一种在室内场景下的RIS部署方法技术

本发明专利技术公开了一种在室内场景下的RIS部署方法，通过使用模拟退火算法与黎曼流形上的共轭梯度法的联合优化，求得RIS在场景中的最优部署位置与相位，从而使场景中全体用户接收信号信噪比之和最大的情况下，使所有用户中的最小信噪比尽可能大，解决了当多个用户在大型室内场景下同时通信时，距离发射基站较远的用户接收信号较差的问题。本发明专利技术适用于多种室内场景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
一种在室内场景下的RIS部署方法


[0001]本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种在室内场景下的RIS部署方法。

技术介绍

[0002]智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,RIS)是一个由多个元件组成的薄表面，每个元件都是一个可重构的散射体，在没有放大的情况下对打到表面上的信号进行接收和再辐射，每个RIS反射元件可以以软件定义的方式控制相位，通过仔细调整所有反射元件的相移，可以重新配置反射信号，使其向所需的方向传播。由于RIS反射元件仅被动反射输入信号，无需任何需要RF收发器硬件的复杂信号处理操作。因此与传统的有源发射机相比，RIS在硬件和功耗方面的运行成本要低得多。
[0003]在现在的通信场景中，5G信号已经被广泛使用。然而，5G信号也有一些缺点，如严重的路径损耗，并且它很容易受到汽车、行人和树木的阻塞，穿透损失也很高。由于受到路径损耗的影响，信号从天线发出后传输功率会随着距离递减，距离发射端越远的用户所接收到的信号质量越差。在大型室内场景中，这种情况更为明显，距离场景中发射基站较远的用户的通行质量往往很不稳定。传统的解决方法多为增加室内的信号源数量，但这种方式效率较低，同时会导致成本的增加。
[0004]而通过在通信环境中部署RIS，能够合理调整信号从基站到接收端的传播路径，通过改变自身元素相位来被动地反射输入信号，使其通过控制器设置的反射路径到达接收端，使信号避开传播过程中的障碍物，提高信号质量。因此在场景中部署RIS来辅助MISO系统被视为解决信号衰弱与遮挡问题的一种行之有效且具有经济效益的方法。
[0005]然而，在场景中部署RIS也面临诸多问题。首先，由于环境中存在多个通信用户，且用户的位置往往是移动的，因此RIS也需要根据场景中的用户分布随时调整位置。同时为了满足场景中通信公平性，RIS位置对场景中用户通信质量的提升不应改变用户之间接收信号质量的大小关系，因此RIS部署位置应满足不改变信号质量大小关系的前提下，最大化场景中最小的用户接收信噪比。其次，室内场景也需要考虑RIS的相位，RIS的相位决定了其反射信号的方向，与该方向越接近的用户其通信质量提升越明显，因此场景中部署RIS的相位应能够使全体用户的总接收信噪比最大。

