CN111698010A - 一种基于智能反射曲面辅助通信的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能反射曲面辅助通信的资源分配方法。本发明涉及Stackelberg博弈、可重构智能反射面、MISO系统通信等理论框架。在实际的网络操作中，由于竞争、资源有限以及部署维护成本，RIS运营商可能会选择自己的目标。因此，在发明中，我们提出了一个Stackelbeg博弈模型来分析BS和RIS运营商之间的相互作用。具体来说，与仅针对调整所有反射元素的反射系数的现有RIS研究不同，我们考虑反射资源(元素)管理，即在在我们提出的RIS架构下可以通过触发模块选择来实现所有反射元素由控制器的独立开关部分控制。此外，我们提出了一种基于Stackelberg博弈的乘法器交替方向方法(ADMM)，以共同优化基站的发射波束成形和触发反射模块的无源波束成形。

Description

一种基于智能反射曲面辅助通信的资源分配方法

技术领域

本发明属于IRS在来自多天线基站(BS)的下行链路多用户通信性能优化技术领域，具体涉及一种基于智能反射曲面辅助通信的资源分配方法。

背景技术

智能反射面(IRS)辅助的无线系统是指这样一种情况，即大量的软件控制的反射元件具有可调整的相移以反射入射信号。这样，可以根据网络状态(例如，基站(BS)的信道条件和信号的入射角)来自适应地调谐所有反射元件的相移。通常认为，可以改善传播环境，而不会在反射器元件上产生额外的噪声。从操作的角度来看，RIS可以集成到现有的基本无线基础结构和建筑物中，被视为对现有无线通信网络的补充。与简单的反射面技术相比，可重新配置的智能反射面根本不同。可重新配置的元表面可以由不需要任何有源电源进行传输的低成本无源元件制成。它们的电路和嵌入式传感器也可以由能量收集模块供电：这种方法有可能使它们真正实现能量中和。它们没有应用任何复杂的信号处理算法(编码，解码等)，而是主要依赖于元表面的可编程性和可重新配置性，以及它们适当地成形撞击到它们的无线电波的能力。它们可以在全双工模式下运行而不会产生明显的干扰或任何自干扰，它们不会增加噪声水平，并且不需要任何回程连接即可运行。其可以利用超颖表面的特定特征和特性来回收现有的无线电波，并促进通信与传感，存储和计算的无缝集成。此外，环境物体的数量可能会超过端点无线电设备上的天线数量，这意味着系统优化的可用选项可能会超过当前无线网络部署的数量。另外，通过软件可编程接口自由控制每个超表面的响应并选择其位置的方法，还可以优化与无线传播和超材料的基本物理特性无关的无线网络。此外，它还使可重新配置的元表面无缝集成到软件网络中。由于智能反射面是一个智能可重新配置的空间，且空间在传输和处理信息方面起着积极的作用，并使发送器和接收器之间的数据交换更加可靠。但是，随着大量高分辨率反射元件的使用，尤其是连续移相器的使用，每次触发所有反射元件可能会导致大量功耗。此外，对IRS实现的硬件支持是使用了大量的可调超颖表面。可调谐特性可以通过引入混合信号集成电路(IC)或二极管/变容二极管来实现，它们可以改变电阻和电抗，从而提供对复杂表面阻抗的完全本地控制。但是根据IRS功耗模型和硬件支持，触发整个IRS不仅会导致功耗增加，而且会导致调整相移的延迟增加，并加速设备折旧。因此，实现反射资源管理对于IRS辅助的通信非常重要。

IRS的模块化体系结构，该体系结构将所有反射元素分为多个模块，这些模块可以由并行开关独立控制。为了避免由于过度散射而造成的信号损失，每个模块包含多个反射元素，即每个模块的大小大于入射信号波长，因为单位元元素的大小为亚波长。IRS将由控制器以程序方式控制，因此，从操作角度来看，可以轻松实现独立的模块触发。除此之外，提出的 IRS体系结构允许实现真正的反射资源管理，因为每个模块都由其开关独立控制。通过利用大型软件控制的反射元件，智能反射表面(IRS)被视为支持可重构无线环境的超5G无线网络的有希望的创新技术。IRS通过主动将入射的射频波导向目的地终端(DT)作为其重要功能，提供了进一步提高无线链路性能的新自由度。

