CN113573293B - 一种基于ris的智能应急通信系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于RIS的智能应急通信系统，包括无人机UAV和基站BS，所述无人机UAV和基站BS之间连接有可重构智能表面RIS模块；所述可重构智能表面RIS模块平面内嵌入有多个无源反射元件，用于动态调整反射信号相位和振幅；所述可重构智能表面RIS模块设置在建筑物、车辆以及基础设施内；所述无人机UAV与基站BS之间采用NLoS传输模型或者LoS传输模型进行传输。本发明通过RIS、NOMA和应急通信的无缝衔接，可以实现智能化和通信覆盖范围的最大化，使灾区人民能够获得更高质量的服务，进一步提高紧急用户的信道增益和公平性。

Description

一种基于RIS的智能应急通信系统
技术领域
本发明涉及一种基于RIS的智能应急通信系统，属于通信技术领域。
背景技术
在当前的应急通信网络中，应急通信车辆通常作为移动基站(Base Station， BS)进行服务。由于地震、干旱、火灾等自然或人为灾害的破坏性影响，导致相应地区的通信瘫痪，因此产生了应急通信的概念。应急通信是指利用各种通信资源的手段，从而保证应急抢险救灾的有效性。其中，应急通信车辆以其灵活、快速的响应得到了社会和运营商的认可。然而，在应急通信系统中，应急通信车辆 (作为移动BS)受到水平(单)维度波束形成的限制，难以处理极端环境下的海上救援、图像采集、救助和重大灾害救援指挥任务。
作为集成平台，UAV可以融合人工智能、云计算、5G技术和智能设备，提供更智能、准确的应急通信。由于能力和计算能力的限制，UAV可能无法满足未来应急通信和资源分配管理的需求。因此，建立UAV与应急通信车辆协同的空地面应急通信系统是实现三维(Three-Dimensional，3D)通信覆盖的必要条件。然而，在大规模灾害地区，特别是在非视距(Non-Line-of-Sight,NLoS)传输区域，通信质量会不可避免地受到影响，这阻碍了智能应急通信系统的顺利建立。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于RIS的智能应急通信系统，从而解决上述技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于RIS的智能应急通信系统，包括无人机UAV和基站BS，所述无人机UAV和基站BS之间连接有可重构智能表面RIS模块；所述可重构智能表面RIS模块平面内嵌入有多个无源反射元件，用于动态调整反射信号相位和振幅；所述可重构智能表面RIS模块设置在建筑物、车辆以及基础设施内；所述无人机UAV与基站BS之间采用NLoS传输模型或者LoS传输模型进行传输。
进一步的，所述可重构智能表面RIS模块采用非正交多址接入技术；所述非正交多址接入技术采用叠加编码，源节点的信号通过共享信道传输给多个紧急用户。
进一步的，所述NLoS传输模型通过源节点向协作节点发送NOMA信号，在后续时隙中，协作节点通过放大转发(Amplify-and-Forward,AF)、解码转发 (Decode-and-Forward,DF)、压缩转发(Compress-and-Forward,CF)等转发协议将信号转发给RIS。
进一步的，所述LoS传输模型进行传输通过源节点同时向合作节点和接收机发送NOMA信号；紧急用户接收源节点在第一个时隙中直接发送的信号；在随后的时隙中，再接收合作节点的信号和RIS反射的信号；根据信息论，接收机可以在每个时隙中对信号进行解码，也可以通过联合解码方法对接收到的信号进行检测和分离。
进一步的，所述可重构智能表面RIS模块由二维(Two-Dimensional，2D)全向阵列元件组成，其多金属片和PIN二极管组装在介电基板上；元件开和关状态之间的开关是可编程控制。
