低秩近似（CLRA）进行高效估计。利用混合波束赋形结构，我们开发了一种高效的迭代算法，联合优化用户特定的系数矩阵。通过实验和复杂度分析，我们验证了所提出的信道估计方法（命名为CLRA-JO）在上述三类无线信道中的有效性。