发明内容

本发明基于智能反射曲面辅助通信的资源分配的Stackelberg博弈方法。考虑到IRS运营商可能很简单或有自己的目标，我们提出了一种Stackelbeg博弈方法来分析BS与IRS运营商之间的交互。与现有的仅针对调整所有反射元素的反射系数的IRS研究不同，我们考虑了反射资源(元素)管理，可以通过在我们提出的IRS体系结构下通过触发模块选择实现所有反射元素都是由控制器的独立开关部分控制。提出了基于Stackelberg博弈的ADMM，以解决BS处的发射波束成形或触发反射模块的无源波束赋形问题。

具体来说，在实际的网络操作中，由于竞争资源有限以及部署维护成本，智能反射面运营商可能会选择自己或有自己的目标。因此，在发明中，我们提出了一个Stackelbeg博弈模型来分析基站和智能反射面运营商之间的相互作用。具体步骤为：

模型建立，考虑配备有M个天线的基站(BS)和K个单天线移动用户之间的下行链路通信。通信通过具有S个反射模块的智能反射面进行，每个模块包含N个反射元素，因此智能反射面的总反射元素为S*N。定义K＝{1,2,...,K}，S＝{1,2,...,S}，L＝{1,2,...,S*N}作为用户，反射模块和反射元素的索引下标。设

是从基站(BS)到智能反射面(IRS)的第s个反射模块的信道矩阵，

是从IRS的第s个反射模块到用户k的信道矢量。基站到用户k的直接信道被表示为

用φ_i,

表示智能反射面的第i个反射元素。令

其中

定义

其中

假设智能反射面的所有反射模块都可能加入协作通信，那么从基站到智能反射面的信道矩阵和从智能反射面到用户k的信道矩阵分别是

用户k的SINR表示为：

其中

是用户k的发射波束成形矢量。

基站(BS)的效用函数表示为：

其中r>0是智能反射面提供反射模块的价格。此外，

其中

表示矩阵Θ的第s个对角线块。l_0，2-范数是Θ的非零对角线块的数量。l_0，2-范数在不改变问题的正则化性质的情况下，有可能替换任何稀疏性导致的范式正则化。我们将使用凸l_1，2-范数作为组稀疏性的正则化来替换问题中的非凸l_0，2-范数，并且l_0，2-范数定义为

因此，基站(BS)的效用函数可表示为

其中平衡参数α>0。因此，智能反射面的效用定义为从基站(BS)接收的收入，为

S1、用户k向基站发射导频信号，基站通过导频信号计算出用户k到基站的信道；

S2、基站通过(2)、(4)、(5)式计算出自己的效用函数，并由(1)式得到基站到智能反射面的信道矩阵和智能反射面到用户k的信道矩阵，并把信道信息共享给用户和智能反射面；

S3、基站运营商根据现在的效用函数值，选择最佳的触发反射模块，并确定所选反射模块的无源波束成形和基站处的发射波束成形。获取基站最佳策略的问题可以表述为(F-问题)：

S4、智能反射面接受到信号后，智能反射面将由控制器以编程方式控制，提出的智能反射面体系结构允许实现反射资源管理选择最优的模块激活。根据(6)式得到智能反射面的效用函数值，智能反射面运营商根据基站运营商给的结果调整定价r以达到使自己的利润最高的情况。因此，智能反射面的目标是解决以下问题(L-问题)：

S5、基站运营商和智能反射面的运营商基于价格进行博弈以最大化收益进行Stackelberg 博弈，最后达到博弈均衡点使得整个系统的通信性能达到最优。定义

让r^*是L-问题的解决方案，而(W^*,Θ^*)是F-问题的解决方案。然后，如果任何一个(r^*,W^*,Θ^*)都满足以下条件，则点(r^*,W^*,Θ^*)是提出的Stackelberg博弈方法的Stackelberg平衡：

本发明的技术方案基于智能反射面的概念，并结合Stackelberg博弈方法，在MISO系统中用户下行链路场景下提出基于智能反射曲面辅助通信的资源分配的Stackelberg博弈方法的通信架构，进一步通过智能反射面控制和优化无线环境的行为来解决问题，在保证通信质量降低的条件下，避免了资源分配不均造成的浪费。本发明的有益效果：在保证了用户相关性能下，同时使基站运营商和智能反射面运营商的资源进行合理的利用，提高系统中资源的有效利用率。以及有效的改善基站与智能反射面的之间通信性能。