进一步的，所述可重构智能表面RIS模块采用逐槽译码方法，即线性合并和最大比合并(Maximum Ratio Combination,MRC)，分别分析了直接链路和反射链路的用户的可达速率。
进一步的，所述可重构智能表面RIS模块采用静态与动态相结合的部署状态；静态部署通过将RIS安装在建筑物和基础设施的表面/屋顶上；动态部署将 RIS与移动的UAV和车辆集成，形成动态的3D波束形成。
进一步的，还包括RIS-NOMA辅助系统；所述RIS-NOMA辅助系统根据用户的要求和发送至接收机的无源波束形成的方向来动态调整各个元件的反射角度。
本发明的有益效果是：本发明采用基于3D-RIS和NOMA技术的UAV和应急车辆辅助的空地协同应急通信系统，有望突破受灾地区通信覆盖的瓶颈，并提高频谱效率，满足大量紧急用户的公平性；
本发明通过RIS、NOMA和应急通信的无缝衔接，可以实现智能化和通信覆盖范围的最大化，使灾区人民能够获得更高质量的服务，进一步提高紧急用户的信道增益和公平性。
附图说明
图1为本发明的RIS辅助NLos和LoS传输示意图；
图2为本发明的多节点应急通信模型示意图；
图3为本发明的混合RIS辅助通信模型示意图；
图4为本发明的3D-RIS模型示意图；
图5为本发明的综合UAV-RIS通信系统示意图；
图6为本发明的应急通信级别示意图；
图7为本发明的应急通信系统的路径规划、工作量卸载和MEC服务器部署示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1、图2和图3所示，一种基于RIS的智能应急通信系统，包括无人机 UAV和基站BS，所述无人机UAV和基站BS之间连接有可重构智能表面RIS模块；所述可重构智能表面RIS模块平面内嵌入有多个无源反射元件，用于动态调整反射信号相位和振幅；所述可重构智能表面RIS模块设置在建筑物、车辆以及基础设施内；所述无人机UAV与基站BS之间采用NLoS传输模型或者LoS传输模型进行传输。
可重构智能表面RIS模块采用非正交多址接入技术；所述非正交多址接入技术采用叠加编码，源节点的信号通过共享信道传输给多个紧急用户，从而提高了频谱效率。凭借功率域复用，信道的复用有利于信号的高效传输，而随着紧急用户、UAV和应急通信车辆数量的增加，功率分配因子也会增加。同时，应急通信系统的性能与路径设计、电池寿命、计算能力、移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)服务器部署、工作量卸载和均衡策略的优化密切相关。因此，从能源效率的角度出发，设计高效、低复杂度的资源分配算法对本文提出的智能应急通信系统的实现具有重要意义。
2、3D智能应急通信系统模型
NLoS传输模型通过源节点向协作节点发送NOMA信号，在后续时隙中，协作节点通过放大转发(Amplify-and-Forward,AF)、解码转发(Decode-and-Forward, DF)、压缩转发(Compress-and-Forward,CF)等转发协议将信号转发给RIS。通过对RIS元件反射的无源波束形成信号的相位进行编程控制，以充分扩大信道的整体增益。然后接收机利用发射机和信道信息对RIS反射的信号进行解码。这样，接收信号的信噪比(Signal-to-Noise-Ratio，SNR)和译码精度通过RIS和协作节点之间的协作来提高，而不是源节点和协作节点之间的协作。
LoS传输模型进行传输通过源节点同时向合作节点和接收机发送NOMA信号；紧急用户接收源节点在第一个时隙中直接发送的信号；在随后的时隙中，再接收合作节点的信号和RIS反射的信号；根据信息论，接收机可以在每个时隙中对信号进行解码，也可以通过联合解码方法对接收到的信号进行检测和分离。此外， UAV、车辆等协作节点的任务应根据灾害程度、紧急用户数量和任务类型灵活安排。例如，在紧急用户数量激增或通信需求较高的情况下，UAV应充当信息收集和态势监测的空中中继，而不是充当服务器。为了减轻UAV的压力，需要将一部分工作负荷卸载到地面车辆上进行处理。在NLoS和LoS传输模型基础上，本文进一步讨论了多源节点和多合作节点为多个紧急用户服务的场景。通过逐步增加节点数量，分别对单/多源节点、单/多协作节点(UAV和应急通信车辆)和单/多紧急用户的场景进行分析。在不失一般性的前提下，应明确协作节点数量的增加对系统容量的影响，从而为多源节点、多紧急用户场景的分析奠定基础。然后，讨论并细化了协作节点(即UAV作为中继或服务器)的功能。最后，在图2中总结了本文提出的应急通信系统模型的总体构建标准。
