CN112260740B - 可重构智能表面辅助的共生通信系统波束赋形设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种可重构智能表面辅助的共生通信系统波束赋形设计方法。本发明方案中，反向散射设备借助来自于基站和经过智能表面加强的主链路信号来发送自身需要发送的信息符号；主接收机接收到来自于基站的主链路信号和来自于反向散射设备的反射信号。本发明设计高效迭代算法联合优化基站端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ，在满足反射信号的可靠性及主链路通信速率要求的情况下，实现基站发送功率最小化。通过仿真验证，本发明在不影响主用户正常通信、且不额外增加能量、频谱和成本开销的情况下，大幅节省基站发送功率和能量，具有很强的应用价值以及发展潜力。

Description

可重构智能表面辅助的共生通信系统波束赋形设计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种可重构智能表面辅助的共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法。

背景技术

共生无线电(Symbiotic Radio,SR)是一种基于协作式环境反向散射通信并且具有极高能量效率、高频谱效率和高成本效率的新型无线通信技术，被认为特别适合于物联网应用。反向散射设备(Backscatter Device,BD)通常是被动式无源设备，电路结构简单，可以完成数据的采集、存储、反向散射传输等有限功能，其成本大大低于主动式有源通信设备。具体而言，BD可将接收到射频信号的一部分用于收集能量，以满足自身电路的正常工作；将其余部分作为载波，并通过改变天线的负载阻抗来将自身信息调制到该载波信号上，以反向散射的方式发送给对应的接收机。

另一方面，可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)(后文中简称智能表面)辅助通信作为一种高频谱效率、高能量效率以及成本低廉的革新性通信技术，近年来引起了学术界和工业界的广泛关注。智能表面由大量的无源低成本反射单元组成，每个反射单元可以调整入射信号的幅度和相位并进行反射。因此，通过合理设计每个反射元件的反射系数(幅度和相移)，无线传播环境可被智能重构，以达到有用信号增强、干扰抑制以及安全传输等目的。

为解决共生通信中反射链路衰落严重、接收盲点等问题，引入智能表面辅助共生通信可大大改善共生通信的覆盖范围及可靠性能。在共生通信系统中加入智能表面，通过调整智能表面反射单元的反射系数来控制反射电磁波信号，对无线传播环境进行智能重构，以增强有用信号强度并抑制链路间干扰，从而提高共生通信质量。

发明内容

本发明的主要内容是提出一种智能表面辅助的共生通信系统,涉及到系统组成结构及工作原理、以及主被动式联合波束赋形设计方法。

本发明采用的技术方案为智能表面辅助的共生通信系统：组成结构如图1所示，由一个配置Q(Q>1)根天线的基站(Base Station,BS)、K个单天线物联网反向散射设备BD、一个智能表面、以及一个单天线主接收机(Primary Receiver,PR)组成。其中，智能表面包含M个无源反射单元及一个与其连接的控制器；控制器可以动态调整每个反射单元的反射系数(幅度和相位偏移)，以智能地重构无线通信环境。

智能表面辅助的共生通信系统的基本工作原理是：BS通过主动式波束赋形，与PR保持正常通信，同时智能表面通过控制反射单元辅助BS与PR的主链路通信；另一方面，BD通过将BS发送的信号作为载波来传输自身信息，由于BS与BD间可能存在障碍物，BS与BD间信道较弱，因此BD收到直接来自于BS的信号强度较弱，此时智能表面通过控制反射单元改善BS与BD的信道质量，加强BD的入射信号强度；BD使用二进制相移键控(Binary Phase ShiftKeying,BPSK)将自身信息调制在入射信号上并反射至PR。因此，PR接收到两部分信号：来自于BS的主链路信号和来自于BD的反射信号，其中，主链路信号包含直接来自于BS和通过智能表面反射的主链路信号。

根据以上描述，PR处的接收信号可表示为

其中，s(n)表示BS发送的信息符号，

表示BS的主动式波束赋形向量，c_k表示第k个BD发送的信息符号，并且假设BD的符号周期远远大于BS的符号周期，且前者为后者的N倍，α_k∈[0,1]表示第k个BD的功率反射系数，Φ＝diag{φ₁,φ₂,...,φ_M}表示智能表面的反射系数矩阵，

