一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法技术

本发明专利技术公开了一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，该方法首先用户端通过智能反射面发送导频信号，基站端根据导频信号获取级联链路的信道状态信息；然后基站端为每个用户端分配一个智能反射面，采用广义瑞利熵算法计算得到基站端通过所选智能反射面服务各自用户端的最优主动波束赋形向量，并计算信噪泄漏比值；接着基站端通过最大化各个用户端的最小信噪泄漏比，优化用户端所选择的智能反射面的被动波束赋形；之后基站端联合基站端的主动波束赋形和智能反射面的被动波束赋形进行迭代优化。本发明专利技术增强了无线通信系统的稳定性、可靠性，提升了无线通信系统的频谱效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法


[0001]本专利技术涉及无线通信
，特别涉及一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法。

技术介绍

[0002]智能反射面由低成本的无源反射元件阵列组成，每个无源反射元件能够独立地调节相位、振幅、频率，对入射信号进行反射，从而协同改变发射器和接收器之间的无线信道。因此，智能反射面具有重塑无线传播环境的能力，有利于信号的传输。与传统的有源中继以及基站端的主动波束赋形不同，智能反射面能够实现全双工的被动波束赋形，而不会产生任何噪声放大，也不需要任何有源射频链用于信号传输、接收以及自干扰消除，从而大大降低了实现成本和能源消耗。智能反射面在可以部署在室内和室外，如建筑物的墙壁、天花板甚至无人机上，以克服不利的传播条件，增加覆盖面积，同时消耗较低的能量。
[0003]在无线通信系统的不同位置布设多个智能反射面，可以为用户端提供多条灵活的通信链路，通过多条链路可以增强用户端接收到的信号强度，并且可以减少一条或多条通信链路被障碍物阻塞的情况对通信质量带来的影响。然而，若为用户端提供服务的智能反射面的被动波束赋形没有设置准确，会导致反射链路的方向不够精准，从而使该智能反射面所服务的用户端接收到的信号强度较弱、通过智能反射面泄漏给其他用户端的干扰信号强度增加。
[0004]因此，为了保证智能反射面反射的信号能够更精确地到达其所服务的用户端，需要精确设置智能反射面的被动波束赋形。面对这一问题，本专利技术设计了一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，联合基站端设置的主动波束赋形与智能反射面处的被动波束赋形进行迭代优化，使得基站端通过所选智能反射面服务时精确对准所服务用户端，减小基站端通过智能反射面进行通信服务时泄漏给其他用户端的干扰信号；同时，该方法考虑了用户公平性，通过优化各个用户端的最小信噪泄漏比，保障每个用户端都能够进行稳定可靠的通信。

