CN113612505A - 基于可重构智能表面的空时移位键控方法 - Google Patents

基于可重构智能表面的空时移位键控方法 Download PDF

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CN113612505A CN202110805012.1A CN202110805012A CN113612505A CN 113612505 A CN113612505 A CN 113612505A CN 202110805012 A CN202110805012 A CN 202110805012A CN 113612505 A CN113612505 A CN 113612505A
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Abstract

本发明公开了一种基于可重构智能表面(RIS)的空时移位键控(STSK)方法，该方法一方面将RIS与STSK方案结合，以实现RIS‑STSK的性能优势；另一方面设计了改进的遗传算法(GA)辅助RIS反射相移的优化，以获得更低误码率(BER)性能。仿真结果表明，提出的RIS‑STSK方案性能优于STSK方案，而提出的改进遗传算法可以显著增强RIS‑STSK的性能增益。

Description

基于可重构智能表面的空时移位键控方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及无线通线系统的优化方法，具体地说是一种基于可重构智能表面(RIS)的空时移位键控(STSK)方法。
背景技术
大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术作为5G无线通信系统的关键技术，极大的提高了无线网络的频谱效率，其中的空时移位键控(STSK)调制技术作为统一的MIMO架构，通过每个STSK块持续时间内激活的色散矩阵集(DMS)的索引来承载信息，不仅可以通过设计不同的色散矩阵(DM)，实现空间调制(SM)和空间移位键控(SSK)调制技术，还可以通过优化DM的数量和大小以及发射天线和接收天线的数量，实现分集增益与多路复用增益一个较好的权衡。但是，其广泛的实现仍然受硬件成本和能量消耗的限制。
发明内容
针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供一种基于可重构智能表面的空时移位键控方法。该方法可实现STSK技术在5G无线通信系统中的低硬件成本和低功耗设计。
本发明采用以下技术方案实现：
一种基于可重构智能表面的空时移位键控方法，包括以下步骤：
1)构建一个具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，可重构智能表面RIS处配置了N个无源反射元件的RIS-STSK系统；
2)使用改进的遗传算法GA辅助RIS反射相移优化。
上述技术方案中，进一步地，所述步骤1)中，RIS-STSK系统的工作方法具体为：
1.1)发射端和接收端分别具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，RIS处配置了N个无源反射元件，
Figure BDA0003166162510000011
和
Figure BDA0003166162510000012
分别为发射端到RIS处和RIS到接收端的信道矩阵，其每个元素均具有零均值和独立的单位方差，且服从复数高斯分布CN(0,1)；
Figure BDA0003166162510000013
为RIS反射系数向量，其中φi∈[-π,π]和βi∈(0,1]分别为反射元件的相移和幅度反射系数，(·)T为转置操作，i∈{1,2,…,N}，j为复数，为了简单起见，令βi＝1；另外在发射端随机生成了色散矩阵集(DMS)
Figure BDA0003166162510000021
且每个DM满足功率约束tr[Aq·(Aq)H]＝Ts，其中Ts为DM的列数，表示STSK码字的持续时间，tr(·)为求迹运算，(·)H为共轭转置；
1.2)第j次传输STSK码字所携带的比特位数为
Figure BDA0003166162510000022
其中
Figure BDA0003166162510000023
个比特用于表示激活DM
Figure BDA0003166162510000024
为第j次选择的Aq，
Figure BDA0003166162510000025
个比特用于映射星座符号
Figure BDA0003166162510000026
L为调制符号阶数；第j个STSK发送符号表示为
Figure BDA0003166162510000027
1.3)接收信号表示为
Y(j)＝FH(j)G(j)H(j)S(j)+Z(j) (2)
其中
Figure BDA0003166162510000028
表示加性高斯白噪声AWGN矩阵，每个元素遵循分布CN(0,N0)，其中N0是每个时隙的复数噪声方差；
1.4)为了在接收端实现单流最大似然ML检测，通过vec(·)运算将式(2)转化为式(3)