技术实现思路

[0006]本专利技术为了最大化场景中最小的用户接收信噪比和全体用户的总接收信噪比，提出一种在室内场景下的RIS部署方法，通过使用模拟退火算法与黎曼流形上的共轭梯度法的联合优化，求得RIS在场景中的最优部署位置与相位，从而使场景中全体用户接收信号信噪比之和最大的情况下，最大化用户的最小接收信噪比，提升了用户通信质量。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种在室内场景下的RIS部署方法，包括以下步骤：
[0009]S1、通过使用模拟退火算法求得RIS在场景中的最优部署位置；
[0010]S2、在RIS的部署位置确定的情况下，通过使用黎曼流形上的共轭梯度算法求得RIS在场景中的最优相位；
[0011]S3、设定优化目标为：场景中全体用户接收信号信噪比之和最大的情况下最大化用户中的最小接收信噪比，步骤S1和步骤S2交替联合优化求得联合最优解。
[0012]进一步地，步骤S1中RIS的部署位置，限制在室内场景的天花板上，且根据场景中用户的分布进行即时调整。
[0013]进一步地，步骤S1中，最优RIS部署位置通过使用模拟退火算法寻找场景范围内的全局最优解，具体为：在RIS相位矩阵确定的情况下，预设初始温度、终止温度与温度降低步长，在每个温度通过蒙特卡罗规则判断是否接受新解并降低温度，直至达到终止温度。
[0014]进一步地，步骤S2中黎曼流形上的共轭梯度法的变量具有相同模长，流形为球面流形。
[0015]进一步地，步骤S3优化目标表示为：
[0016][0017][0018][0019][0020][0021]其中，x
RIS
与y
RIS
表示RIS的位置，Θ表示RIS的相位矩阵，l
x
、l
y
、d
a
、d
b
分别表示场景与RIS的长和宽，为RIS第n个元素的相移系数。
[0022]进一步地，步骤S3中，在RIS的相位矩阵Θ固定的情况下，优化目标转化为：
[0023][0024]其中，SNR
j
为未引入RIS情况下的最小SNR。
[0025]进一步地，步骤S3中，当RIS的位置[x
RIS
,y
RIS
]固定时，优化目标表示为：
[0026][0027]其中，f是连续可微函数，约束条件被看做是一个复圆流形上的多个点。
[0028]进一步地，步骤S2中，黎曼流形上的共轭梯度算法包括以下步骤：
[0029](1)求f(θ)在点θ
i
处的黎曼梯度gradf(θ)，表示为：
[0030][0031]表示取实部，表示取哈达玛积；
[0032](2)使用Armijo线搜索来更新每次搜索θ
i
时的步长；
[0033](3)将切平面上的点映射回流形上，表示为：
[0034][0035]i表示向量θ+αd的第i
th
个元素；
[0036](4)搜索方向的更新方式为：
[0037][0038]将θ
i
处的切向量d
i
投影到θ
i+1
所在的切平面上，经过投影得到的向量为：
[0039][0040](5)得到向量后，搜索方向的更新方式为：
[0041][0042]使用Fletcher
‑
Reeves公式得到β
i
，使新的搜索方向能时刻和以往的搜索方向共轭：
[0043][0044]为g
i
经过传输到g
i+1
的切平面上的结果。
[0045]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0046]本专利技术提供的在室内场景下的RIS部署方法，通过使用模拟退火算法与黎曼流形上的共轭梯度法的联合优化，求得RIS在场景中的最优部署位置与相位，从而使场景中全体用户接收信号信噪比之和最大的情况下，最大化用户中的最小接收信噪比，使所有用户中的最小信噪比尽可能大，解决了当多个用户在大型室内场景下同时通信时，距离发射基站较远的用户接收信号较差的问题。本专利技术适用于多种室内场景。
附图说明
[0047]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0048]图1为本专利技术实施例针对室内2.4GHz场景的场景示意图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在室内场景下的RIS部署方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过使用模拟退火算法求得RIS在场景中的最优部署位置；S2、在RIS的部署位置确定的情况下，通过使用黎曼流形上的共轭梯度算法求得RIS在场景中的最优相位；S3、设定优化目标为：场景中全体用户接收信号信噪比之和最大的情况下最大化用户中的最小接收信噪比，步骤S1和步骤S2交替联合优化求得联合最优解。2.根据权利要求1所述的在室内场景下的RIS部署方法，其特征在于，步骤S1中RIS的部署位置，限制在室内场景的天花板上，且根据场景中用户的分布进行即时调整。3.根据权利要求2所述的在室内场景下的RIS部署方法，其特征在于，步骤S1中，最优RIS部署位置通过使用模拟退火算法寻找场景范围内的全局最优解，具体为：在RIS相位矩阵确定的情况下，预设初始温度、终止温度与温度降低步长，在每个温度通过蒙特卡罗规则判断是否接受新解并降低温度，直至达到终止温度。4.根据权利要求1所述的在室内场景下的RIS部署方法，其特征在于，步骤S2中黎曼流形上的共轭梯度法的变量具有相同模长，流形为球面流形。5.根据权利要求1所述的在室内场景下的RIS部署方法，其特征在于，步骤S3优化目标表示为：表示为：表示为：表示为：表示为：其中，x
RIS
与y
RIS
表示RIS的位置，Θ表示RIS的相位矩阵，l
x
、l
y
、d
a
、d
b
分别表示场景与RIS的长和宽，为RIS第n个元素的相移系数。6.根据权利要求1所述的在室内场景下的RIS部署方...

【专利技术属性】
技术研发人员：张波，袁金祥，赵耀忠，刘强，刘跃，李国鹏，房圆武，田文明，曹鋆程，沈洋，常祺瑞，
申请(专利权)人：华能伊敏煤电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：