【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信，涉及一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法。
技术介绍
1、近年来，随着移动通信技术的发展，超大规模天线阵列、高频段传输及超宽带系统等技术得到广泛研究，无线系统得以具备更加精确的定位能力。目前，基于双模无线通信设备的通信定位一体化技术被认为是新一代无线通信系统的关键使能技术之一，能够同时满足数据传输与用户定位的需求，引起了学术界和工业界的广泛关注。通信定位一体化系统利用集成化双模态基站，对无线通信与定位两种功能划分正交的时/频/空域资源，以实现通信与定位功能在硬件层面的一体化。相较于传统的分立式通信系统与定位系统而言，使用通信定位一体化系统能够大幅降低部署设备所需的硬件开销。通过设计时/频/空域资源的分配算法，通信定位一体化系统能够取得较高的资源利用率，以减少资源的浪费。此外，为了进一步促进通信与定位功能的深度融合以提升系统效率，需要对通信与定位进行联合波束赋形设计。
2、为了取得精确的定位能力与高效的数据传输能力，通信定位一体化系统需要利用高频段载波调制与超大规模天线阵列。超大规模天线阵列能够弥补高频段载波的大传输损耗，但其存在硬件开销大、功耗高的问题。为了解决上述问题，可以采用智能超表面(又称可重构智能表面，ris)技术以辅助通信定位一体化系统的无线传输。
3、然而，现有的研究成果难以实现多用户通信定位一体化系统的基站-ris联合最优化波束赋形设计，相关的联合波束赋形设计方案缺失。因此，本专利技术研究ris辅助多用户通信定位一体化系统，提出基站-ris联合波束赋形设计与时
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，能够应用于同时为多个用户提供下行联合通信定位服务的场景，填补了本领域研究的空白。
2、本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，包括如下步骤：
4、步骤s1、构建智能超表面辅助的通信定位一体化系统模型，并构建该系统的性能评价体系，该性能评价体系采用平方定位误差界描述定位性能、以及采用可达和速率描述通信性能；
5、步骤s2、分析波束赋形设计需求，构建波束赋形与时间资源分配最优化问题，该最优化问题同时优化平方定位误差界与可达和速率，该最优化问题涉及定位信号协方差矩阵qloc[n]、通信信号协方差矩阵qcom,k[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵φ与时间划分系数的设计；
6、步骤s3、基于连续凸近似技术和半定松弛技术，采用交替最优化算法，不断迭代地交替求解步骤s2中的定位信号协方差矩阵qloc[n]、通信信号协方差矩阵qcom,k[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵φ与时间划分系数得到最终的联合波束赋形与时间资源分配结果。
7、进一步的，所述步骤s1中，所述系统模型包括一个双模基站、一个智能超表面与k个用户，系统带宽记作b，子载波数量记作n，n＝1,2,…,n，l表示智能超表面与各个用户间信道的可分辨路径数量，l＝1,2,…,l，智能超表面-用户k信道表示为基站-智能超表面信道表示为其中，对于智能超表面-用户k信道：表示路径l的复信道增益，表示路径l的传输时延，表示路径l的信号发射方位角，表示路径l的信号发射俯仰角；对于基站-智能超表面信道：αbr表示复信道增益，τbr表示传输时延，θbr,tx表示信号发射方位角，θbr,rx表示信号接收方位角，φbr,tx表示信号发射俯仰角，φbr,rx表示信号接收俯仰角；表示智能超表面-用户k信道的传输波束指向向量；a(θbr,rx,φbr,rx)表示基站-智能超表面信道的传输波束指向向量，a(θbr,rx,φbr,rx)表示基站-智能超表面信道的接收波束指向向量。
8、进一步的，所述步骤s1中，所述系统模型对通信与定位分配正交的时间资源，在每个信道相关时间内，系统分别经历定位阶段与通信阶段，在定位阶段进行多次重复的定位信号传输，每一次定位信号传输中，第n个子载波的用户k接收信号表示为在通信阶段，第n个子载波的用户k接收信号表示为其中，φ为智能超表面无源波束赋形矩阵，xloc[n]为发送的定位信号，zk[n]为加性高斯白噪声，为智能超表面级联信道，xcom,k[n]为通信信号。
9、进一步的，所述步骤s1中，用户k的平方定位误差界表达式为系统的可达和速率表示为其中，j(ξk)表示用户k的坐标ξk的等效费歇尔信息矩阵，j(ηk)表示与用户k坐标相关的信道参数的费歇尔信息矩阵，为雅可比转移矩阵，为时间划分系数，k为用户数量，n为子载波数量，sinrk[n]为信干噪比。
