1.一种用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，双IRS辅助通信系统包括至少一个基站、IRS1反射单元和IRS2反射单元，用户通过IRS反射单元与基站通信，其特征在于，包括以下步骤：S01：若IRS1和IRS2中有一个关闭，进行单IRS辅助信道估计；

S02：若IRS1和IRS2同时打开，估计 信道 ；

所述信道 由如下公式计算得到：

，

其中， 为基站的字典酉矩阵， 为 信道的行支撑集，与 信道的基站到达角支撑集相同， 为第 个基站到达角对应的信道，为用户编号， 为 的元素个数， 和 分别为IRS1和IRS2反射单元的反射系数， ， 为导频开销，为用户到IRS1的信道， 为用户到IRS2的信道， 为IRS1到基站的信道， 为IRS2到基站的信道，为IRS1到IRS2的信道；

其中， 由如下公式得到：

，

其中， 和 为IRS1和IRS2的字典酉矩阵， 为角域稀疏信道。

2.根据权利要求1所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S02中估计 信道 包括：S11：同时打开IRS1和IRS2，保持IRS2反射单元的反射系数不变，在每个时隙改变IRS1反射单元的反射系数，估计IRS1的角度信息，得到每个用户 的压缩矩阵 ；

S12：保持IRS1反射单元的反射系数不变，在每个时隙改变IRS2反射单元的反射系数，估计IRS2的角度信息，得到每个用户 的压缩矩阵 ；

S13：同时改变IRS1和IRS2反射单元的反射系数，估计所有用户每个基站到达角对应的信道 ；

S14：得到信道 的估计值 。

3.根据权利要求2所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S11中得到每个用户 的压缩矩阵 的方法包括：S111：对所有用户的接收信号 预处理得到 ；

，

，

其中， 和 为噪声，右上角的 是共轭转置；

S112：对所有用户的预处理信号 经OMP算法得到所有用户IRS1的角度支撑集 ；

S113：由如下公式得到 的压缩矩阵 ：，

其中，为用户数。

4.根据权利要求2所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S13包括：S131：利用压缩矩阵 、 对公式(11)简化，由如下公式得到：，

S132：经OMP算法得到 的估计值 ，进一步由公式(7)和公式(8)得到 和的估计值 和 ， 是向量化。

5.根据权利要求1所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S01中若关闭IRS2，打开IRS1，通过KASD‑OMP算法估计 信道 ，若打开IRS2，关闭IRS1通过KASD‑OMP算法估计 信道 ，所述信道 估计包括：S21：对所有用户的接收信号 预处理得到 ；

S22： 经KASD‑OMP算法得到 的估计值 ；

S23：根据得到的 ，由公式(1)得到 信道 的估计值 ；

，

其中， 为基站的字典酉矩阵， 为角域稀疏信道，为用户编号， 为IRS1的字典酉矩阵；

同理得到信道 的估计值 。

6.根据权利要求5所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S21中接收信号 及预处理信号 由如如下公式得到：，

，

其中， 为感知矩阵， ， ， 为IRS1反射单元的反射系数， ， 为导频开销， 和 为噪声。

7.根据权利要求5所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S22中KASD‑OMP算法包括如下步骤：S221：由行支撑估计算法得到所有用户 的行支撑集 和行稀疏度 ；

S222：由列支撑估计算法得到所有用户 的列支撑集 ；

S223：根据LS算法得到所有用户 的估计值 。

8.根据权利要求7所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S221中行支撑估计算法包括如下步骤：S2211：对所有 的每一行 做如下处理：，

其中， 初始化为零向量；

S2212：通过k‑means算法对 进行二分类，得到聚类中心 和 ，通过如下式处理得到筛选阈值 ：，

其中， 和 为加权比重；

S2213：将 中大于 的值对应的索引号作为行支撑集 的元素，行稀疏度 为元素的个数。

9.根据权利要求7所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法，其特征在于，所述S222中所述列支撑估计算法包括如下步骤：S2221：对所有用户 及所有 中行支撑对应的稀疏行 经OMP算法得到对应的列支撑集 ；

S2222：将在 中累计出现过 次的元素作为公共列支撑集 的元素，其中， 为向上取整运算符，为用户数，为松弛变量， ；

S2223：将 作为OMP算法迭代的初始值，重复步骤S2221，得到所有用户所有稀疏行的列支撑集 。

10.一种用于双IRS辅助通信系统的信道估计系统，其特征在于，包括一控制器，所述控制器内存储有权利要求1‑9任一项所述的用于双IRS辅助通信系统的信道估计方法。