表示BS到PR的信道，

表示智能表面到PR的信道，

表示BS到智能表面的信道，

表示BS到第k个BD的信道，

表示智能表面到第k个BD的信道，

表示第k个BD到PR的信道，z(n)表示功率为σ²的零均值加性高斯白噪声。

本发明提出的智能表面辅助的共生通信系统的主被动式联合波束赋形设计方法，是在保证反射链路信干噪比需求

以及主链路最低通信速率需求

的前提下，以最小化BS发射功率为目标，联合优化BS端(主动式)波束赋形向量w、以及智能表面端被动式波束赋形矩阵Φ。具体优化问题如下：

其中，φ＝[φ₁,φ₂,...,φ_M]表示将智能表面被动式波束赋形矩阵Φ向量化。第一个约束是反射链路信干噪比需求，第二个约束是主链路最低通信速率需求，第三个约束为智能表面被动式波束赋形数值特性。

以上问题是包含耦合变量和非凸约束函数的非凸优化问题，考虑综合利用交替优化(Alternating Optimization)技术“Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe,ConvexOptimization.Cambridge Univ.Press,2004”、半正定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)方法“Zhi-Quan Luo,A.,Wing-Kin Ma,So,Yinyu Ye,and Shuzhong Zhang."Semidefinite Relaxation of Quadratic Optimization Problems."IEEE SignalProcessing Magazine 27.3(2010):20-34.”、拉格朗日对偶变换(Lagrangian DualTransform)方法“K.Shen and W.Yu,“Fractional programming for communicationsystems—Part II:Uplink scheduling via matching”.IEEE Transactions on SignalProcessing,vol.66,no.10,pp.2631-2644.”、二次变换(Quadratic Transform)方法“K.Shen and W.Yu,“Fractional programming for communication systems—Part I:Power control and beamforming”.IEEE Transactions on Signal Processing,vol.66,no.10,pp.2616-2630,2018”，通过高效的迭代算法进行求解，进而得到BS端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ的联合优化设计方案。

本发明的有益效果是：本发明提出一种智能表面辅助的共生通信系统，以及BS端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ的联合优化设计方法。BD借助来自于BS和经过智能表面加强的主链路信号来发送自身需要发送的信息符号；PR接收到来自于BS的主链路信号和来自于BD的反射信号。本发明设计高效迭代算法联合优化BS端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ，在满足反射信号的可靠性及主链路通信速率要求的情况下，实现BS发送功率最小化。通过仿真验证，本发明在不影响主用户正常通信、且不额外增加能量、频谱和成本开销的情况下，大幅节省BS发送功率和能量，具有很强的应用价值以及发展潜力。

附图说明

图1：本发明系统组成示意图；

图2：BS发送功率与反射信号信干噪比及主链路最大通信速率的关系图；

图3：BS发送功率与反射信号信干噪比及智能表面相移量化比特数的关系图；

图4：BS发送功率与反射信号信干噪比及智能表面单元个数的关系图。

具体实施方式

下面结合附图和仿真示例对本发明进行详细的描述。

本发明提出一个智能表面辅助的共生通信系统。组成结构如图1所示，由一个配置Q(Q>1)根天线的基站(Base Station,BS)、K个单天线物联网反向散射设备BD、一个智能表面、以及一个单天线主接收机(Primary Receiver,PR)组成。其中，智能表面包含M个无源反射单元及一个与其连接的控制器；控制器可以动态调整每个反射单元的反射系数(幅度和相位偏移)，以智能地重构无线通信环境。

