CN114390630A - 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114390630A
CN114390630A CN202111429460.2A CN202111429460A CN114390630A CN 114390630 A CN114390630 A CN 114390630A CN 202111429460 A CN202111429460 A CN 202111429460A CN 114390630 A CN114390630 A CN 114390630A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ris
harq
representing
information
internet
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111429460.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114390630B (zh
Inventor
施政
宋子阳
冯佳慧
杨光华
窦庆萍
李晓帆
塞奥佐罗斯.特斯菲斯
马少丹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jinan University
Original Assignee
Jinan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jinan University filed Critical Jinan University
Priority to CN202111429460.2A priority Critical patent/CN114390630B/zh
Publication of CN114390630A publication Critical patent/CN114390630A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114390630B publication Critical patent/CN114390630B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/04—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on wireless node resources
    • H04W40/10—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on wireless node resources based on available power or energy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。

Description

基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于信息年龄的物联网 通信方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
关键任务物联网通信对低功耗、低延迟、高可靠性等需求迫切。可重 构智能表面(以下简称RIS)是一种可以改变传播环境的革命性传输技术， RIS通过增强所需的信号同时减弱干扰信号的影响。此外，RIS的重大优 势在于其是由大量低成本和无源反射器件构成。RIS的突出特点和优势适 用于物联网中的节能和低延迟需求。基于此，以往工作中提出了基于RIS 辅助的非正交多址接入(NOMA)方案，以满足物联网中高效、低功耗、 宽覆盖的需求。还有部分物联网方案中提出了通过RIS来辅助无人机(UAV) 通信，用于在地面物联网设备之间短报文传输。此外，RIS还适用于大规 模物联网连接，用以解决应用场景中的非视线(NLoS)传播问题。
此外，混合自动重复请求(HARQ)技术是一项广泛应用于提高传输 可靠性的重要技术，尤其在复杂严苛的物联网环境下HARQ传输协议不可 或缺。HARQ的核心是通过重传失败的数据包的来提升接收信号质量，然 而需要伴随的代价是引发较大的延迟。因此，研究人员试图将HARQ和 RIS结合起来，以协助物联网通信同时实现低功耗、低延迟、高可靠性等需求。已有部分方案从可靠性与吞吐量角度利用I型HARQ和追加合并方 式HARQ(HARQ-CC)与RIS辅助物联网通信。然而，除了这些传统的性 能指标，信息的新鲜度对于关键任务型物联网应用尤为重要。为了度量状 态更新的新鲜度，引入了信息年龄(AoI)的概念来定义最新状态更新生成 后所消耗的时间。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中关键任务物联网通信对低功耗、 低延迟、高可靠性等迫切需求，提供一种基于信息年龄的物联网通信方法、 装置、计算机设备及存储介质。本发明通过结合增量冗余混合自动重发请 求技术(HARQ-IR)以及智能反射面技术(RIS)达成低功耗、低延迟、高 可靠性的目标。考虑到信息的新鲜度对于关键任务型物联网应用尤为重要， 本发明通过最小化信息年龄优化设计相位偏移、发送功率以及传输速率。考虑到物联网通信中的低功耗、计算资源有限等特征，本发明通过利用渐 进中断概率进一步简化优化问题求解。最终，基于以交替优化的基本思想 分别采用连续上界最小化(Majorization-Minimization，MM)算法进行速率 选择以及几何规划进行功率分配。
本发明的第一个目的在于提供一种基于信息年龄的物联网通信方法。
本发明的第二个目的在于提供一种基于信息年龄的物联网通信装置。
本发明的第三个目的在于提供一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提供一种存储介质。
本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于信息年龄的物联网通信方法，所述物联网通信方法的实现步 骤如下：
S1、引入智能反射面，物联网中传感器节点通过反射传感器信号给基 站，运用增量冗余混合自动重发请求技术改善信号接收质量，其中，智能 反射面以下简称RIS，增量冗余混合自动重发请求以下简称HARQ-IR；
S2、基站基于获取信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射 面的相位偏移、传输速率以及发送功率构建信息年龄的最小化问题，同时 保证平均功耗受限以及低中断概率，即
Figure BDA0003379708940000031
s.t.
