RIS辅助的背向散射通信感知一体化方法技术

本发明专利技术公开的RIS辅助的背向散射通信感知一体化方法，属于物联网与通感一体化领域。本发明专利技术实现方法为：通过建立RIS辅助背向散射的物联网通感一体化模型，联合设计迭代优化基站发射波束x、接收波束形成器l

【技术实现步骤摘要】
RIS辅助的背向散射通信感知一体化方法


[0001]本专利技术涉及一种RIS辅助的背向散射通信感知一体化方法，属于物联网与通感一体化领域。

技术介绍

[0002]随着第五代通信系统5G/B5G(5th
‑
Generation and Beyond)的发展，智能城市、自动驾驶、智能工厂等一系列先进的物联网服务逐步发展。但是设备的电池寿命通常是有限的，为解决该问题，除了提高频谱效率外，还必须开发低功耗通信技术来延长电池寿命。背向散射通信允许设备通过反射来自发射机的入射电磁波来将其信息传递给发射机，发射机通过检测反射信号的反射系数来恢复信息，消除了设备对射频链的需求，降低了功耗和硬件成本。
[0003]虽然传统的背向散射通信技术能够支持低功耗通信，但由于往返路径损耗较大，其吞吐量通常受到限制。为了解决这一问题，研究人员通过设计大量反射元件的反射系数，提出了可重构智能表面RIS(Reconfigurable Intelligent Surface)辅助下的背向散射通信。例如，S.Xu等人将天线开关标签替换为可重构单元，并研究了RIS背向散射通信辅助多小区网络的加权和速率WSR(Weighted Sum Rate)的最大化问题。研究表明，通过联合波束形成设计，可以显著提高系统容量。此外，Y.Wu等人利用背向散射通信的无源传输特性，提出了一种基于RIS的无源隐蔽通信方案，并推导出了检测错误概率和译码错误概率。
[0004]除了与物联网设备通信外，预计未来基站BS(Base Station)还将配备感知功能。为此，通信感知一体化ISAC(Integrated Sensing and Communication)技术(简称通感一体化技术)逐渐成为6G系统的候选技术。ISAC系统中的一个重要问题是感知和通信性能之间的权衡，过高的感知约束可能会降低ISAC系统设计中的自由度，从而降低通信性能。为了解决这一问题，X.Wang等人首先采用RIS来缓解多用户干扰，提高通信性能。然而，在物联网中实现感知功能与背向散射通信的集成尚未得到研究。

