[论文解读] STAR-RIS-Assisted Full-Space Angle Estimation via Finite Rate of Innovation

Ziming Liu, Tao Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2026

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 0

一句话总结

本论文为 STAR-RIS 辅助感知开发了一种无网格、基于 FRI 的全空间 DOA 估计框架，解决了两种实际 STAR-RIS 配置（逐元素均匀 ES 与非均匀 ES）并通过近端梯度优化的消 annihilating 过滤器来恢复角度。

ABSTRACT

Conventional sensor architectures typically restrict angle estimation to the half-space. By enabling simultaneous transmission and reflection, simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces (STAR-RIS) can support full-space angle detection. This paper develops a fullspace angle estimation framework by leveraging a finite rate of innovation (FRI) model enabled by STAR-RIS. We distinguish two practical STAR-RIS configurations: (i) an element-wise uniform setting, where all metasurface elements share identical energy-splitting (ES) coefficients and phase differences, and (ii) a nonuniform ES setting, where the phase difference is common across elements while the ES coefficients vary element-wise to increase design flexibility. For each regime, we formulate the corresponding FRI-based signal model and derive the Ziv-Zakai bound (ZZB) for angle estimation. To recover the underlying FRI sampling structure, we develop a proximal-gradient algorithm implemented via alternating projections in matrix space and establish its convergence. Exploiting the recovered FRI structure, we construct an annihilating filter whose zeros encode user angles, enabling gridless estimation via polynomial root finding. Numerical results demonstrate that the proposed methods operate reliably across both configuration regimes and achieve improved angle estimation performance with low overhead.

研究动机与目标

• 在 STAR-RIS 支持的感知中推动全空间 DOA 估计，以克服传统 RIS 的半球限制。
• 在两种实际 STAR-RIS 配置（均匀 ES 与非均匀 ES）下建立基于 FRI 的信号模型。
• 开发利用消 annihilating 过滤器和结构化 Hankel 矩阵的网格无关角度恢复算法。
• 提供 DOA 估计的恢复保真度和理论性能界限（ZZB）。
• 通过仿真验证所提出方法在不同量级下的鲁棒性和效率。

提出的方法

• 将 STAR-RIS 建模为具有逐元素 ES 与相位约束的反射和透射矩阵，在两种情形下（Uniform ES；Nonuniform ES）。
• 将多用户 STAR-RIS 数据转换为多通道线谱形式，应用 FRI 进行网格无关的 DOA 恢复，通过消 annihilating 过滤器实现。
• 对于均匀 ES，在秩一结构化 sensing 形式下，通过离噪声化后再使用交替投影的近端梯度方法求解 AF 方程来恢复 DOA。
• 对于非均匀 ES，使用单行块 Hankel 构造并将交替投影框架扩展以处理由此产生的块矩阵结构，并具备收敛性保证。
• 推导 ZZB 以刻画基本的角度估计极限。
• 概述一个算法（Algorithm 1），结合 PGD、Hankel/秩投影和多项式根找到法来提取 DOA。

Figure 1: Schematic diagram of the STAR-RIS-assisted system.

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过利用反射-透射耦合实现 STAR-RIS 的真正全空间角度估计？
• RQ2 在逐元素均匀 ES 和非均匀 ES STAR-RIS 配置下，如何表述并求解网格无关、基于 FRI 的 DOA 估计问题？
• RQ3 在 STAR-RIS 辅助感知中，DOA 估计的理论性能极限（ZZB）是什么？
• RQ4 是否能通过近端梯度结合交替投影可靠地从槽位变化的测量中恢复 FRI 结构，并实现准确的角度重建？
• RQ5 在两种实际 STAR-RIS regimes 下，所提方法在精度和开销方面的表现如何？

主要发现

• 所提出的基于 FRI 的框架使全空间 STAR-RIS 配置在两种情形下实现网格无关的 DOA 估计。
• 消 annihilating 过滤器方法将用户角度编码为多项式根，直接实现角度重构。
• 结合交替投影的近端梯度法在两种情形下恢复去噪的 FRI 样本，对非均匀 ES 情况具有收敛性保障。
• 推导了 Ziv–Zakai 界来刻画基本的 DOA 估计性能极限。
• 数值实验表明在均匀和非均匀 ES 设置下，方法具有鲁棒性、估计性能提升且开销较低。

(a) Scenario 1