Figure BDA0003166162510000029
其中
Figure BDA00031661625100000210
Figure BDA00031661625100000211
Figure BDA00031661625100000212
Figure BDA00031661625100000213
Figure BDA00031661625100000214
Figure BDA00031661625100000215
Figure BDA00031661625100000216
其中
Figure BDA00031661625100000217
为单位矩阵，
Figure BDA00031661625100000218
为克罗内克积运算；
1.5)在接收端，单流最大似然ML检测为
Figure BDA0003166162510000031
更进一步地，所述步骤2)中，改进GA具体为：
2.1)初始种群由随机生成的反射相移组成，共Npop个个体，每个个体包含N个反射相移；
2.2)适应度值
在所述的RIS-STSK系统中，从发射端到接收端的信道矩阵
Figure BDA0003166162510000032
为
Figure BDA0003166162510000033
其中
Figure BDA0003166162510000034
和hi分别为信道矩阵FH和H的第i列和第i行；信道增益最大化问题可以定义为
Figure BDA0003166162510000035
因此，可实现的信道增益上界为
Figure BDA0003166162510000036
并将公式(14)作为改进GA的适应度值；
2.3).选择策略
使用锦标赛选择策略；每次从种群中取出Npop/10数量个体，然后选择其中适应度值最大的一个个体进入下一代种群，重复该操作，直到新的种群规模达到原来的种群规模；
2.4).改进的进化操作
2.4.1)交叉和复制：设计单点交叉策略，对所有个体E(k)，k＝1,2,…,Npop按顺序进行分组，每组两个个体，分别作为父代和母代，共Npop/2组，以概率Pc对每组父代和母代进行交叉操作，在每组个体的维度范围内随机选择一个交叉位，对父代和母代进行交叉，每对父代和母代产生一对子代1和子代2；而对于不满足交叉概率的父代和母代，通过以下操作对其进行复制：
·对比父代和母代的适应度值；
·淘汰适应度值低的个体，并将适应度值高的个体复制到适应度值低的个体进行取代；
2.4.2)变异：以概率Pm对每个个体的反射相移进行变异，具体操作如下
Figure BDA0003166162510000041
对每个个体的每一维索引i∈{1,2,...,N}，每次随机生成一个0-1的数(rand)，若小于Pm，则随机生成一个反射相移替代当前索引i所对应的反射相移，即exp(jφ)random，若大于Pm，则不进行变异操作；
2.5)根据设定的迭代次数，判断是否重复上述2.2)-2.4)的迭代过程，若继续迭代，则对本次迭代结果继续进行上述操作，若不继续迭代，则输出本次迭代结果的最优个体作为步骤1.1)所需的RIS反射系数向量。
本发明的有益效果为：
本发明一方面在发送端通过秩与行列式准则对色散矩阵集(DMS)搜索优化，且在中继端配置了具有若干个无源反射元件的RIS来反射入射信号，并采用余弦相似性定理算法来优化RIS处的反射相移；另一方面为了提高所提出RIS-STSK方案的可实现性能，设计了改进的遗传算法(GA)辅助RIS反射相移优化。将随机生成的反射相移作为初始种群，以信道增益最大化准则为适应度值，通过改进的进化和选择过程，可以获得具有更低误码率(BER)的反射相移。
附图说明
图1为RIS-STSK系统模型示意图；
图2为改进GA的流程图示意图；
图3为遗传算法的交叉过程示意图；
图4为基于改进GA的RIS-STSK与STSK的性能对比示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。
一种基于可重构智能表面的空时移位键控方法，包括以下步骤：
1)构建一个具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，可重构智能表面RIS处配置了N个无源反射元件的RIS-STSK系统(具体如图1)；
2)使用改进的遗传算法GA辅助RIS反射相移优化。
所述步骤1)中，RIS-STSK系统的工作方法具体为：
1.1)发射端和接收端分别具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，RIS处配置了N个无源反射元件，
Figure BDA0003166162510000051
和
Figure BDA0003166162510000052
分别为发射端到RIS处和RIS到接收端的信道矩阵，其每个元素均具有零均值和独立的单位方差，且服从复数高斯分布CN(0,1)；
Figure BDA0003166162510000053
为RIS反射系数向量，其中φi∈[-π,π]和βi∈(0,1]分别为反射元件的相移和幅度反射系数，(·)T为转置操作，i∈{1,2,…,N}，为了简单起见，令βi＝1；另外在发射端随机生成了色散矩阵集(DMS)