附图说明

图1是基站的效用与基站的最大的传输功率的对比仿真图；

图2是智能反射面的效用与基站的最大的传输功率的对比仿真图；

图3是基站的效用与智能反射面反射的模块数的对比仿真图；

图4是智能反射面的效用与智能反射面反射的模块数的对比仿真图。

具体实施方式

下面结合附图和实例，详细描述本发明的技术方案：

在本例中，将平衡参数α设置为0.1。基于Stackelberg博弈的ADMM方法，随机定价和仅直接链路方案之间的比较结果，以证明基站和智能反射面在该方案中具有更高的实用性。为了使模拟的复杂性易于处理，在以(200,0)m为中心的圆形小区中随机放置K＝4个用户，并且小区半径为10m，基站和智能反射面分别在(0,0)m和(200,50)m处，其中每个模块的反射元件的数量设置为N＝8。假设基站配备了4个天线。假设准静态块衰落信道，即从基站到智能反射面以及从智能反射面到用户的信道在每个时间块内保持不变，但可能会彼此不同。

通过仿真图可以看出，基于Stackelberg博弈的ADMM方法，随机定价和仅直接链路方案三种方法的比较下，发现本发明提出的Stackelbeg博弈方法来分析基站与智能反射面运营商之间的交互有利于提高资源的利用效率。由于考虑了反射资源(元素)管理，即在智能反射面体系结构下通过触发模块选择实现所有反射元素都是由控制器的独立开关部分控制。我们提出了基于Stackelberg博弈的ADMM方法，能较好地解决基站处的发射波束成形或触发反射模块的无源波束赋形问题。总体上，本发明提出的基于智能反射曲面辅助通信的资源分配的Stackelberg博弈方法其既可以优化用户性能同时减少系统网络负载。

Claims (1)

1.一种基于智能反射曲面辅助通信的资源分配方法，该方法用于多天线基站的下行链路多用户通信场景，即系统包括具有M个天线的基站和K个单天线移动用户，通信通过具有S个反射模块的智能反射面进行，每个模块包含N个反射元素，智能反射面的总反射元素为S*N，定义k＝{1,2,...,K}、s＝{1,2,...,S}、L＝{1,2,...,S*N}作为用户、反射模块和反射元素的索引下标，设

是从基站到智能反射面的第s个反射模块的信道矩阵，

是从智能反射面的第s个反射模块到用户k的信道矢量，基站到用户k的直接信道表示为

用

表示智能反射面的第i个反射元素，令

其中

定义

其中

所述资源分配方法具体包括：

S1、用户k向基站发射导频信号，基站通过导频信号计算出用户k到基站的信道；

S2、基站通过下式计算出自己的效用函数：

其中r>0是智能反射面提供反射模块的价格，γ_k是用户k的SINR：

其中

是用户k的发射波束成形矢量，σ²是热噪声功率，

其中

表示矩阵Θ的第s个对角线块，l_0，2-范数是Θ的非零对角线块的数量，使用凸l_1，2-范数作为组稀疏性的正则化来替换问题中的非凸l_0，2-范数，并且l_0，2-范数定义为

则基站的效用函数表示为：

其中平衡参数α>0；

通过下式计算基站到智能反射面的信道矩阵和智能反射面到用户k的信道矩阵：

并把信道信息共享给用户和智能反射面；

S3、基站运营商根据基站的效用函数值，选择最佳的发射功率，并确定所选反射模块的无源波束成形和基站处的发射波束成形；获取基站最佳策略的问题表述为以下F-问题：

S4、智能反射面接受到信号后，根据下式得到智能反射面的效用函数值：

智能反射面运营商根据基站运营商给的结果选择最佳的触发反射模块调整定价r以达到使自己的利润最高，因此，将智能反射面的目标定义为以下L-问题：

s.t.r>0

S5、采用斯塔克伯格博弈方法，基站运营商和智能反射面的运营商基于价格进行斯塔克伯格博弈以最大化收益，最后达到博弈均衡点使得整个系统的通信性能达到最优；定义

r^*是L-问题的解决方案，(W^*,Θ^*)是F-问题的解决方案，然后，如果任何一个(r^*,W^*,Θ^*)都满足以下条件，则点(r^*,W^*,Θ^*)是斯塔克伯格博弈方法的斯塔克伯格平衡：

U(r^*,W^*,Θ^*)≥U(r^*,W,Θ)

V(r^*,W^*,Θ^*)≥V(r,W^*,Θ^*)

即最终达到基站和智能反射面各自的资源分配策略使基站和智能反射面的运营商都能达到最大化的收益。

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