CN113890634A - 一种智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法。本发明包括以下步骤：步骤1、场景假设和信道模型；步骤2、利用波束分裂方法设计部分发射波束；骤3、设计智能反射面反射系数；步骤4、根据设计的智能反射面反射系数，执行用户干扰抵消发射波束设计方法及功率分配系数设计方法。本方法能够在信道状态信息全部已知或部分已知的情况下，通过设计基站端波束形成、波束分裂功率分配系数、及智能反射面反射系数，在不采用数字端预编码器的情况下，显著降低用户间干扰，从而达到大幅提高系统性能并显著降低系统硬件成本和功耗的目的。

Description

一种智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法

技术领域

本发明属于信息与通信工程领域，具体涉及一种低复杂度的低精度A/D受限条件下基于智能反射面的干扰抵消波束分裂设计方法。

背景技术

毫米波频段相对于低频段具有更丰富的带宽资源，从而极大提高通信系统的容量，因此毫米波被普遍认为是第五代移动通信技术中最具有研究潜力的技术之一。然而，由于高频段存在固有的高传播路径损耗，毫米波通信系统的实际应用面临诸多挑战，如覆盖面积小、同向干扰大，易受遮挡物影响、高功耗等问题。

智能反射面技术是辅助毫米波通信系统在未来6G极具潜力和发展前景的技术之一。智能反射面表面由大量无源反射元件构成反射阵列，通过软件同时控制反射面板上无源反射单元的反射特性，可以改变反射电磁波的相位及幅值，从而智能地配置无线传播环境。由于其材料和构造的特殊性，智能反射面技术相对于传统的有源中继/转接系统具有成本低、功耗低、易部署等特点。通过设计反射阵列系数矩阵，可以达到稳定提升无线通信系统性能的目的。因此，智能反射面辅助毫米波无线通信系统进行传输是其关键应用。

为了在毫米波通信系统中实现更高的能效比，目前提出了两种主流的解决方案。一种解决方案是采用混合模数架构，通过移相器网络使得大规模天线只需连接少量独立射频链路，从而实现在硬件复杂性和系统性能之间取得平衡，在保证系统高效传输的同时，保持合理的能耗。目前经典的采用模数混合架构的通信系统，多数利用模拟波束成形和数字预编码技术分别来实现高指向性传输和多用户干扰消除。

与此同时，另一种低能耗解决方案是用低精度A/D代替高精度的A/D。由于模数转换器及数模转换器在模数混合架构系统的功耗里占主导地位，因此在发射机端配置低精度A/D可以显著减小系统的功耗和硬件成本。然而，在数模转换过程中，基站端低精度A/D会使得数字基带信号发生畸变，导致系统传输性能显著下降。因此，需要从根本上改进相应的信号处理流程，研究如何在低精度A/D受限条件下实现模数混合架构毫米波系统的高速可靠传输，从而大幅提高毫米波通信系统的能源效率。

低精度A/D受限条件下智能反射面辅助的毫米波传输实现关键在于智能反射面系数矩阵及基站模拟波束成形的联合设计。然而，现有研究的优化方法，基本采用AdditiveQuantization Noise Model(AQNM)模型来近似低精度A/D的影响，并采用进一步迭代优化的方式求出最优或次优解。一方面，AQNM模型仅在低信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)下准确，在中、高SNR下不准确。另一方面，由于采用低精度A/D所造成的非线性量化误差，基站端的数字预编码基带信号严重畸变，导致不能有效地抑制用户间的干扰，特别是在同一波束形成方向内的多用户同信道干扰。

发明内容

本发明针对低精度A/D受限条件下智能反射面辅助的毫米波通信系统，通过对智能反射面和使用低精度A/D的基站端模拟波束形成进行联合设计，对同一波束方向上的多用户间强干扰提出了相应基于波束分裂的非迭代干扰抵消方法。本方法能够在信道状态信息(Channel State Information，CSI)全部已知或部分已知的情况下，通过设计基站端波束形成、波束分裂功率分配系数、及智能反射面反射系数，在不采用数字端预编码器的情况下，显著降低用户间干扰，从而达到大幅提高系统性能并显著降低系统硬件成本和功耗的目的。