技术实现思路

[0005]针对在物联网场景下低功耗实现通信与感知一体化的问题，本专利技术主要目的是提供基于一种RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化方法，利用基于分式规划的交替优化技术实现高效通信与准确感知，同时保证较低能耗；在目标角度估计克拉美罗界CRB(Cram
é
r
‑
Rao bound)和功率预算约束下，联合优化波束形成器与反射参量矩阵，实现低功率约束下的系统和速率最大化，提高通信的有效性和感知的可靠性。
[0006]本专利技术的目的是通过下述技术方案实现的。
[0007]本专利技术公开的RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化方法，包括以下步骤：
[0008]步骤一、针对物联网服务中设备电量有限、吞吐量、通信速率受限的特点，通过对物联网通感一体化系统采用背向散射技术，降低物联网设备与基站BS间的通信能耗；通过采用RIS反射信号，并对BS处接收背向散射信号的信噪比SINR对发射波束x、接收波束形成
器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
进行约束，降低多个物联网设备间的干扰，保证多个物联网设备与基站BS之间的通信速率；通过基于回波信号的克拉美罗界对优化变量发射波束x的限制，提升基站BS对目标的感知精度；在此基础上构建RIS辅助背向散射的物联网通感一体化模型，通过所述RIS辅助背向散射的物联网通感一体化模型实现基站BS与物联网设备在RIS辅助下进行背向散射通信的同时，对目标执行感知功能，并保证较低的功耗和较高的通信速率。
[0009]步骤1.A：设定RIS辅助背向散射的通感一体化模型，所述RIS辅助背向散射的通感一体化模型包括一个具有N
t
个发射天线和N
r
个接收天线的全双工通感一体化基站、K个配有L个RIS单元的物联网设备和一个感知目标。针对物联网系统中的设备准静态或移动缓慢的特点，将全双工通感一体化基站BS设备与IoT设备之间的信道视为准静态信道，构建准静态信道如公式(1)所示
[0010][0011]其中，
[0012][0013]为信道中大尺度衰落成分，d
k
为BS到设备k的距离，ρ0为参考距离1米的路径损耗,α为路径损耗指数；
[0014][0015]为小尺度衰落的视距分量，天线矢量a
M
(θ)＝[1,e
j2πδsin(θ)
,
…
,e
j2π(M
‑
1)δsin(θ)
]T
，θ
k
和φ
k
分别表示设备k的到达角和离开角,δ为归一化天线间距；
[0016]为小尺度衰落成分的非视距(NLoS)分量，其元素服从均值为零、单位方差的复高斯分布；K
r
为莱斯因子。
[0017]步骤1.B:根据步骤1.A中构建的从BS到设备的准静态信道，得到BS处接收到的第K个IoT设备的背向散射信号和目标反射信号分别表示为
[0018][0019][0020]其中，H
BU,k
为BS与第k个物联网设备之间的信道矩阵，x为BS发射波数，θ
k
表示第k个IoT设备配备RIS的反射相移矩阵，s
k
表示第k个物联网设备的背向散射通信符号，ξ0和ξ
q
分别为目标和杂波的雷达散射截面积，(5)中前者为目标回波信号，后者为杂波信号。
[0021]步骤1.C:根据步骤1.A和步骤1.B中信道和接收信号表达式，得到BS接收总信号和恢复出的背向散射信号分别表示为
[0022][0023][0024]其中，n为加性高斯白噪声(AWGN)，服从l
k
为线性接收波束形成向量。
[0025]步骤1.D:在对背向散射通信信号解调时，将回波信号视为干扰，根据步骤1.C中恢复出的背向散射信号，得到BS处接收背向散射信号的信噪比SINR和给定杂波方向下的目标角度估计值克拉美罗界CRB表达式分别如下
[0026][0027][0028]其中，是由于解调误差或不完全信号抵消而产生的剩余干扰，为转向矢量的导数,ψ0为转向矢量的导数。
[0029]步骤1.E:将步骤1.D中BS处接收背向散射信号的信噪比SINR表达式，代入通信速率计算式，得到通信的和速率
[0030][0031]为满足基站BS对目标的感知精度，以目标角度估计的克拉美罗界为对发射波束变量x优化的限制；为提升网络的通信和速率，通过对发射波束x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
进行优化，降低多个物联网设备间的干扰，保证多个物联网设备与基站BS之间的通信速率；
[0032]步骤1.F:通过建立如公式(4)(5)(7)(9)所示的RIS辅助背向散射通信和感知一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一、针对物联网服务中设备电量有限、吞吐量、通信速率受限的特点，通过对物联网通感一体化系统采用背向散射技术，降低物联网设备与基站BS间的通信能耗；通过采用RIS反射信号，并对BS处接收背向散射信号的信噪比SINR对发射波束x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