智能表面辅助的共生通信系统的基本工作原理是：BS通过主动式波束赋形，与PR保持正常的通信，同时智能表面通过控制反射单元辅助BS与PR的主链路通信；另一方面，BD通过将BS发送的信号作为载波来传输自身信息，由于BS与BD间存在障碍物，BS与BD间信道响应较弱，因此BD收到直接来自于BS的信号强度较弱，此时智能表面通过控制反射单元改善BS与BD的信道质量，加强BD的入射信号强度；BD使用二进制相移键控(Binary PhaseShift Keying,BPSK)将自身信息调制在入射信号上并反射至PR。因此，PR接收到两部分信号：来自于BS的主链路信号和来自于BD的反射信号，其中，主链路信号包含直接来自于BS和通过智能表面反射的主链路信号。

根据以上描述，PR处的接收信号可表示为

其中，s(n)表示BS发送的信息符号，

表示BS的主动式波束赋形向量，c_k表示第k个BD发送的信息符号，并且假设BD的符号周期远远大于BS的符号周期，且前者为后者的N倍，α_k∈[0,1]表示第k个BD的功率反射系数，Φ＝diag{φ₁,φ₂,...,φ_M}表示智能表面的反射系数矩阵，

表示BS到PR的信道，

表示智能表面到PR的信道，

表示BS到智能表面的信道，

表示BS到第k个BD的信道，

表示智能表面到第k个BD的信道，

表示第k个BD到PR的信道，z(n)表示功率为σ²的零均值加性高斯白噪声。

在解调主链路信号s(n)时，由于BD发送周期远远大于主链路信号s(n)发送周期，我们可以视反射信号为主链路信号的多径分量。因此可以得到主链路信号的信干噪比为

由于BD发送信息c＝[c₁,c₂,...,c_K]^T对于接收机来说是未知的，因此根据香农公式并对BD发送信息c求期望可得到主链路最大通信速率为

其中，

为BD发送信息c的所有可能取值的集合。由于BD信息符号调制方式为BPSK，因此

包含总共2^K个可能取值。

在本发明中，PR通过连续干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)和最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)的方式接收BD发送的信息。因此，我们可以得到第k个BD的反射信号的信干噪比为

通常情况下，主链路信号s(n)服从复高斯分布，即其模平方服从参数为1的指数分布。本发明中，我们考虑主链路信号s(n)的调制方式为相移键控(Phase-Shifting Keying,PSK)，即恒模信号。可得到第k个BD的反射信号的信干噪比为

接下来，为了最小化BS的发送功率，建立如下优化问题，即通过联合优化BS端(主动式)波束赋形向量w、以及智能表面端被动式波束赋形矩阵Φ，来最小化BS的发送功率。

其中，φ＝[φ₁,φ₂,...,φ_M]表示将智能表面被动式波束赋形矩阵Φ向量化。第一个约束是反射链路可靠性需求，第二个约束是主链路最低通信速率需求，第三个约束为智能表面被动式波束赋形数值特性。

由于BS端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ在第一个和第二个约束中耦合在一起，且第一个约束中分子和分母均包含优化变量，以及第二个约束中存在对数函数求和项，问题(P1)为非凸问题。

为求解问题(P1)，考虑综合利用交替优化(Alternating Optimization)技术“Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe,Convex Optimization.CambridgeUniv.Press,2004”、半正定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)方法“Zhi-Quan Luo,A.,Wing-Kin Ma,So,Yinyu Ye,and Shuzhong Zhang."Semidefinite Relaxation ofQuadratic Optimization Problems."IEEE Signal Processing Magazine 27.3(2010):20-34.”、拉格朗日对偶变换(Lagrangian Dual Transform)方法“K.Shen and W.Yu,“Fractional programming for communication systems—Part II:Uplink schedulingvia matching”.IEEE Transactions on Signal Processing,vol.66,no.10,pp.2631-2644.”、二次变换(Quadratic Transform)方法“K.Shen and W.Yu,“Fractionalprogramming for communication systems—Part I:Power control and beamforming”.IEEE Transactions on Signal Processing,vol.66,no.10,pp.2616-2630,2018”，通过高效的迭代算法进行求解，进而得到BS端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ的联合优化设计方案。

为说明该系统在和速率性能上的优越性，引入另外一种系统作为对比参照。该参照为没有智能表面辅助的共生通信系统，通过优化BS端(主动式)波束赋形向量w来最小化BS的发送功率。