本发明的技术方案包括以下步骤：

步骤1、信道模型和应用场景。

考虑单个模拟数字混合架构基站(BS)、两个单天线用户(Users)和单个智能反射面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)辅助收发机通信的毫米波通信场景。该毫米波通信系统在时分双工(TDD)模式下运行，并假设基站端和用户完全同步。基站端(BS)有M个天线，智能反射面RIS有N个无源反射元件，且天线阵列均为均匀线性阵列(UniformLinear Array，ULA)。基站与智能反射面RIS通过一个控制器(例如：FPGA)相连接，以控制智能反射面上的每个无源反射器件的相位。基站端每个射频链路中配置两个低精度A/D(实部和虚部)，同时为用户端配置高精度A/D。在该场景中，两个用户相对于基站在同一波束方向上完全重叠，因此存在严重的用户间干扰。而采用传统数字预编码和模拟波束形成等方法，均无法有效降低用户间的严重干扰。

在下行链路信号传输过程中，基站端(BS)信号经过射频链路后通过移相器网络映射到M个天线上进行发射，分别经过基站-用户主达信道和基站-RIS-用户反射信道到达用户端，接收信号

为：

其中，

和

分别代表基站-用户以及RIS-用户的信道，且

和

分别表示为：

以及

其中，

和

分别表示基站-用户以及RIS-用户信道的平均路径损耗，

和

分别表示信道第i个散射分量

以及

的小尺度衰落幅度值，其服从均值为零、方差为1的复高斯分布。

代表基站-RIS信道，其中

是在智能反射面板端的入射角张成的等效信道，

是在基站端的入射角张成的等效信道，参数上标“T”表示转置，参数上标“*”表示共轭，

代表RIS反射系数矩阵，

和φ_i∈[0,2π]分别表示RIS第i个反射元件的幅度和相位调节系数，

表示信道的莱斯系数，z为方差为σ²的复高斯白噪声。

代表基站端精度为b-bit的量化器处理操作，其提供了由实数集

向2^b个量化点的映射。

是模拟波束成形矩阵，可表示为：

F_RF＝[f₁，f₂] (4)

其中，f₁、f₂分别代表对用户1和用户2的模拟波束形成器，

是有限字符发送信号，满足E[xx^H]＝E_SI_k，其中E_S为发送信号符号的平均功率，I_k表示2×2的单位矩阵。每个维度的x被调制为等概率、均匀分布的b-bit PAM输入信号，表示为：

其中，Δ是量化器的量化间隔，b表示量化的比特数，为正整数。

步骤2、利用波束分裂方法设计部分发射波束；

发送信号之前，基站端已知的信道信息包括：基站-用户的直接链路的信道状态信息

基站-RIS信道(G)，以及RIS-用户完整的信道状态信息

在此基础上，基站端移相器网络将原直接指向用户最强到达角方向的波束进行分裂，可表示如下：

其中，f_L,k代表完全指向用户k最强到达方向的波束，f_R,k代表面向用户k分裂出的另一个波束。ρ_k代表指向用户k波束的功率分配系数。

根据以上描述，用户1和用户2的接收信号y₁和y₂可分别表示为：

其中，y₁信号中前半部分信号为用户1的期望信号，后半部分内为用户2对用户1的干扰信号。y₂信号中前半部分为用户2对用户1的干扰信号，后半部分信号为用户2的期望信号；z₁和z₂为服从均值为0，方差为σ²的复高斯白噪声。

