CN114244657B - 多用户场景下的智能反射表面选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多用户场景下的智能反射表面选择方法，应用于多用户场景下RIS的选择问题，所述的选择方法在基站向各个用户发送相应的导频符号之后，各个接收端估计存在RIS的信道估计参数H_RIS，K和不存在RIS时的信道估计参数然后各个用户计算存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量C_k和

Description

多用户场景下的智能反射表面选择方法

技术领域

本发明涉及人工电磁表面结构，尤其涉及一种多用户场景下的智能反 射表面选择方法。

背景技术

在多用户通信场景下，系统中有多个用户同时进行通信。由于多个用 户所处的传播环境不同，因此系统在进行资源调度时需要综合考虑不同用 户所处的无线传播环境来确定系统资源的分配，以期达到系统性能最优。 智能反射表面(ReconfigurableIntelligent Surface，RIS)是一种具有可编程 电磁特性的人工电磁表面结构，由超材料技术发展而来。传统超材料可以 实现电磁黑洞和电磁隐身衣等奇特物理现象，但是其通过等效媒质参数描述，表现为功能单一且固化的模拟超材料。而近年来迅速发展的RIS技术具有电磁特性实时可编程的特点。实时可编程是革命性的技术飞跃，它允 许超表面改变其电磁特性，从而实现传统超材料无法实现的各种功能。RIS 通常由大量精心设计的电磁单元排列组成，通过给电磁单元上的可调元件施加控制信号，可以动态地控制这些电磁单元的电磁性质，进而实现以可 编程的方式对空间电磁波进行主动的智能调控，形成幅度、相位、极化和 频率等参数可控制的电磁场。这一机制提供了RIS的电磁世界和信息科学 的数字世界之间的接口，对于未来无线网络的发展极具吸引力。目前关于 RIS的应用研究主要集中在RIS结构和调控，信道估计以及部署位置和形 态等，对于多用户场景下的RIS选择问题尚未涉及。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种提高系统吞吐量的场景下的智 能反射表面选择方法。

为了到达上述目的，本发明设计的多用户场景下的智能反射表面选择 方法，应用于多用户场景下RIS的选择问题，所述的选择方法包括以下步 骤：

S1、基站向各个用户发送相应的导频符号；

S2、各个接收端估计存在RIS的信道估计参数H_RIS，k和不存在RIS时的信道 估计参数其中H_RIS，k为第k个用户估计的存在RIS的信道参数，/>为第k个用户估计的不存在RIS时的信道参数，且信道估计方法使用基于 导频符号的最小均方误差算法；

S3、各个用户计算存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量C_k和

S4、初始化用户搜索集合R＝{k|1≤k≤U}，其中U为系统中的用户数；

S5、计算存在RIS时的最大系统理想信道容量对应的用户K，即 K＝argmaxC_k k∈R；

S6、比较K用户的存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量，如果则转步骤S8，否则转步骤S7；

S7、更新搜索集合R＝{k|k∈R且k≠K}，如果则转步骤S5，否则， K＝0转步骤S8；

S8、计算第k个用户的RIS系数，并将该系数配置到相应的RIS中，其中 RIS系数的计算可根据最大信噪比准则或者最大接收信号功率准则来进行 计算，也可以根据当前收发端和RIS的位置信息进行计算获得。

进一步的方案是，多用户场景下的智能反射表面选择方法，所述的C_k和的计算公式为：

其中，M_k为第k个用户的接收天线数，det[H]表示矩阵H的行列式， (*)^H表示共轭转置，SNR_k为第k个用户的接收信号信噪比，其可通过第k 个用户每个接收天线的平均接收信号功率P_k和第k个用户的接收端噪声方 差σ_k计算获得，即

本发明所设计的多用户场景下的智能反射表面选择方法，通过对存在 在和不存在RIS情况下的理想信道容量的比较，从而筛选出存在RIS情况 下的优解，并根据此情况下的最大理想信道容量计算出所对应的用户，然 后在此用户的基础上算出用户的RIS系数，并将该系数配置到相应的RIS 中，实现了利用各个用户的信道估计结果自适应地将RIS资源分配给最合 适的用户，提高了RIS的使用效率，使得RIS资源分配能够动态地适配当 前各用户的传播环境，使得系统总体吞吐量最优。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效， 以下结合较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功 效，详细说明如后。

实施例1。

本实施例描述的多用户场景下的智能反射表面选择方法，应用于多用 户场景下RIS的选择问题，所述的选择方法包括以下步骤：

S1、基站向各个用户发送相应的导频符号；

S2、各个接收端估计存在RIS的信道估计参数H_RIS，k和不存在RIS时的信道 估计参数其中H_RIS，k为第k个用户估计的存在RIS的信道参数，/>为第k个用户估计的不存在RIS时的信道参数，且信道估计方法使用基于 导频符号的最小均方误差算法；

S3、各个用户计算存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量C_k和所述的C_k和/>的计算公式为：

其中，M_k为第k个用户的接收天线数，det[H]表示矩阵H的行列式，(*)^H表 示共轭转置，SNR_k为第k个用户的接收信号信噪比，其可通过第k个用户 每个接收天线的平均接收信号功率P_k和第k个用户的接收端噪声方差σ_k计 算获得，即

S4、初始化用户搜索集合R＝{k|1≤k≤U}，其中U为系统中的用户数；

S5、计算存在RIS时的最大系统理想信道容量对应的用户K，即 K＝argmaxC_k k∈R；

S6、比较K用户的存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量，如果则转步骤S8，否则转步骤S7；

S7、更新搜索集合R={K|K∈R且k≠K}，如果则转步骤S5，否则， K＝0转步骤S8；

S8、计算第k个用户的RIS系数，并将该系数配置到相应的RIS中，其中 RIS系数的计算可根据最大信噪比准则或者最大接收信号功率准则来进行 计算，也可以根据当前收发端和RIS的位置信息进行计算获得。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的 限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明， 任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭 示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱 离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.一种多用户场景下的智能反射表面选择方法，应用于多用户场景下RIS的选择问题，其特征在于，所述的选择方法包括以下步骤：

S1、基站向各个用户发送相应的导频符号；

S2、各个接收端估计存在RIS的信道估计参数H_RIS,k和不存在RIS时的信道估计参数其中H_RIS,k为第k个用户估计的存在RIS的信道参数，/>为第k个用户估计的不存在RIS时的信道参数，且信道估计方法使用基于导频符号的最小均方误差算法；

S3、各个用户计算存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量C_k和

S4、初始化用户搜索集合R＝{k|1≤k≤U}，其中U为系统中的用户数；

S5、计算存在RIS时的最大系统理想信道容量对应的用户K，即K＝argmaxC_k k∈R；

S6、比较K用户的存在RIS和不存在RIS时的系统理想信道容量，如果则转步骤S8，否则转步骤S7；

S7、更新搜索集合R＝{k|k∈R且k≠K}，如果则转步骤S5，否则，K＝0转步骤S8；

S8、计算第k个用户的RIS系数，并将该系数配置到相应的RIS中，其中RIS系数的计算可根据最大信噪比准则或者最大接收信号功率准则来进行计算，也可以根据当前收发端和RIS的位置信息进行计算获得；

所述的C_k和的计算公式为：

其中，M_k为第k个用户的接收天线数，det[H]表示矩阵H的行列式，(*)^H表示共轭转置，SNR_k为第k个用户的接收信号信噪比，其可通过第k个用户每个接收天线的平均接收信号功率P_k和第k个用户的接收端噪声方差σ_k计算获得，即