可重构智能表面RIS模块由二维(Two-Dimensional，2D)全向阵列元件组成，其多金属片和PIN二极管组装在介电基板上；元件开和关状态之间的开关是可编程控制。这样可以保证RIS传输和反射信号。
可重构智能表面RIS模块采用逐槽译码方法，即线性合并和最大比合并 (MaximumRatio Combination,MRC)，分别分析了直接链路和反射链路的用户的可达速率，从而可以推导系统容量。在这之后，可以用类似的方法分析传输链路和混合链路条件下的系统容量，从而确定系统容量最大的最优协同方案。最后，基于所获得的知识，通过将UAV和应急通信车辆引入混合RIS辅助通信模型，增加紧急用户数量，可以分析所提出的智能应急通信系统的性能。
可重构智能表面RIS模块采用静态与动态相结合的部署状态；静态部署通过将RIS安装在建筑物和基础设施的表面/屋顶上；动态部署将RIS与移动的UAV 和车辆集成，形成动态的3D波束形成。如图5所示。由于灾害的不确定性和广泛性，以及紧急用户的流动性和多样性，应急通信系统需要大规模部署RIS，以保证大规模访问、超高的数据速率和无处不在的无线通信。然而，针对大规模 RIS-NOMA网络，大量部署静态RIS往往带来高成本的问题，因此一般采用静态和动态混合部署RIS的方案。此外，将NOMA技术应用于UAV网络，便可以通过单一的3D波束形成服务多个用户，这对于大规模灾害的发生具有重要意义。
还包括RIS-NOMA辅助系统；所述RIS-NOMA辅助系统根据用户的要求和发送至接收机的无源波束形成的方向来动态调整各个元件的反射角度。由于单天线源节点与应急系统之间的容量区间依赖于NOMA技术，因此系统容量等于在总发射功率约束下所有用户的可达速率之和。为了最大限度地提高RIS辅助系统的能力，需要联合优化RIS系统的反射系数和源节点上的无线资源分配。我们从静态和动态两方面配置反射系数，以达到充分利用RIS的目的。对于静态配置，在给定反射系数的情况下，我们可以用由所有可能的反射系数求得的可达速率集来量化反射信道的容量。所有可能的覆盖空间取决于元素的数量和RIS移相器的分辨率。另一方面，RIS反射系数的配置以及相应的系统容量可以在传输时间内动态调整和更新。然而，由于反射系数集的数量随配置时间的增加呈指数增长，确定容量的范围是复杂的。
如图1所示，通过部署RIS来辅助UAV与基站(Base Station，BS)之间的通信，可以有效地迁移NLoS传输导致的信道增益衰落。除此之外，RIS的部署可以根据需求灵活调整，它可以很容易地嵌入和移除建筑物、车辆和基础设施。另一方面，RIS和接收机之间的信道可以通过编程实现更高的容量，同时降低点对点通信的功耗。因此，在应急通信系统中引入RIS将是提高通信覆盖范围和改善通信环境的有效途径。
如图3所示，当BS和紧急用户3位于RIS的相对两侧时，用户3只能接收到透射的NOMA信号。
3、混合RIS辅助通信模型
参照图4所示的一种3D-RIS模型,该模型具有灵活的布局和工作模式。 3D-RIS模型可以通过编程调整任意维度的波束形成方向来实现全维度覆盖，从而增加同频同时服务的用户数量。
