一种IRS辅助的认知SWIPT系统波束赋形方法技术方案

本发明专利技术涉及一种智能反射面IRS辅助的认知无线携能通信SWIPT系统波束赋形方法，属于无线通信领域。该方法包括：S1：建立IRS辅助认知SWIPT系统场景传输模型。S2：以次用户发射机传输功率最小化为目标函数，考虑次用户最小信干噪比约束、功率分割系数及最小能量收集约束，智能反射面相移约束以及主用户的干扰噪声比阈值约束，基于信道不确定度，建立了一个联合优化次用户发射机发射波束设计、次用户功率分割系数和智能反射面相移设计的资源分配模型。S3：将具有无穷维个约束的非凸问题转化有限维的确定性凸优化问题。S4：转化成半正定规划问题进行求解。S5：针对IRS相移设计子问题，采用了惩罚凹凸过程方法进行求解。了惩罚凹凸过程方法进行求解。了惩罚凹凸过程方法进行求解。

【技术实现步骤摘要】
一种IRS辅助的认知SWIPT系统波束赋形方法


[0001]本专利技术属于无线通信领域，涉及一种智能反射面IRS辅助的认知无线携能通信SWIPT系统波束赋形方法。

技术介绍

[0002]为满足低功耗和能源受限的物联网设备提供连续信息传输和能量传输的要求，无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT)技术引起了很大的关注。通过应用SWIPT，物联网设备可以同时获取信息和能量，便于能量受限的物联网设备的部署。
[0003]智能反射面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)技术因其在提高无线通信系统的频谱和能量效率方面的优势而受到越来越多的关注。IRS由许多无源反射元件组成，这些元件可以将反射的信号与直射链路信号结合以增强所需信号或减少不需要的干扰。
[0004]Z.Wang等人在“Robust beamforming for IRS
‑
aided SWIPT in cognitive radio n本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IRS辅助的认知SWIPT系统波束赋形方法，其特征在于：该方法为：在一个下行传输IRS辅助的认知SWIPT系统中，为提高次级用户SU的能量收集效率，在SU旁部署IRS以辅助信号传输，并远离主用户PU，在次级网络中，带有M根发送天线的次级发射机ST在具有N个反射单元的IRS辅助下同时将信息信号和能量信号传输到K个单天线SU；初级网络中的J个单天线PU将接收来自SU的干扰；定义为的反射系数矩阵，为N
×
N复矢量的集合；β
n
∈[0,1]，θ
n
∈[0,2π]分别表示第N个反射元件的幅度反射系数和相移；假设在ST处进行线性传输预编码，其中每个SU都分配有一个专用信息波束；ST端的复基带发射信号表示为其中s
k
表示第k个SU的传输数据符号，表示相应的波束矢量，假设E[|s
k
|2]＝1；SU和PU处的接收信号分别表示为1；SU和PU处的接收信号分别表示为具有均值x和协方差Σ的圆对称复高斯(CSCG)随机向量的分布由表示；其中表示第k个SU的天线引入的高斯白噪声，表示第j个PU处的天线引入的高斯白噪声,和为噪声功率；每个SU接收到的信号通过功率分配器分配给信息解码器和能量收集器；对于第k个SU，信息解码的信号功率部分为ρ，0≤ρ
k
≤1，余下的1
‑
ρ信号功率部分用于能量收集；拆分给第k个SU用于信息解码的信号表示为：其中是从ST到SU的等效信道增益，是信息解码产生的噪声；在第k个SU处收到的信干噪比为：分配给第k个SU的用于能量收集的信号表示为：第k个SU收集的能量表示为：其中，η
k
∈(0,1)为第k个SU在能量收集阶段的的能量转换效率；
次级网络中的传输会对PU造成干扰，在第j个PU的干扰功率为：用IP
j,max
表示第j个PU的最大可容忍的干扰功率；为保证第j个PU的性能，第j个PU接收到IP不能超过其最大可容忍的干扰功率，即IP
j
≤IP
j,max
；考虑有界信道不确定性模型，则有：其中，表示ST
‑
PU间的信道估计误差矩阵，表示IRS
‑
SU之间的信道估计值，Δg
j
，Δh
r,k
分别表示相应的信道估计误差；ε
j
和ω
r,k
表示ST已知的不确定区域的半径；将具体的鲁棒波束赋形优化问题表示为其中，γ
k
为最小信干噪比门限，e
k
为最小收集能量要求，IP
j,max
表示第j个PU的最大可容忍的干扰功率；C1为SU信干噪比约束，C2为SU能量收集约束，C3为PU的噪声功率约束，C4为SU功率分割系数约束，C5为智能反射面反射相移约束；固定反射面相移矩阵，基于SchurComplement、S
‑
Procedure方法和三角不等式，将原优化问题(9)的无穷维约束非凸优化问题转化为有限维凸优化问题，SchurComplement定理描述为：假设X∈E
n
被划分为其中，A∈E
k
，X相对A的Schur Complement为E＝C
‑
B
T
A
‑1B,当A≥0和E≥0时，半正定矩阵不等式(11)成立；令将约束项C1和C2重新表述为
其中其中V＝ΘF，约束C1和C2仍是无穷维的；根据如下引理：若且矩阵H
c
，c＝1,
···
,6满足则存在μ≥0使得式(16)等价于：约束C1和C2分别重写为：约束C1和C2分别重写为：其中τ
k
≥0和χ
k
≥0为松弛变量；对于非凸的约束项C3，根据三角不等式，得到：
其中(a)成立基于柯西
‑
施瓦茨不等式，得到其中优化后的基于QoS约束的鲁棒波束赋形的ST最小化系统的传输功率模型表示为：其中，Tr(
·
)表示矩阵的迹运算，同时增加约束C8和C9，约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国权，何根玺，程涛，林金朝，庞宇，朱宏钰，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：