【技术实现步骤摘要】
可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法及装置
[0001]本专利技术涉及一种可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法及装置,属于无线通信
。
技术介绍
[0002]随着无线通信技术的发展,通信终端的数量呈现爆炸式增长
。
因此,需要分配有限的无线资源以实现高效利用
。
然而,现有技术中存在非法占用无线资源的现象,影响合法用户的正常通信
。
针对上述问题,通常采用主动干扰器对非法节点之间的通信进行直接干扰
。
然而由于主动干扰器的高功耗,难以持续有效的打击非法节点
。
[0003]RIS
是一种全新的革命性技术,可以智能地配置无线传播环境
。
具体来讲,
RIS
由多个低成本的无源反射单元和控制模块组成,其中每个反射元件都能够独立调节入射信号的相移
。
与传统的信号放大器或天线阵列不同,
RIS
可以通过反射波束成形来实现信号增强,从而降低了功耗和成本
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法,其特征在于,适用于包括一个
RIS、
一个主动干扰器
、
一个非法发射机以及一个非法接收机的无线通信系统;非法发射机向非法接收机发送信号,利用
RIS
辅助主动干扰器干扰非法发射机和非法接收机之间的通信;其中,
RIS
具有
N
个反射单元,主动干扰器具有
M
根天线,非法发射机和非法接收机均配置单天线;所述方法包括如下步骤:获取主动干扰器到
RIS、RIS
到非法接收机
、
主动干扰器到非法接收机
、
非法发射机到
RIS
以及非法发射机到非法接收机之间的信道状态信息;根据信道状态信息,计算非法接收机的信干噪比;构建以最小化主动干扰器的发射功率为目标的优化问题,以非法接收机的信干噪比为约束,联合优化
RIS
相移矩阵和主动干扰器波束成形向量,求解所述优化问题得到主动干扰器的最小化发射功率
。2.
根据权利要求1所述的可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法,其特征在于,所述根据信道状态信息,计算非法接收机的信干噪比,包括:根据信道状态信息构建非法接收机的接收信号表达式,表示为:;式中,
y
表示非法接收机的接收信号;
P
S
表示非法发射机的发射功率;
h
IR
表示
RIS
各反射单元到非法接收机的信道状态信息向量,,表示
RIS
第
n
个反射单元到非法接收机信道状态信息;上标
H
表示共轭转置;
Θ
表示
RIS
的相移矩阵,,其中
υ
为用于表示相移矩阵的辅助式,,
diag(
·
)
表示对角化操作,表示复指数,
j
为虚数单位,
θ
n
表示
RIS
第
n
个反射单元的相位,且
θ
n
∈[0
,2π
),
n∈
{
1,2,
…
,N
};
h
SI
表示非法发射机到
RIS
各反射单元的信道状态信息向量;
h
SR
表示非法发射机到非法接收机的信道状态信息;
H
JI
表示主动干扰器到
RIS
之间的信道状态信息矩阵,,其中,表示主动干扰器第
m
根发射天线到
RIS
各反射单元的信道状态信息向量,,表示主动干扰器第
m
根天线到
RIS
第
n
个反射单元之间的信道状态信息,
m∈
{
1,2,
…
,M
};
h
JR
表示主动干扰器各天线到非法接收机的信道状态信息向量;
h
JR
表示主动干扰器各天线到非法接收机的信道状态信息向量;
w
表示主动干扰器的波束成形向量;
x
s
表示非法发射机向非法接收机发送的信息,满足,其中表示期望;
x
J
表示主动干扰器向非法接收机发送的干扰信号,满足;
n0表示非法接收机处的加性高斯白噪声,服从均值为零,方差为的复高斯分布,记作为;根据非法接收机的接收信号表达式确定非法接收机的信干噪比表达式,表示为:;
式中,
SINR
表示非法接收机的信干噪比
。3.
根据权利要求2所述的可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法,其特征在于,所述以最小化主动干扰器的发射功率为目标的优化问题表示为:;其中,式
(3a)
表示非法接收机的信干噪比约束,表示非法接收机信干噪允许的最大门限值;式
(3b)
表示
RIS
各反射单元的相位约束
。4.
根据权利要求3所述的可重构智能表面辅助主动干扰的发射功率优化方法,其特征在于,所述以非法接收机的信干噪比为约束,联合优化
RIS
相移矩阵和主动干扰器波束成形向量,求解所述优化问题得到主动干扰器的最小化发射功率,包括:将所述优化问题分解为子问题
P1
和子问题
P2
;所述子问题
P1
为当
RIS
的相移矩阵
Θ
固定时,优化波束成形向量
w
,相应的表达式为:;通过半正定松弛算法松弛非凸的秩一约束,将所述子问题
P1
转化为凸优化问题,采用
CVX
工具包对其求解,针对求解的结果运用高斯随机化还原秩一约束,得到优化后的主动干扰器的波束成形向量;所述子问题
P2
为当波束成形向量
w
固定时,优化
RIS
的相移矩阵
Θ
,相应的表达式为:;通过半正定松弛算法松弛非凸的秩一约束,引入松弛变量
α
,将所述子问题
P2
转化为凸优化问题,采用
CVX
工具包对所述凸优化问题求解,针对求解的结果运用高斯随机化还原秩一约束,得到优化后的
RIS
的相移矩阵;对上述两个子问题进行交替迭代直至所述优化问题中的目标函数收敛,得到
RIS
相移矩阵
、<...
【专利技术属性】
技术研发人员:邹玉龙,王嘉谦,娄钰磊,吴彤,杨立宝,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:
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