Figure BDA0003166162510000054
且每个DM满足功率约束tr[Aq·(Aq)H]＝Ts，其中Ts为DM的列数，表示STSK码字的持续时间，tr(·)为求迹运算，(·)H为共轭转置；
1.2)第j次传输STSK码字所携带的比特位数为
Figure BDA0003166162510000055
其中
Figure BDA0003166162510000056
个比特用于表示激活DM
Figure BDA0003166162510000057
为第j次选择的Aq；
Figure BDA0003166162510000058
个比特用于映射星座符号
Figure BDA0003166162510000059
L为调制符号阶数；第j个STSK发送符号表示为
Figure BDA00031661625100000510
1.3)接收信号表示为
Y(j)＝FH(j)G(j)H(j)S(j)+Z(j) (2)
其中
Figure BDA00031661625100000511
表示加性高斯白噪声AWGN矩阵，每个元素遵循分布CN(0,N0)，其中N0是每个时隙的复数噪声方差；
1.4)为了在接收端实现单流最大似然ML检测，通过vec(·)运算将式(2)转化为式(3)
Figure BDA00031661625100000512
其中
Figure BDA00031661625100000513
Figure BDA00031661625100000514
Figure BDA00031661625100000515
Figure BDA00031661625100000516
Figure BDA0003166162510000061
Figure BDA0003166162510000062
Figure BDA0003166162510000063
其中
Figure BDA0003166162510000064
为单位矩阵，
Figure BDA0003166162510000065
为克罗内克积运算；
1.5)在接收端，单流最大似然ML检测为
Figure BDA0003166162510000066
所述步骤2)中，改进GA具体为：
2.1)初始种群由随机生成的反射相移组成，共Npop个个体，每个个体包含N个反射相移；
2.2)适应度值
在所述的RIS-STSK系统中，从发射端到接收端的信道矩阵
Figure BDA0003166162510000067
为
Figure BDA0003166162510000068
其中
Figure BDA0003166162510000069
和hi分别为信道矩阵FH和H的第i列和第i行；信道增益最大化问题可以定义为
Figure BDA00031661625100000610
因此，可实现的信道增益上界为
Figure BDA00031661625100000611
并将公式(14)作为改进GA的适应度值；
2.3).选择策略
使用锦标赛选择策略；每次从种群中取出Npop/10数量个体，然后选择其中适应度值最大的一个个体进入下一代种群，重复该操作，直到新的种群规模达到原来的种群规模；
2.4).改进的进化操作
2.4.1)交叉和复制：设计单点交叉策略，对所有个体E(k)，k＝1,2,…,Npop按顺序进行分组，每组两个个体，分别作为父代和母代，共Npop/2组，以概率Pc对每组父代和母代进行交叉操作，在每组个体的维度范围内随机选择一个交叉位，对父代和母代进行交叉，每对父代和母代产生一对子代1和子代2；而对于不满足交叉概率的父代和母代，通过以下操作对其进行复制：
·对比父代和母代的适应度值；
·淘汰适应度值低的个体，并将适应度值高的个体复制到适应度值低的个体进行取代；
2.4.2)变异：以概率Pm对每个个体的反射相移进行变异，具体操作如下
Figure BDA0003166162510000071
对每个个体的每一维索引i∈{1,2,...,N}，每次随机生成一个0-1的数(rand)，若小于Pm，则随机生成一个反射相移替代当前索引i所对应的反射相移，即exp(jφ)random，若大于Pm，则不进行变异操作；
2.5)根据设定的迭代次数，判断是否重复上述2.2)-2.4)迭代过程，若继续迭代，则对本次迭代结果继续进行上述操作，若不继续迭代，则输出本次迭代结果的最优个体作为步骤1.1)所需的RIS反射系数向量。
本实施例中给出了本发明的RIS-STSK和现有STSK方案的比特错误概率BER性能。所有的结果都是在2×2天线配置和BPSK调制(L＝2)下进行，信道为平坦瑞利衰落信道，Q＝2。由图4可以看到，随着反射元件数N的增加，由于RIS对通道链路的改善，所提出的RIS-STSK方案相较于STSK方案的都产生较大的性能增益。改进GA参数如表1所示。
表1改进GA参数
Figure BDA0003166162510000072
上面结合附图对本发明的具体实施例进行了详细说明，但本发明并不局限于上述实施例，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可做出各种修改或改型。