10、进一步的，所述步骤s2中，所述最优化问题表示为其中，为优化变量集，ptot为每个子载波所分配的功率上限。
11、进一步的，所述步骤s2中，通过引入权重因子κ，将所述最优化问题转化为单目标优化问题，该单目标优化问题表示为其中，0≤κ≤1，γloc为定位性能归一化因子，γcom为通信性能归一化因子。
12、进一步的，所述步骤s3中，对于通信信号协方差矩阵qcom,k[n]，固定定位信号协方差矩阵qloc[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵φ与时间划分系数则所述单目标优化问题转化为第一子问题在每一步迭代中，利用可达和速率的第一凹下界近似表达式替代第一子问题中的目标函数rsum，将第一子问题转化为一个凸优化问题求解该凸优化问题即可得到通信信号协方差矩阵qcom,k[n]的优化结果，其中，为上一步迭代计算结果。
13、进一步的，所述步骤s3中，对于定位信号协方差矩阵qloc[n]，固定通信信号协方差矩阵qcom,k[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵φ与时间划分系数则所述单目标优化问题转化为凸的第二子问题对该第二子问题求解可得到定位信号协方差矩阵qloc[n]的优化结果。
14、进一步的，所述步骤s3中，对于智能超表面无源波束赋形矩阵φ，固定定位信号协方差矩阵qloc[n]、通信信号协方差矩阵qcom,k[n]与时间划分系数则所述单目标优化问题转换为第三子问题在每一步迭代中，引入辅助变量进而利用可达和速率的第二凹下界近似表达式替代第三子问题的目标函数表达式中的rsum，则第三子问题转化为通过求解该问题可得到辅助变量ψ，再利用高斯随机化方法，可得智能超表面无源波束赋形矩阵φ的优化结果，其中，为智能超表面无源波束赋形矩阵φ的各个对角元素根据位置次序构成的向量，可达和速率的第二凹下界近似表达式ψ0为上一步迭代计算结果，辅助函数σ2为加性高斯白噪声，xcom,i[n]为通信信号。
15、进一步的，所述步骤s4中，对于时间划分系数固定智能超表面无源波束赋形矩阵φ、定位信号协方差矩阵qloc[n]、通信信号协方差矩阵qcom,k[n]，则所述单目标优化问题转换为第四子问题其中，为目标函数，基于该目标函数的单调性，可得最优的时间划分系数其中，为目标函数的一阶导数的非负零点。
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1.一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述系统模型包括一个双模基站、一个智能超表面与K个用户，系统带宽记作B，子载波数量记作N，n＝1,2,…,N，L表示智能超表面与各个用户间信道的可分辨路径数量，l＝1,2,…,L，智能超表面-用户k信道表示为基站-智能超表面信道表示为其中，对于智能超表面-用户k信道：表示路径l的复信道增益，表示路径l的传输时延，表示路径l的信号发射方位角，表示路径l的信号发射俯仰角；对于基站-智能超表面信道：αBR表示复信道增益，τBR表示传输时延，θBR,tx表示信号发射方位角，θBR,rx表示信号接收方位角，φBR,tx表示信号发射俯仰角，φBR,rx表示信号接收俯仰角；表示智能超表面-用户k信道的传输波束指向向量；a(θBR,rx,φBR,rx)表示基站-智能超表面信道的传输波束指向向量，a(θBR,rx,φBR,rx)表示基站-智能超表面信道的接收波束指向向量。
3.根据权利要求2所述的一种
4.根据权利要求3所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S1中，用户k的平方定位误差界表达式为tr(J-1(ξk))＝tr((TkJ(ηk)TkT)-1)，系统的可达和速率表示为其中，J(ξk)表示用户k的坐标ξk的等效费歇尔信息矩阵，J(ηk)表示与用户k坐标相关的信道参数的费歇尔信息矩阵，为雅可比转移矩阵，为时间划分系数，K为用户数量，N为子载波数量，SINRk[n]为信干噪比。
5.根据权利要求4所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述最优化问题表示为其中，为优化变量集，Ptot为每个子载波所分配的功率上限。
6.根据权利要求5所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S2中，通过引入权重因子κ，将所述最优化问题转化为单目标优化问题，该单目标优化问题表示为其中，0≤κ≤1，γloc为定位性能归一化因子，γcom为通信性能归一化因子。