技术实现思路

[0005]为解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提出了一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，联合基站端设置的主动波束赋形与智能反射面处的被动波束赋形进行迭代优化。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术提出的一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，包括如下步骤：
[0007]S1：考虑无线通信系统的下行链路通信，通信系统通过多条智能反射面反射链路同时为多个用户端提供通信服务；用户端通过智能反射面发送导频信号，基站端根据导频信号获取级联链路的信道状态信息；
[0008]S2：基站端根据距离因素，为每个用户端分配一个未被选择使用的距离其最近的
智能反射面进行下行链路通信，并采用广义瑞利熵算法计算得到基站端通过所选择智能反射面服务各自用户端的最优主动波束赋形向量；
[0009]S3：基站端根据所求得的服务每一个用户端时的最优主动波束赋形向量，计算基站端通过所选择智能反射面服务各自用户端的信噪泄漏比值；
[0010]S4：基站端根据计算所得的最优主动波束赋形向量，通过优化每一位用户端所选择的智能反射面的被动波束赋形矩阵，最大化各个用户端的最小信噪泄漏比。
[0011]S5：基站端根据获得的被动波束赋形优化矩阵，重新计算最优主动波束赋形向量、更新后每个用户端的信噪泄漏比以及所有用户端的可达和速率。
[0012]S6：基站端通过重复步骤S4、S5来进行迭代优化，直至新一次迭代的可达和速率对比上一次迭代的可达和速率不再增加或达到所设定的迭代次数时完成迭代，此时所计算得到的所有用户端的可达和速率得到提升。
[0013]S7：基站端根据迭代优化后智能反射面的被动波束赋形矩阵，采用广义瑞利熵算法计算最优主动波束赋形向量、设置主动波束赋形、调整智能反射面处的被动波束赋形，实现基站端到各个用户端的下行链路数据通信。
[0014]优选地，所述步骤S1中，基站端配备多根天线，多个智能反射面在基站端与用户端之间分布式布设；具体的，考虑配备M根天线的单个基站端，J个智能反射面在基站端与K个用户端之间分布式布设，每个智能反射面装有N个无源反射单元，用户端配备单根天线，智能反射面的位置信息在基站端已知；用户端进行上行链路通信，通过智能反射面向基站端发送导频信号，基站端通过控制器控制智能反射面依次打开N个无源反射单元反射导频信号，基站端根据接收的导频信号估计出级联链路信道状态信息；具体组成部分包括基站端通过第j个智能反射面服务第k个用户的级联信道()
H
表示共轭转置矩阵，为智能反射面索引集，为用户端索引集，其中包括基站端到第j个智能反射面的信道矩阵第j个智能反射面到第k个用户间的信道向量以及智能反射面的相移矩阵其中α
j,n
∈[0,1]为第j个智能反射面的第n块无源反射单元的幅度，θ
j,n
∈[0,2π]为第j个智能反射面的第n块无源反射单元的相位，设置所有智能反射面的所有无源反射单元的幅度α
1,1
＝α
1,2
＝...＝α
j,n
＝1，n∈{1,2,...,N}。
[0015]优选地，所述步骤S2中，具体的，设基站端分配服务第k个用户端的智能反射面索引为m(k)，其中引为m(k)，其中为智能反射面索引集，为用户端索引集，采用广义瑞利熵算法，当考虑最大化K个用户端的信噪泄漏比时，求得基站端通过所选智能反射面服务第k个用户的最优主动波束赋形向量为其中为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的级联信道，其包括基站端通过所选智能反射面为第k个用户服务时的信道矩阵所选智能反射面到第k个用户间的信道向量以及所选智能反射面的相移矩阵以及所选智能反射面的相移矩阵为基站端在通过所选智能反射面服务第k个用户时对第t个用户所造成的干扰，
加性高斯白噪声n服从均值为0、方差为σ2的复高斯分布，()
‑1为逆矩阵，I
M
为M
×
M单位矩阵。
[0016]优选地，所述步骤S3中，具体的，基站端通过所选择智能反射面服务第k个用户时的信噪泄漏比可表示为其中m(k)为基站端分配服务第k个用户端的智能反射面索引，为智能反射面索引集，为用户端索引集，为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的主动波束赋形向量，为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的级联信道，其包括基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的信道矩阵所选智能反射面到第k个用户间的信道向量以及所选智能反射面的相移矩阵为基站端在通过所选智能反射面服务第k个用户时对第t个用户所造成的干扰，加性高斯白噪声n服从均值为0、方差为σ2的复高斯分布。
[0017]优选地，所述步骤S4中，具体的，被动波束赋形优化的具体步骤如下：