进行约束，降低多个物联网设备间的干扰，保证多个物联网设备与基站BS之间的通信速率；通过基于回波信号的克拉美罗界对优化变量发射波束x的限制，提升基站BS对目标的感知精度；在此基础上构建RIS辅助背向散射的物联网通感一体化模型，通过所述RIS辅助背向散射的物联网通感一体化模型实现基站BS与物联网设备在RIS辅助下进行背向散射通信的同时，对目标执行感知功能，并保证较低的功耗和较高的通信速率；步骤二、基于步骤一构建的RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化模型，形成基站发射波束x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
联合设计优化问题，基于交替优化法求解基本参量α和β的最优解，在满足感知精度的要求下提升通信和速率；步骤三、针对步骤二得到的联合设计优化问题和辅助变量α、β，固定接收波束形成器l
k
与用户反射相移v
k
，并引入松弛变量κ
r
和κ
p
重新定义所述联合设计优化问题，利用精确罚函数法求解所述联合设计优化问题，得到求解出松弛变量κ
r
和κ
p
的联合设计优化问题，采用类nesterov梯度方法求解得到最优发射波束形成器x，即通过引入松弛变量、结合精确罚函数法、类nesterov梯度方法对联合设计优化问题迭代优化，在感知精度CRB约束下优化发射波束形成矢量x，提高基站BS与物联网设备间的通信速率；步骤四：基于步骤三得到的最优发射波束形成器x，固定接收波束形成器l
k
，采用流形优化方法解决RIS反射系数优化中的恒模约束问题，构造用户反射信号矩阵v
k
的切线空间，采用黎曼最速下降RSD算法求解所述切线空间中用户反射信号矩阵v
k
的最优映射解，通过流形空间的拉回操作将用户反射信号矩阵v
k
的最优映射解映射到流形上，得到用户反射相移v
k
的最优解，即基于采用流形优化方法和黎曼最速下降RSD算法联合迭代更新用户反射相移v
k
，得到用户反射相移v
k
的最优解；通过在流行空间对用户反射相移进行优化，以较低的计算复杂度提升系统通信和速率；步骤五：基于步骤二求解得到的辅助变量α、β，步骤三求解得到的发射波束形成器x、步骤四求解得到的用户反射信号矩阵v
k
，将联合优化问题分解为K个独立的子问题，采用广义瑞利商理论对子问题求解，得到接收波数形成器l
k
的最优解，即通过将联合优化问题分解为K个独立的子问题，规避原联合优化问题求解的复杂过程，进而提高联合优化问题的优化效率；步骤六：基于步骤二、步骤三、步骤四、步骤五反复迭代，联合设计优化基站发射波束x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
，实现低功率约束下的系统和速率最大化，保证高效通信与准确感知，提高通信的有效性和感知的可靠性。2.如权利要求1所述的RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化方法，其特征在于：还包括步骤七：根据步骤六输出的联合设计优化后基站发射波束形成器x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
，利用基站发射波束形成器x对目标和物联网设备分别进行感知和通信，利用接收波束形成器l
k
进行BS接收到的RIS背向散射信号的恢复，利用用户反射信号矩阵v
k
进行RIS物联网设备对基站BS发射信号的反射；通过克拉美罗界对优化变量发射波束形成器x的限制，提升基站BS对目标的感知精度；通过BS处接收背向散射信号的信噪比
SINR对发射波束形成器x、接收波束形成器l
k
与用户反射信号矩阵v
k
进行约束，保证多个物联网设备与基站BS之间的通信速率，减少多用户间的干扰，降低物联网设备通信能耗；利用可重构智能表面RIS每个元件能够独立地改变入射信号的相位、幅度和频率的特点，实现适配物联网设备低功耗特性的物联网通信传输；在此基础上，在满足物联网场景感知精度的条件下提高系统通信速率，保证物联网通感一体化系统高效通信与准确感知。3.如权利要求1或2所述的RIS辅助背向散射的物联网通感知一体化方法，其特征在于：步骤一实现方法为，步骤1.A：设定RIS辅助背向散射的通感一体化模型，所述RIS辅助背向散射的通感一体化模型包括一个具有N
t
个发射天线和N
r
个接收天线的全双工通感一体化基站、K个配有L个RIS单元的物联网设备和一个感知目标；针对物联网系统中的设备准静态或移动缓慢的特点，将全双工通感一体化基站BS设备与IoT设备之间的信道视为准静态信道，构建准静态信道如公式(1)所示其中，为信道中大尺度衰落成分，d
k
为BS到设备k的距离，ρ0为参考距离1米的路径损耗,α为路径损耗指数；为小尺度衰落的视距分量，天线矢量a
M
(θ)＝[1,e
j2πδsin(θ)
,
…
,e
j2π(M
‑
1)δsin(θ)
]
T
，θ
k
和φ
k
分别表示设备k的到达角和离开角,δ为归一化天线间距；为小尺度衰落成分的非视距NLoS分量，其元素服从均值为零、单位方差的复高斯分布；K
r
为莱斯因子；步骤1.B:根据步骤1.A中构建的从BS到设备的准静态信道，得到BS处接收到的第K个IoT设备的背向散射信号和目标反射信号分别表示为IoT设备的背向散射信号和目标反射信号分别表示为其中，H
BU,k
为BS与第k个物联网设备之间的信道矩阵，x为BS发射波数，为BS与第k个物联网设备之间的信道矩阵，x为BS发射波...

【专利技术属性】
技术研发人员：王新奕，刘子祎，张嘉慧，费泽松，匡镜明，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：