下面通过仿真实验来验证本发明的有益效果。仿真参数设置如下，BS天线数目为8，BD数目为3，智能表面反射单元个数为500，BS符号周期和BD符号周期的倍数N为128；BS到智能表面、所有BD到智能表面、以及智能表面到PR的信道建模为莱斯信道，莱斯因子都为10，大尺度路径损耗分别设为10^-3d^-2、10^-3d^-2.1、10^-3d^-2.1(d为距离，单位为米)。BS到所有BD、BS到PR、以及所有BD到PR的信道建模为瑞利信道，大尺度路径损耗分别设为10^-3d-3.⁷、10^{- 3}d^-3.6、10^-3d^-2.2。具体地，BS到智能表面、所有BD到智能表面、智能表面到PR、BS到所有BD、BS到PR、以及所有BD到PR的距离分别为120m、8～10m、14m、114～116m、119m、4～6m。所有BD的功率反射系数为α＝0.5，加性高斯白噪声的功率为σ²＝-114dBm。

图2示出了BS发送功率随反射信号信噪比及主链路最大通信速率的变化关系。首先，可以观察到随着反射信号信干噪比约束值或主链路最大通信速率约束值增加，BS发送功率也随之增加。另外，有智能表面辅助的情形相比于没有智能表面辅助的情形节省了较大的BS发送功率，例如在反射信号信干噪比约束值为8bps/Hz、主链路最大通信速率约束值为7bps/Hz的时候，有RIS辅助时BS发送功率是没有RIS辅助时的大约25％。

图3示出了主链路最大通信速率约束值为7bps/Hz时，BS发送功率随反射信号信噪比及量化比特数的变化关系。在实际应用中，智能表面的相位调整无法做到连续相位值，通常将连续相位值按照固定量化间隔数量化至特定范围。从图中可以发现，在量化比特数为1时，即智能表面每个单元的相位调整只有两种状态时，BS发送功率相比没有智能表面辅助时节约了50％左右的能量消耗；当量化比特数为3时，BS发送功率几乎与连续相位情况时相同。

图4示出了主链路最大通信速率约束值为7bps/Hz时，BS发送功率随反射信号信噪比及智能表面单元个数的变化关系。可以发现，当智能表面单元个数仅仅只有50个时，相比没有智能表面辅助时依然能节约20％左右的能量消耗；随着智能表面单元个数增加，智能表面辅助为BS节约的发送功率也随之增加。

Claims (1)

1.可重构智能表面辅助的共生通信系统波束赋形设计方法，系统由一个配置Q根天线的基站、K个单天线物联网反向散射设备、一个智能表面、以及一个单天线主接收机组成；其中，智能表面包含M个无源反射单元及一个与其连接的控制器，控制器可以动态调整每个反射单元的反射系数，以智能地重构无线通信环境；其特征在于，所述波束赋形设计方法为：

在保证反射链路信干噪比需求

以及主链路最低通信速率需求

的前提下，以最小化基站发射功率为目标，联合优化基站端波束赋形向量w以及智能表面端被动式波束赋形矩阵Φ，Φ＝diag{φ₁,φ₂,...,φ_M}表示智能表面的反射系数矩阵，建立优化问题为：

其中，φ＝[φ₁,φ₂,...,φ_M]表示将智能表面被动式波束赋形矩阵Φ向量化，第一个约束是反射链路信干噪比需求，第二个约束是主链路最低通信速率需求，第三个约束为智能表面被动式波束赋形数值特性，

其中，α_k∈[0,1]表示第k个物联网反向散射设备的功率反射系数，

表示基站到智能表面的信道，

表示基站到第k个物联网反向散射设备的信道，

表示智能表面到第k个物联网反向散射设备的信道，

表示第k个物联网反向散射设备到主接收机的信道，σ²为零均值加性高斯白噪声的功率，N表示物联网反向散射设备的符号周期为基站的符号周期的N倍；

通过求解优化问题，得到基站端波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ的联合优化设计方法。

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