为保证直接指向用户的波束足够强，设计指向用户的波束f_L,k如下：

其中，

是基站指向用户k的最强到达角方向所张成的信道向量。参数上标“*”表示共轭；用户2对用户1的干扰信号I₁表达式可分解为如下：

为最大化利用智能反射面所提供的阵列增益，并以此抵消极大的同向干扰，首先设计f_R,2为如下：

其中，h_M是基站指向智能反射面的最强到达角方向所张成的信道向量。

步骤3、设计智能反射面反射系数；

根据比较用户1的干扰信号I₁中四项子干扰的大小量级和影响因素，选取幅度较强且固定的第一项子干扰

及幅度可由智能反射面控制且相位可保持反相的第四项子干扰

进行抵消。

在已知f_L,2以及f_R,2的条件下，设计智能反射面移相器相位以满足反射的信号能抵消用户2的直达信号对用户1所造成的干扰，设计智能反射面反射系数矩阵

如下：

其中，

ζ代表设计的智能反射面的幅度调节系数。ζ的设计目的是进一步压缩第二项及第三项子干扰的信号大小同时使得功率分配系数的设计更加合理。ζ的设计完成之后，在后续信号处理过程中将保持不变(ζ的取值可为

)。

步骤4、根据设计的智能反射面反射系数，执行用户干扰抵消发射波束设计方法及功率分配系数设计方法；

为满足用户1干扰抵消，需满足以下方程：

将公式(10)、(12)、(13)代入(14)即可求解用户2的功率分配系数应设计为：

其中，

将用户2的干扰信号部分进行分解为如下：

根据比较用户2的干扰信号I₂中四项子干扰的大小量级和影响因素，选取幅度较强且固定的第一项子干扰

及幅度可由智能反射面控制且相位可保持反相的第四项子干扰

进行抵消。为满足在用户1处进行用户2信号的干扰抵消操作，需为用户2的波束分裂设计相应的波束分裂形成f_R,1如下：

为满足用户2干扰抵消，功率分配系数以满足以下方程：

将公式(10)、(12)、(17)代入(18)，可求解用户1的功率分配系数应设计为：

其中，

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：

(1)本发明所提出的算法是非迭代的，相较于现有的迭代优化算法，减少了波束成形的复杂度和所需要的计算量，更利于实际的毫米波通信系统应用。

(2)本发明所提出的算法显著地降低了毫米波通信系统在用户位置相互遮挡时严重的用户间干扰，大幅提升了系统的性能。

(3)本发明是基于低精度A/D受限的毫米波通信系统，显著降低了传统毫米波通信系统硬件成本，功耗以及计算复杂度，提高了系统的能效比。

(4)本发明考虑的输入信号是有限字符输入，更加符合实际A/D受限系统的硬件条件及信号处理流程。

附图说明

图1为基于智能反射面及低精度A/D受限的通信系统示意图；

图2为分别采用传统方法和本发明提出干扰抵消方法获得的不同信噪比下系统平均数据传输速率性能仿真对比图；

图3为分别采用传统方法和本发明提出干扰抵消方法获得的不同精度A/D下系统能效比仿真对比图；

图4为所提方法中不同接收无源反射元件个数对系统平均数据传输速率性能影响的仿真图；

图5为采用本发明提出干扰抵消方法获得的不同用户和RIS相对角度对系统平均数据传输速率性能影响的仿真图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

步骤1.初始化设置及模型建立：设置信道莱斯因子

基站天线数目M，智能反射面无源反射元件数目N，用户个数K，信道散射路径数N_cl，基站端A/D精度b，信噪比SNR，用户与基站的相对角度θ。建立如图1所示的基于智能反射面及低精度A/D受限的无线通信系统模型，带有N个无源反射元件的单个智能反射面辅助低精度A/D受限的基站对两个相对于基站在同一波束方向上完全重叠的用户同时进行通信的毫米波通信场景。

在下行链路信号传输过程中，基站端BS信号经过射频链路后通过移相器网络映射到M个天线上发射，分别经过基站-用户主达信道和基站-RIS-用户反射信道到达用户端，接收信号