为了有效地将NOMA应用到应急通信中，在BS执行SC的过程中，应根据信道状态信息(Channel State Information，CSI)对用户进行升序或降序分类。紧急用户可以根据CSI使用连续干扰消除(Successive Interference Cancellation，SIC)技术成功解码接收到的信息，这使得应急通信系统的性能高度依赖于信道条件。然而，由于传播路径高度依赖于传播环境和接收机的位置，获取的CSI通常很难是连续的。在RIS辅助网络中，系统可以根据用户需求智能地调整传输环境和信道增益，从而提高NOMA的频谱效率。凭借RIS的辅助，应急通信系统可以根据用户对数据速率的需求调整信道增益，这将避免部分不可控因素。
根据灾害中心的地理位置，紧急用户按任务优先级分为特别用户、紧急用户和普通用户，如图6所示。而由不同类型用户的可达到率决定的用户公平性是系统容量最大化的约束条件。另外，可以通过最大化每个用户的最小可达速率来平衡不同用户的性能，同时保证特别用户和普通用户的服务质量(Quality of Service，QoS)。然而，由于高信噪且无自由度(Degrees of Freedom，DoF)损失的要求，最大可达速率会与用户公平性冲突，使功率分配复杂化。为了解决这些问题，需要考虑瞬时信噪比而不是长期信噪比，推导出信噪比与用户公平性之间的关系。对于频谱资源，需要确定满足普通用户需求的最小带宽，用于设置QoS阈值，剩余的频谱资源分配给其他用户。最后，根据不同发射功率下的可达率确定最优功率分配。
本文引入物理层安全(Physical Layer Security，PLS)技术，使应急通信系统在存在窃听者的情况下最大限度地提高安全能力。利用无线信道的随机性、干扰、噪声、衰落和色散等动态特性，可以保证传输的安全性。由于RIS实现了智能和可控的无线传输，能够进一步提高PLS技术的性能能够进一步提高，并能够在PLS技术无效的极具挑战性的场景下保护用户隐私。在本文提出的应急通信系统中，RIS的无源波束形成是在信道中完成的，不同于传统的在源节点上完成的主动波束成形，而产生的更高的DoF提高了多指标的系统性能。就PLS而言,RIS 可以根据得到的CSI准确地引导/排除波束形成到期望的路径。特别是当窃听信道的信道容量大于合法信道或两者高度相关时，传统的PLS技术可能无法保护源传输。为了应对这一挑战，一种可能的方法是在合法/窃听用户附近安装RIS，并适当设计RIS无源波束成形，以改变合法/窃听信道的可达速率。尽管具有上述优点，但基于RIS的安全通信系统中的一些实际问题仍需解决。首先，若使用 RIS无源波束成形来降低窃听者的可达速率，需要得到源节点和窃听者以及RIS 和窃听者之间的CSI。如果窃听者的信号泄漏被用于信道估计，它们可能被故意隐藏起来。因此，有必要设计一种新的信道估计方案，同时考虑窃听者不完善的 CSI和安全的RIS无源波束成形。此外，在存在大量合法用户、窃听者以及密集部署RIS的网络中，如何最大化整体安全吞吐量也值得研究。
4、资源优化：
在RIS-NOMA应急通信系统中，当源节点进行SC时，功率分配系数会随着协作节点和紧急用户数量的增加而增加，从而提高功率分配的复杂性。此外，应急通信系统的性能与UAV和应急通信车辆的资源优化高度相关，如路径规划、电池寿命、有限计算能力、MEC服务器的部署、工作负载均衡和卸载策略等，如图7 所示。虽然通过穷尽搜索可以得到最优资源分配方案，但伴随的计算复杂度是难以承受的，特别是对于大型系统而言。因此，有必要开发一种高效、低复杂度的资源管理算法。需要注意的是，资源分配方案应具有合理的复杂性，同时考虑用户公平性；因此，本文提出了一种由用户层、能效层和数据层组成的分层资源分配方法。
用户层：一方面，应急通信系统服务的用户数量受制于UAV和应急通信车辆有限的通信能力。另一方面，当UAV与车辆的覆盖范围重叠时，应急通信系统的通信范围会减小。为了扩大通信覆盖范围，提高用户的QoS,应该考虑以下方法：通过优化UAV/应急车辆的轨迹，在满足用户的QoS的条件下最大化系统服务的用户数量,或在用户数量限制下最大化系统容量；为保证用户公平性和通信效率，每个用户在同一时间段内只能与一架UAV或应急车辆通信；将紧急用户生成的任务按照用户时延和数据速率的要求进行排序，优先传输和处理紧急程度高的任务。