Figure BDA0003379708940000032
pout,L≤ε,
其中，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射单元的 相移，ε表示最大允许的中断概率，
Figure BDA0003379708940000033
为给定的最大平均功耗，pout,l表示经 过l轮传输后的系统中断概率，Pl表示第l轮HARQ的发送功率且l∈[1,L]， HARQ是混合自动重传请求的简称，HARQ的最大轮传次数为L，
Figure BDA0003379708940000034
代表 HARQ-IR-RIS辅助物联网系统的平均信息年龄，以下信息年龄简称AoI， 其表达式为：
Figure BDA0003379708940000035
其中，S表示一条消息的HARQ传输时间，E(·)为平均运算符，且
Figure BDA0003379708940000036
Figure BDA0003379708940000037
Ts表示符号周期，b表示每条信息所包含的信息比特数，R表示信息 传输速率；
S3、通过无线信号的视线传输信道传播系数设计RIS相移，其中最优 相位偏移{θl,k,n}设计为
Figure BDA0003379708940000038
其中，arg{·}表示复数的相位，
Figure BDA0003379708940000039
分别表示传感器到基站、 传感器到第k个RIS的第n个反射单元、以及第k个RIS的第n个反射单 元到基站的归一化无线信号的视线传输(LoS)信道系数。
S4、基于最优相位偏移，利用交替迭代优化方法对发送功率和传输速 率分别进行迭代优化，直至算法收敛，即两次迭代的最优AoI差值
Figure BDA00033797089400000310
小于事先给定门限，其中
Figure BDA00033797089400000311
分别为第t次与第t+1次迭代的最优AoI 值。
进一步地，所述步骤S2中利用渐进中断概率表达式化简该优化问题 求解，其中渐进中断概率表达式为：
Figure BDA0003379708940000041
其中，
Figure BDA0003379708940000042
表示关于信息传输速率R的递 增凸函数，
Figure BDA0003379708940000043
为噪声功率，
Figure BDA0003379708940000044
表示等效信道系数的方 差，
Figure BDA0003379708940000045
表示基站和传感器之间第k条路径的路径损耗，
Figure BDA0003379708940000046
表示传感器和 RIS之间第k条路径的路径损耗，κsb表示基站和传感器之间的莱斯衰落因 子，
Figure BDA0003379708940000047
表示传感器和RIS之间第k条路径的莱斯衰落因子，RIS上的反射 单元的数量为Nk，K表示RIS的总数量。
进一步地，所述步骤S4中交替迭代优化的过程如下：
S401、引入辅助变量
Figure BDA0003379708940000048
τ表征HARQ传输时间二阶矩因子， 给定传输功率P1，...，PL以及τ，通过最优化速率最小化平均AoI，并运用 连续上界最小化算法来近似约束条件，将优化问题改写成凸优化问题：
Figure BDA0003379708940000049
τ+E(S)
s.t.
Figure BDA00033797089400000410
Figure BDA00033797089400000411
Figure BDA00033797089400000412
其中，R(t)表示第t次迭代时信息传输速率R的值，t为迭代次数，
Figure BDA00033797089400000413
表示第l次的渐进中断概率；
S402、继而固定信息传输速率R，通过最优化功率以及τ来最小化平 均AoI，并基于连续几何规划逼近方法，将优化问题重写为：
Figure BDA0003379708940000051
τ+E(S)
s.t.