7.根据权利要求6所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S3中，对于通信信号协方差矩阵Qcom,k[n]，固定定位信号协方差矩阵Qloc[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵Φ与时间划分系数则所述单目标优化问题转化为第一子问题在每一步迭代中，利用可达和速率的第一凹下界近似表达式替代第一子问题中的目标函数Rsum，将第一子问题转化为一个凸优化问题求解该凸优化问题即可得到通信信号协方差矩阵Qcom,k[n]的优化结果，其中，为上一步迭代计算结果。
8.根据权利要求7所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S3中，对于定位信号协方差矩阵Qloc[n]，固定通信信号协方差矩阵Qcom,k[n]、智能超表面无源波束赋形矩阵Φ与时间划分系数则所述单目标优化问题转化为凸的第二子问题对该第二子问题求解可得到定位信号协方差矩阵Qloc[n]的优化结果。
9.根据权利要求8所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S3中，对于智能超表面无源波束赋形矩阵Φ，固定定位信号协方差矩阵Qloc[n]、通信信号协方差矩阵Qcom,k[n]与时间划分系数则所述单目标优化问题转换为第三子问题在每一步迭代中，引入辅助变量进而利用可达和速率的第二凹下界近似表达式替代第三子问题的目标函数表达式中的Rsum，则第三子问题转化为通过求解该问题可得到辅助变量Ψ，再利用高斯随机化方法，可得智能超表面无源波束赋形矩阵Φ的优化结果，其中，为智能超表面无源波束赋形矩阵Φ的各个对角元素根据位置次序构成的向量，可达和速率的第二凹下界近似表达式Ψ0为上一步迭代计算结果，辅助函数σ2为加性高斯白噪声，xcom,i[n]为通信信号。
10.根据权利要求9所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤S4中，对于时间划分...
【技术特征摘要】
1.一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述系统模型包括一个双模基站、一个智能超表面与k个用户，系统带宽记作b，子载波数量记作n，n＝1,2,…,n，l表示智能超表面与各个用户间信道的可分辨路径数量，l＝1,2,…,l，智能超表面-用户k信道表示为基站-智能超表面信道表示为其中，对于智能超表面-用户k信道：表示路径l的复信道增益，表示路径l的传输时延，表示路径l的信号发射方位角，表示路径l的信号发射俯仰角；对于基站-智能超表面信道：αbr表示复信道增益，τbr表示传输时延，θbr,tx表示信号发射方位角，θbr,rx表示信号接收方位角，φbr,tx表示信号发射俯仰角，φbr,rx表示信号接收俯仰角；表示智能超表面-用户k信道的传输波束指向向量；a(θbr,rx,φbr,rx)表示基站-智能超表面信道的传输波束指向向量，a(θbr,rx,φbr,rx)表示基站-智能超表面信道的接收波束指向向量。
3.根据权利要求2所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述系统模型对通信与定位分配正交的时间资源，在每个信道相关时间内，系统分别经历定位阶段与通信阶段，在定位阶段进行多次重复的定位信号传输，每一次定位信号传输中，第n个子载波的用户k接收信号表示为在通信阶段，第n个子载波的用户k接收信号表示为其中，φ为智能超表面无源波束赋形矩阵，xloc[n]为发送的定位信号，zk[n]为加性高斯白噪声，为智能超表面级联信道，xcom,k[n]为通信信号。
4.根据权利要求3所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤s1中，用户k的平方定位误差界表达式为tr(j-1(ξk))＝tr((tkj(ηk)tkt)-1)，系统的可达和速率表示为其中，j(ξk)表示用户k的坐标ξk的等效费歇尔信息矩阵，j(ηk)表示与用户k坐标相关的信道参数的费歇尔信息矩阵，为雅可比转移矩阵，为时间划分系数，k为用户数量，n为子载波数量，sinrk[n]为信干噪比。
5.根据权利要求4所述的一种智能超表面辅助的联合通信定位波束赋形方法，其特征在于：所述步骤s2中，所述最优化问题表示为其中，为优化变量集，ptot为每个子载波所分配的功率上限。
6.根据权利要求5所述的一种智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：巩世琪，邱恒基，刘恒，赵鑫，邢成文，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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