[0018]T1：将最大化各个用户端的最小信噪泄漏比表述为一个非凸问题其中SLNR
m(k),k
为基站端通过所选择智能反射面服务第k个用户时的信噪泄漏比，θ
m(k)...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：考虑无线通信系统的下行链路通信，通信系统通过多条智能反射面反射链路同时为多个用户端提供通信服务；用户端通过智能反射面发送导频信号，基站端根据导频信号获取级联链路的信道状态信息；S2：基站端根据距离因素，为每个用户端分配一个未被选择使用的、距离其最近的智能反射面进行下行链路通信，并采用广义瑞利熵算法计算得到基站端通过所选择智能反射面服务各自用户端的最优主动波束赋形向量；S3：基站端根据所求得的服务每一个用户端时的最优主动波束赋形向量，计算基站端通过所选择智能反射面服务各自用户端的信噪泄漏比值；S4：基站端根据计算所得的最优主动波束赋形向量，通过优化每一位用户端所选择的智能反射面的被动波束赋形矩阵，最大化各个用户端的最小信噪泄漏比；S5：基站端根据获得的被动波束赋形优化矩阵，重新计算最优主动波束赋形向量、更新后每个用户端的信噪泄漏比以及所有用户端的可达和速率；S6：基站端通过重复步骤S4、S5来进行迭代优化，直至新一次迭代的可达和速率对比上一次迭代的可达和速率不再增加或达到所设定的迭代次数时完成迭代，此时所计算得到的所有用户端的可达和速率得到提升；S7：基站端根据迭代优化后智能反射面的被动波束赋形矩阵，采用广义瑞利熵算法计算最优主动波束赋形向量、设置主动波束赋形、调整智能反射面的被动波束赋形，实现基站端到各个用户端的下行链路数据通信。2.根据权利要求1所述的一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，基站端配备多根天线，多个智能反射面在基站端与用户端之间分布式布设；配备M根天线的单个基站端，J个智能反射面在基站端与K个用户端之间分布式布设，每个智能反射面装有N个无源反射单元，用户端配备单根天线，智能反射面的位置信息在基站端已知；用户端进行上行链路通信，通过智能反射面向基站端发送导频信号，基站端通过控制器控制智能反射面依次打开N个无源反射单元反射导频信号，基站端根据接收的导频信号估计出级联链路信道状态信息；具体组成部分包括基站端通过第j个智能反射面服务第k个用户的级联信道()
H
表示共轭转置矩阵，表示共轭转置矩阵，表示共轭转置矩阵，为智能反射面索引集，为用户端索引集，其中包括基站端到第j个智能反射面的信道矩阵第j个智能反射面到第k个用户间的信道向量以及智能反射面的相移矩阵其中α
j,n
∈[0,1]为第j个智能反射面的第n块无源反射单元的幅度，θ
j,n
∈[0,2π]为第j个智能反射面的第n块无源反射单元的相位，设置所有智能反射面的所有无源反射单元的幅度α
1,1
＝α
1,2
＝...＝α
j,n
＝1，n∈{1,2,...,N}。3.根据权利要求1所述的一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，
其特征在于：所述步骤S2中，设基站端分配服务第k个用户端的智能反射面索引为m(k)，其中中中为智能反射面索引集，为用户端索引集，采用广义瑞利熵算法，当考虑最大化K个用户端的信噪泄漏比时，求得基站端通过所选智能反射面服务第k个用户的最优主动波束赋形向量为其中为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的级联信道，其包括基站端通过所选智能反射面为第k个用户服务时的信道矩阵所选智能反射面到第k个用户间的信道向量以及所选智能反射面的相移矩阵射面的相移矩阵为基站端在通过所选智能反射面服务第k个用户时对第t个用户所造成的干扰，加性高斯白噪声n服从均值为0、方差为σ2的复高斯分布，()
‑1为逆矩阵，I
M
为M
×
M单位矩阵。4.根据权利要求1所述的一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，其特征在于：所述步骤S3中，基站端通过所选择智能反射面服务第k个用户时的信噪泄漏比可表示为其中m(k)为基站端分配服务第k个用户端的智能反射面索引，(k)为基站端分配服务第k个用户端的智能反射面索引，为智能反射面索引集，为用户端索引集，为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的主动波束赋形向量，为基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的级联信道，其包括基站端通过所选智能反射面来为第k个用户服务时的信道矩阵所选智能反射面到第k个用户间的信道向量以及所选智能反射面的相移矩阵反射面的相移矩阵为基站端在通过所选智能反...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙强，武宜阳，于晓娇，黄勋，杨永杰，陈晓敏，徐淼淼，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：