Figure BDA0003379708940000052
Figure BDA0003379708940000053
Figure BDA0003379708940000054
其中，
Figure BDA0003379708940000055
为第t次
Figure BDA0003379708940000056
的迭代权重，
Figure BDA0003379708940000057
为第t次
Figure BDA0003379708940000058
的迭代权重，i∈[1,L-1]，
Figure BDA0003379708940000059
表示在第t次迭代时渐进中断概率
Figure BDA00033797089400000510
的值，由此上述优化问题被转化成标准几何规划问题来进行求解；
S403、判断连续两次迭代的最优AoI差值
Figure BDA00033797089400000511
是否小于某一给定 门限，如果不满足则回到步骤S401继续进行迭代，直至收敛。
进一步地，所述步骤S4中对于发送功率的优化时，假定每次传输功率 固定进行优化设计，这种简化假设可以保证不显著影响AoI性能的同时有 效降低计算复杂度。
本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于信息年龄的物联网通信装置，所述物联网通信装置包括：
增强接收模块，用于引入智能反射面，物联网中传感器节点通过反射 传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求技术改善信号接收质 量，其中，智能反射面以下简称RIS，增量冗余混合自动重发请求以下简 称HARQ-IR；
信息年龄构建模块，用于基站基于获取信道状态信息的统计知识，通 过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率以及发送功率构建信息年龄 的最小化问题，同时保证平均功耗受限以及低中断概率，即
Figure BDA0003379708940000061
s.t.
Figure BDA0003379708940000062
pout,L≤ε,
其中，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射单元的 相移，ε表示最大允许的中断概率，
Figure BDA0003379708940000063
为给定的最大平均功耗，pout,l表示经 过l轮传输后的系统中断概率，Pl表示第l轮HARQ的发送功率且l∈[1,L]， HARQ是混合自动重传请求的简称，HARQ的最大轮传次数为L，
Figure BDA0003379708940000064
代表 HARQ-IR-RIS辅助物联网系统的平均信息年龄，以下信息年龄简称AoI， 其表达式为
Figure BDA0003379708940000065
其中，S表示一条消息的HARQ传输时间，E(·)为平均运算符，且
Figure BDA0003379708940000066
Figure BDA0003379708940000067
Ts表示符号周期，b表示每条信息所包含的信息比特数，R表示信息传输 速率；
RIS相移模块，用于通过无线信号的视线传输信道传播系数设计RIS 相移，其中最优相位偏移{θl,k,n}设计为
Figure BDA0003379708940000068
其中，arg{·}表示复数的相位，
Figure BDA0003379708940000069
分别表示传感器到基站、传感 器到第k个RIS的第n个反射单元、以及第k个RIS的第n个反射单元到 基站的归一化无线信号的视线传输信道系数。
交替优化模块，用于基于最优相位偏移，利用交替迭代优化方法对发 送功率和传输速率分别进行迭代优化，直至算法收敛，即两次迭代的最优 AoI差值
Figure BDA0003379708940000071
小于事先给定门限，其中
Figure BDA0003379708940000072
分别为第t次与第t+1 次迭代的最优AoI值。
本发明的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储 器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的基于信息年龄的物 联网通信方法。
本发明的第四个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现上述的 基于信息年龄的物联网通信方法。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
1、不同于中继通信，本发明通过RIS技术来降低传输延时。
2、与对比I型HARQ追加合并HARQ方式与RIS相结合方案，本发 明提出的增量冗余混合自动重发请求(HARQ-IR)方式可以进一步提高频 谱效率，进而提高可靠性。
3、本发明利用中断概率的渐进表达式简化物联网系统的优化设计显 著适用于低功耗、计算资源有限的物联网通信。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人 员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构 获得其他的附图。