为：

步骤2.发送信号之前，基站端已知基站-用户的最强到达角、基站-RIS信道以及RIS-用户完整的信道状态信息。在此基础上，基站端移相器网络将原指向用户的两束波束进行分裂为如下：

步骤3.利用已知的信道状态信息，设计部分发射波束成形。通过公式(10)(12)分别设计指向用户的第一分裂波束和指向用户2的第二分裂波束。

步骤4.利用公式(14)计算智能反射面反射系数。

步骤5.利用公式(15)计算用户2功率分配系数。

步骤6.通过公式(17)(19)分别设计和计算用户1的第二分裂波束以及用户1的功率分配系数。

实施例：

仿真中发射端天线数为64的半波长天线间隔的均匀线阵。智能反射面无源反射元件为4、16、32、64、128、256、512(默认为32)，用户均为单天线，且用户个数K＝2。基站端A/D精度b以间隔1从1取到7(除特别标注外，默认取6)，信噪比SNR以5dB为间隔，范围为-20dB到40dB。用户与基站的相对角度θ在20°至160°的范围内随机选取。其他参数的设置如下：信道莱斯因子

信道散射路径数N_cl＝10。

图2所示为，在不同信噪比下，分别采用传统方法和本发明提出干扰抵消方法而获得的系统平均数据传输速率性能仿真对比图。其中，红线和蓝线分别为采用传统方法和本发明提出的干扰抵消方法下的系统平均数据传输速率。可以以此仿真来衡量系统传输数据的性能。从图中可以看出在低、中、高信噪比情况下，相较于传统方法，本文所提方法显著提高了系统性能。需要指出，该仿真条件下，传输数据率的测算采用了依赖于高精度A/D的方案。

分别采用传统方法和本发明提出干扰抵消方法获得的不同精度A/D下系统能效比仿真对比如图3所示。如图所示，随着基站配置的A/D量化精度的增加(1-bit～7-bit)，系统平均可达数据传输速率随之上升，并越来越接近理想无限精度的理论值。可以看出随着A/Ds精度增加，A/Ds精度对系统性能的提升在逐渐减少，在精度达到7-bit时，与采用理想无限精度A/D的系统平均可达数据传输速率之差不足1bit/s/Hz。然而，随着A/D精度的增加，A/D的能耗也随之大幅度增加。因此，在系统的传输效率与系统的总能耗与A/D的精度存在一个平衡折衷点。此外，即使A/D精度仅为1-bit时，系统平均可达数据传输速率也可达到4bit/s/Hz，相较于传统无IRS辅助的系统性能仍提升了一倍。

图4比较并给出了本发明方法在智能反射面的无源反射元件数量不同对系统平均数据传输速率性能影响。第一，随着智能反射面配置的无源反射元件数量的增加，系统平均可达数据传输速率随之上升。第二，系统平均可达数据传输速率的受元件数量的影响在元件数量增加的同时逐渐递减。可以从图中看出，在元件数量较少时，元件数量从4增加为8，平均可达数据传输速率几乎成倍增加。然而，在元件数量较多时，即使从256增加到512，平均可达数据传输速率的提升受到基站端的有限精度A/D和相应有限字长信源的约束，非常有限。因此在同时考虑到性能、面板尺寸、成本以及计算复杂度的情况下，我们选择适中的面板元件数量即可满足绝大多数应用需求。

图5给出了采用本发明提出干扰抵消方法时，所获得的不同用户和智能反射面相对角度对系统平均数据传输速率性能影响比较,可以看出用户和RIS相对位置对平均可达数据传输速率有明显影响。随着用户和智能反射面板角度之间的相对角度逐渐呈相互垂直状态时，平均可达数据传输速率也在随之上升，此仿真结果为面板位置以及用户组对相对位置选择提供了一定指导意义。