Claims (3)

1.一种基于可重构智能表面(RIS)的空时移位键控(STSK)方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)构建一个具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，RIS处配置了N个无源反射元件的RIS-STSK系统；
2)使用改进的遗传算法GA辅助RIS反射相移优化。
2.根据权利要求1所述的基于可重构智能表面的空时移位键控方法，其特征在于：所述步骤1)中RIS-STSK系统的工作方法具体为：
1.1)发射端和接收端分别具有Tx根发射天线和Rx根接收天线，RIS处配置了N个无源反射元件，
Figure FDA0003166162500000011
和
Figure FDA0003166162500000012
分别为发射端到RIS处和RIS到接收端的信道矩阵，其每个元素均具有零均值和独立的单位方差，且服从复数高斯分布CN(0,1)；
Figure FDA0003166162500000013
为RIS反射系数向量，其中φi∈[-π,π]和βi∈(0,1]分别为反射元件的相移和幅度反射系数，(·)T为转置操作，i∈{1,2,···,N}，j为复数，为了简单起见，令βi＝1；在发射端随机生成色散矩阵集DMS，且每个DM满足功率约束tr[Aq·(Aq)H]＝Ts，其中，
Figure FDA0003166162500000014
Ts为DM的列数，表示STSK码字的持续时间；tr(·)为求迹运算，(·)H为共轭转置；
1.2)第j次传输STSK码字所携带的比特位数为
Figure FDA0003166162500000015
其中
Figure FDA0003166162500000016
个比特用于表示激活DM
Figure FDA0003166162500000017
Figure FDA0003166162500000018
为第j次选择的Aq；
Figure FDA0003166162500000019
个比特用于映射星座符号
Figure FDA00031661625000000110
L为调制符号阶数；第j个STSK发送符号表示为
Figure FDA00031661625000000111
1.3)接收信号表示为
Y(j)＝FH(j)G(j)H(j)S(j)+Z(j) (2)
其中
Figure FDA00031661625000000112
表示加性高斯白噪声AWGN矩阵，每个元素遵循分布CN(0,N0)，其中N0是每个时隙的复数噪声方差；
1.4)为了在接收端实现单流最大似然ML检测，通过vec(·)运算将式(2)转化为式(3)
Figure FDA0003166162500000021
其中
Figure FDA0003166162500000022
Figure FDA0003166162500000023
Figure FDA0003166162500000024
Figure FDA0003166162500000025
Figure FDA0003166162500000026
Figure FDA0003166162500000027
Figure FDA0003166162500000028
其中
Figure FDA0003166162500000029
为单位矩阵，
Figure FDA00031661625000000210
为克罗内克积运算；
1.5)在接收端，单流最大似然ML检测为
Figure FDA00031661625000000211
3.根据权利要求2所述的基于可重构智能表面(RIS)的空时移位键控(STSK)方法，其特征在于：所述步骤2)中，改进GA具体为：
2.1)初始种群由随机生成的反射相移组成，共Npop个个体，每个个体包含N个反射相移；
2.2)适应度值
在所述的RIS-STSK系统中，从发射端到接收端的信道矩阵
Figure FDA00031661625000000212
为
Figure FDA00031661625000000213
其中
Figure FDA00031661625000000214
和hi分别为信道矩阵FH和H的第i列和第i行；信道增益最大化问题定义为
Figure FDA0003166162500000031
因此，可实现的信道增益上界为
Figure FDA0003166162500000032
并将公式(14)作为改进GA的适应度值；
2.3).选择策略
使用锦标赛选择策略；每次从种群中取出Npop/10数量个体，然后选择其中适应度值最大的一个个体进入下一代种群，重复该操作，直到新的种群规模达到原来的种群规模；
2.4).改进的进化操作
2.4.1)交叉和复制：设计单点交叉策略，对所有个体E(k)，k＝1,2,···,Npop按顺序进行分组，每组两个个体，分别作为父代和母代，共Npop/2组，以概率Pc对每组父代和母代进行交叉操作，在每组个体的维度范围内随机选择一个交叉位，对父代和母代进行交叉，每对父代和母代产生一对子代1和子代2；而对于不满足交叉概率的父代和母代，通过以下操作对其进行复制：
·对比父代和母代的适应度值；
·淘汰适应度值低的个体，并将适应度值高的个体复制到适应度值低的个体进行取代；
2.4.2)变异：以概率Pm对每个个体的反射相移进行变异，具体操作如下
Figure FDA0003166162500000033
对每个个体的每一维索引i∈{1,2,...,N}，每次随机生成一个0-1的数rand，若小于Pm，则随机生成一个反射相移替代当前索引i所对应的反射相移，即exp(jφ)random，若大于Pm，则不进行变异操作；
2.5)根据设定的迭代次数，判断是否重复上述2.2)-2.4)迭代过程，若继续迭代，则对本次迭代结果继续进行上述操作，若不继续迭代，则输出本次迭代结果的最优个体作为步骤1.1)的RIS反射系数向量。
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