车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法技术

本发明专利技术涉及一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，按以下步骤进行：步骤1：在车联网系统中的每个车辆上部署智能反射表面装置，并根据车联网系统获取发射端、接收端及智能反射表面装置之间的信道；发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)；步骤2：接收端分别估计接收端和发射端直达径等效信道系数h

【技术实现步骤摘要】
车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法


[0001]本专利技术涉及在车联网环境下的分集接收
，特别是一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法。

技术介绍

[0002]未来十年通信网络容量千倍增长，无处不在的无线连接成为现实，但高度复杂的网络、高成本的硬件和日益增加的能源消耗成为未来无线通信面临的关键问题。在诸多候选新技术中，智能超表面(Reconfigurable Intell igent Surface，RIS)以其独特的低成本、低能耗、可编程、易部署的特点脱颖而出。RIS是一种具有可编程电磁特性的人工电磁表面结构，由超材料技术发展而来。传统超材料可以实现电磁黑洞和电磁隐身衣等奇特物理现象，但是其通过等效媒质参数描述，表现为功能单一且固化的模拟超材料。而近年来迅速发展的RIS技术具有电磁特性实时可编程的特点。实时可编程是革命性的技术飞跃，它允许超表面改变其电磁特性，从而实现传统超材料无法实现的各种功能。RIS通常由大量精心设计的电磁单元排列组成，通过给电磁单元上的可调元件施加控制信号，可以动态地控制这些电磁单元的电磁性质，进而实现以可编程的方式对空间电磁波进行主动的智能调控，形成幅度、相位、极化和频率等参数可控制的电磁场。这一机制提供了RIS的电磁世界和信息科学的数字世界之间的接口，对于未来无线网络的发展极具吸引力。
[0003]车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与X(即车与车、人、路、服务平台)之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶感受与交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平。车联网通过新一代信息通信技术，实现车与云平台、车与车、车与路、车与人、车内等全方位网络链接，主要实现了“三网融合”，即将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网是利用传感技术感知车辆的状态信息，并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理，以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。
[0004]目前随着车联网技术的成熟和应用，在车联网环境下由于传输数据的实时性和可靠性要求较高，从而对车联网环境下的通信的鲁棒性提出了更高的要求。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法。
[0006]为了到达上述目的，本专利技术设计的一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，其特征是按以下步骤进行：
[0007]步骤1：在车联网系统中的每个车辆上部署智能反射表面装置，并根据车联网系统获取发射端、接收端及智能反射表面装置之间的信道；发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)；
[0008]步骤2：接收端分别估计接收端和发射端直达径等效信道系数h
d
以及通过第i辆车辆上部署的智能反射表面反射的等效信道系数
[0009]步骤3：计算接收端信号的分集度按照如下算法计算：
[0010][0011]其中K为系统配置的单个接收端匹配的最大智能反射表面数；k为第k个智能反射表面装置；
[0012]步骤4：选取最优的K个智能反射表面，按照如下算法计算：
[0013][0014]步骤5：配置第个智能反射表面给用户，接收机可采用传统的符号检查算法获得相应的分集接收增益。
[0015]作为优选，步骤1中所述的发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)，导频信号p(t)配置为相应的伪随机序列，所述的伪随机序列包括m序列、Zadoff
‑
Chu中至少一种。
[0016]作为优选，步骤2中所述的等效信道系数为：
[0017][0018]其中N
i
为第i个车辆上部署的智能反射表面反射单元的个数，h
i,r
为第i辆车辆上部署的智能反射表面到接收端的等效信道系矢量，其大小为N
i
×
1，h
i,t
为发送端到第i辆车辆上部署的智能反射表面的等效信道系数矢量，其大小为N
i
×
1，(
·
)
T
表示表示矢量转置运算，表示第i辆车辆上部署的智能反射表面上的第n个反射单元配置的反射系数，为第i辆车辆上部署的智能反射表面上的第n个反射单元配置的反射系数的幅度，为第i辆车辆上部署的智能反射表面上的第n个反射单元配置的反射系数的幅度的相位，且信道估计算法采用基于最小均方误差的信道估计算法。
[0019]作为优选，步骤3中所述的k为系统配置的单个接收端匹配的最大智能反射表面数，k为第k个智能反射表面装置，其中1≤k
i
≤M，M为系统中最大的可选智能反射表面数，|
·
|表示取模运算。
[0020]本专利技术所设计的车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，在车联网系统中，利用智能反射表面来提高接收端的分集度，从M个智能反射表面中选择K个最优的智能反射表面，有效提高了车联网系统中信息传输的分集增益，使得引入RIS后车联网通信的鲁棒性得到的较大提升。
附图说明
[0021]图1是实施例1一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法的流程图。
具体实施方式
[0022]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0023]实施例1。
[0024]如图1所示，本实施例描述的一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，按以下步骤进行：
[0025]步骤1：在车联网系统中的每个车辆上部署智能反射表面装置，并根据车联网系统获取发射端、接收端及智能反射表面装置之间的信道；发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)；
[0026]步骤2：接收端分别估计接收端和发射端直达径等效信道系数h
d
以及通过第i辆车辆上部署的智能反射表面反射的等效信道系数
[0027]步骤3：计算接收端信号的分集度按照如下算法计算：
[0028][0029]其中K为系统配置的单个接收端匹配的最大智能反射表面数；k为第k个智能反射表面装置；
[0030]步骤4：选取最优的K个智能反射表面，按照如下算法计算：
[0031][0032]步骤5：配置第个智能反射表面给用户，接收机可采用传统的符号检查算法获得相应的分集接收增益。
[0033]作为优选，步骤1中所述的发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)，导频信号p(t)配置为相应的伪随机序列，所述的伪随机序列包括m序列、Zadoff
‑
Chu中至少一种。
[0034]作为优选，步骤2中所述的等效信道系数为：
[0035][0036]其中N
i
为第i个车辆上部署的智能反射表面反射单元的个数，h
i,r
为第i辆车辆上部署的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，其特征是按以下步骤进行：步骤1：在车联网系统中的每个车辆上部署智能反射表面装置，并根据车联网系统获取发射端、接收端及智能反射表面装置之间的信道；发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)；步骤2：接收端分别估计接收端和发射端直达径等效信道系数h
d
以及通过第i辆车辆上部署的智能反射表面反射的等效信道系数步骤3：计算接收端信号的分集度按照如下算法计算：其中K为系统配置的单个接收端匹配的最大智能反射表面数；k为第k个智能反射表面装置；步骤4：选取最优的K个智能反射表面，按照如下算法计算：步骤5：配置第个智能反射表面给用户，接收机可采用传统的符号检查算法获得相应的分集接收增益。2.根据权利要求1所述的车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，其特征是步骤1中所述的发送端发送用于信道估计的导频信号p(t)，导频信号p(t)配置为相应的伪随机序列，所述的伪随机序列包括m序列、Zadoff
‑
Chu中至少一种。3.根据权利要求1所述的车联网环境下基于智能反射表面的分集接收方法，其特征是，步骤2中所述的等效信道系数为：其中N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：施浏晟，吕群芳，高英博，阮伟飞，梁淑萍，曾嵘，
申请(专利权)人：数源科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：