综上所述仿真结果，本方法与传统的方法相比，可以显著提升系统平均可达数据传输速率和能效比。随着智能反射面配置的无源反射元件的数量增加，系统的性能也随之增加。用户和智能反射面板相对位置对算法性能有一定影响，但在一定角度范围内仍能保证一定的性能提升。

Claims (5)

1.一种智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、场景假设和信道模型；

步骤2、利用波束分裂方法设计部分发射波束；

步骤3、设计智能反射面反射系数；

步骤4、根据设计的智能反射面反射系数，执行用户干扰抵消发射波束设计方法及功率分配系数设计方法。

2.根据权利要求1中所述的智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法，其特征在步骤1中具体如下：

考虑混合构型毫米波通信场景，包括单个M个天线的基站、两个单天线的用户和单个配置N个无源反射元件的智能反射面；且两个用户相对于基站在同一波束方向上完全重叠，仅采用传统数字预编码和模拟波束成形无法分辨用户致使用户间干扰严重；基站端的每个射频链路中配置低精度A/D；

在下行链路信号传输过程中，基站端基带信号经过射频链路后通过移相器网络映射到M个天线上发射，分别经过基站-用户主达信道和基站-RIS-用户反射信道到达用户端，接收信号

为：

其中，

和

分别代表基站-用户以及RIS-用户的信道，且

和

采用莱斯信道模型；

代表基站-RIS信道，其中

是在智能反射面板端的入射角张成的等效信道，

是在基站端的入射角张成的等效信道，

代表RIS反射系数矩阵，

和φ_i∈[0,2π]分别表示RIS第i个反射元件的幅度和相位调节系数，z为方差为σ²的复高斯白噪声；

代表基站端精度为b-bit的A/D量化处理操作，其提供了由实数集

向2^b个量化点的映射；

是模拟波束成形矩阵，可表示为：

F_RF＝[f₁，f₂] (2)

这里f₁、f₂分别代表对用户1和用户2的模拟波束成形矢量；

是有限字符发送信号，满足E[xx^H]＝E_SI₂，其中E_S为发送信号符号的平均功率，I_k表示2×2的单位矩阵。

3.根据权利要求1中所述的智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法，其特征在步骤2中具体如下：

根据已知的部分信道状态信息，在基站端将原指向用户的两束波束进行分裂，可表示如下：

其中，f_L,k代表完全指向用户k最强到达方向的波束，f_R,k代表面向用户k分裂出的另一个波束；ρ_k代表指向用户k波束的功率分配系数；为保证直接指向用户的波束足够强，设计直达波束指向f_L，k为如下：

其中，h_d,L,k是基站指向用户k的最强到达角方向所张成的信道向量，公式(5)中参数上标“*”表示共轭；为最大化利用智能反射面所提供的阵列增益以抵消极大的同向干扰，首先设计f_R,2为如下：

其中，h_M表示是基站端指向智能反射面的最强到达角方向所张成的信道向量。

4.根据权利要求1中所述的智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法，其特征在步骤3中具体如下：

在已设计f_L,1、f_L,2以及f_R,2的条件下，设计智能反射面移相器相位以满足反射的信号能抵消用户2直达信号对用户1所造成的干扰，设计智能反射面反射系数矩阵如下：

其中，

ζ代表设计的智能反射面的幅度调节系数，幅度取值与智能反射天线数量N的比值相关。

5.根据权利要求1中所述的智能反射面辅助的干扰抵消波束设计方法，其特征在步骤4中具体如下：

为满足在用户1处对用户2的信号进行干扰抵消，需为用户2的波束分裂设计相应的功率分配系数为：

其中，

表示信道的莱斯系数；考虑在用户2处对用户1的信号进行干扰抵消，并为用户1的波束分裂设计相应的功率分配系数；其中，设计的f_R,1表达式如下：

另外，为满足用户1信号干扰抵消的功率分配系数ρ₁设计应为：

其中，

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