能源效率层：考虑到UAV/应急车辆电池寿命有限，应最大限度地提高能源效率。另一方面，UAV的能量收集是一种潜在的延长服务周期的途径。从最大限度减少能源消耗和最大限度节约能源的角度出发，应考虑以下因素：在确保每个用户的QoS的同时，联合优化UAV/车辆的传输功率和轨迹，使系统的能耗最小，或使UAV和车辆的能耗加权和最小；如果信息传输和能量收集在同一时隙进行，应联合优化；否则，数据传输和能量收集的持续时间和发射功率可以通过迭代优化。值得注意的是，还应考虑紧急用户的能源消耗，使紧急用户与UAV/车辆保持联系，这就要求UAV能够作为电源池向地面用户充电。因此，在QoS和能耗之间存在一个权衡，可以找到一个纳什均衡点，系统效用最大化。
数据层：为了充分利用车载无线电、存储和计算资源，需要优对资源分配和用户需求的匹配机制进行优化。在协同通信系统中，工作负载迁移不仅发生在 UAV内，也发生在UAV和车辆之间。接着，可以计算卸载和处理任务的节点对和卸载比特量。除此之外，UAV的容量通常优于地面用户，因此，任务可以从紧急用户转移到作为MEC服务器的UAV中。在这种情况下，多个接入用户会争夺UAV 中有限的计算能力，这就促使对计算能力的优化。
研究结果表明，应急通信系统资源优化涉及多个变量，往往会形成难以直接求解的非凸优化问题。一种可行的方法是采用逐次凸逼近法(Successive ConvexApproximation，SCA)简化原问题，引入辅助变量和Dinkelbach法，然后采用块坐标下降法(Block Coordinate Descent，BCD)将产生的问题分解为若干子问题，即用户层资源优化、能效层资源优化和数据层资源优化。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于RIS的智能应急通信系统，包括无人机UAV和基站BS，其特征在于，所述无人机UAV和基站BS之间连接有可重构智能表面RIS模块；所述可重构智能表面RIS模块平面内嵌入有多个无源反射元件，用于动态调整反射信号相位和振幅；所述可重构智能表面RIS模块设置在建筑物、车辆以及基础设施内；所述无人机UAV与基站BS之间采用NLoS传输模型或者LoS传输模型进行传输；
所述可重构智能表面RIS模块采用非正交多址接入技术；所述非正交多址接入技术采用叠加编码，源节点的信号通过共享信道传输给多个紧急用户；
所述NLoS传输模型通过源节点向协作节点发送NOMA信号，在后续时隙中，协作节点通过放大转发(Amplify-and-Forward, AF)、解码转发(Decode-and-Forward, DF)、压缩转发(Compress-and-Forward, CF)等转发协议将信号转发给RIS；
所述LoS传输模型进行传输通过源节点同时向协作节点和接收机发送NOMA信号；紧急用户接收源节点在第一个时隙中直接发送的信号；在随后的时隙中，再接收协作节点的信号和RIS反射的信号；根据信息论，接收机可以在每个时隙中对信号进行解码，也可以通过联合解码方法对接收到的信号进行检测和分离；
所述可重构智能表面RIS模块由二维(Two-Dimensional，2D)全向阵列元件组成，其多金属片和PIN二极管组装在介电基板上；元件开和关状态之间的开关是可编程控制；
所述可重构智能表面RIS模块采用逐槽译码方法，即线性合并和最大比合并(MaximumRatio Combination, MRC)，分别分析了直接链路和反射链路的用户的可达速率；
所述可重构智能表面RIS模块采用静态与动态相结合的部署状态；静态部署通过将RIS安装在建筑物和基础设施的表面/屋顶上；动态部署将RIS与移动的UAV和车辆集成，形成动态的3D波束形成；
还包括RIS-NOMA辅助系统；所述RIS-NOMA辅助系统根据用户的要求和发送至接收机的无源波束形成的方向来动态调整各个元件的反射角度。
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