【技术实现步骤摘要】
基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计
本专利技术涉及网络通信
，涉及一种基于智能反射面的联合资源优化算法，设计了终端用户SINR公平的联合基站发射波束赋形及IRS反射相位偏移优化(反射波束赋形)算法。
技术介绍
经行业预测，未来无线通信网络容量将会在当前基础上提升1000倍，无处不在的无线设备链接数量将会在6G网络通信时代有望突破1000亿台。此外，致力网络容量提升的同时，未来网络更注重低功耗、高频谱效率、低延迟等性能指标。为了满足这些要求，IRS辅助通信技术应运而生，通过调节反射表面原件重新配置无线传输环境，改变传输信号入射角度并配合发射端的波束构造三维立体波束从而进一步挖掘网络潜在的通信性能增益。因此，行业内普遍认定IRS辅助通信技术具备足够的竞争力并受到业界人士的重点关注。IRS是由一系列的低功耗、被动反射元器件以阵列形式构成，每一个反射元器件均可以独立配置入射信号的相位偏移从而改变入射信号的反射角度。在配备IRS的辅助通信网络中，反射信号可以与基站端传输相同信息的直射信号在相位上正向叠加从而增强终端设...
【技术保护点】
1.基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、建立如下数学优化模型：/n
【技术特征摘要】
1.基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立如下数学优化模型：
其中，W是基站的发射波束赋形矩阵，Φ是IRS的反射相位偏移矩阵；且第一个约束条件是基站最大总发射功率约束，第二个约束是IRS反射相位偏移约束；
S2、通过GDA将以上问题等效转化成如下形式：
通过GDA算法迭代求解该问题并不断更新τ值直至其收敛；
S3、由于步骤2问题的目标函数的不平滑特性，引入辅助变量并等效转化成如下形式：
由于上述优化问题变量耦合，故无法直接求解，通过交替优化技术及矩阵提升将上述问题分解成如下两个子问题分别求解并进行交替优化：
其中关于W和的子优化问题：
将变量进行如下矩阵提升，令得到利用矩阵提升求解如下关于基站发射波束赋形的子问题：<...
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