图1是本发明实施例1中基于信息年龄的物联网通信方法的实施流程 图；
图2是本发明实施例1中基于信息年龄的物联网通信方法的系统模型 示意图；
图3是本发明实施例1中所提算法与其他基准参考算法的信息年龄最 优值的对比图；
图4是本发明实施例2中基于信息年龄的物联网通信装置的结构框图；
图5是本发明实施例3中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本 发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描 述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
为便于说明本实施例，首先进行以下符号的定义：粗体大写和小写字 母分别用于表示矩阵和向量；0F1(；)表示超几何级数；Ψ(a,b；z)表示Tricomi 的合流超几何函数；1F1(·)表示Kummer的合流超几何函数；Y[·]表示广义 的Fox’s H function函数；符号
Figure BDA0003379708940000081
的意思是“渐近等于”；符号∝代表“成比例 于”；符号
Figure BDA0003379708940000082
代表“定义为”；arg{·}表示复数的相位；
(一)系统模型与性能指标
如图2中所示，面向物联网(IoT)网络，本发明提出了一种基于AoI 优化的上行HARQ-IR与RIS相结合的通信系统，该系统由一个基站(BS)、 一个传感器节点和K个RIS组成。基站BS和传感器都只配备了一个天线。 第k个RIS由安装在建筑物上的N个被动反射元件组成，以加强信号接 收，其中k＝1,…,K。此外，假设BS可以接收到来自直接链路(传感器→BS) 和RIS链路(传感器→RIS→BS)的信号。
为了进一步提高传输可靠性，本实施例提出基于HARQ-IR方案。假 设每条消息最多容许的HARQ传输次数限制为L，则第l轮HARQ后在 BS处接收的信号为：
Figure BDA0003379708940000091
其中，Pl表示第l轮HARQ的发送功率，l＝1,…,L，xl代表第l轮HARQ 的发射信号，zl是方差为σ2的加性高斯白噪声(AWGN)向量，即 z～CN(0,σ2)，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射 单元的相移，hl代表第l轮HARQ传感器和BS之间的等效信道系数。此 外，
Figure BDA0003379708940000092
和
Figure BDA0003379708940000093
分别表示第l轮HARQ中从传感器到BS的信道系数、 从传感器到第(k,n)个RIS单元的信道系数、以及从第(k,n)个RIS单元到 BS的信道系数，(k,n)表示第k个RIS上的第n个反射单元，其中n＝1,…,Nk。 特别地，由于BS和RIS的高度较高，这里假定第(k,n)个RIS元素和BS 之间的链路为无线信号的视线传输(LoS)。因此，在第l轮HARQ中，从 第(k,n)个反射单元到BS的无线信道可以建模成
Figure BDA0003379708940000094
其中，
Figure BDA0003379708940000095
和
Figure BDA0003379708940000096
分别表示路径损耗和归一化的确定性LoS成分(即
Figure BDA0003379708940000097
)。 与
Figure BDA0003379708940000098
不同，由于存在来自周围建筑物和地面的大量反射和散射分量，传感 器与第(k,n)个RIS单元或者BS之间的链路都会同时经历LoS和非视线 (NLoS)衰落。因此，在第l轮HARQ中信道系数
Figure BDA0003379708940000099
和
Figure BDA00033797089400000910
都被假定遵循 莱斯(Rician)衰落。更准确地说，
Figure BDA00033797089400000911
和
Figure BDA00033797089400000912
可以被建模为
Figure BDA00033797089400000913
Figure BDA0003379708940000101
其中，βsb和
Figure BDA0003379708940000102
代表路径损耗，
Figure BDA0003379708940000103
和
Figure BDA0003379708940000104
表示归一化的确定性LoS成分，不 失一般性这里假设
Figure BDA0003379708940000105
和
Figure BDA0003379708940000106
对应的NLoS分量遵循复高斯分 布，均值为零方差为1，即
Figure BDA0003379708940000107
κsb和
Figure BDA0003379708940000108
表示Rician因子，并 且
Figure BDA0003379708940000109
此外，在HARQ传输过程中，LoS分量和路径损耗通常保持 不变。
根据HARQ-IR传输机制，接收失败的数据包将被存储起来，后续收 到的数据包将与这些接收失败的数据包进行联合解码。因此，经过l轮 HARQ传输后，HARQ-IR方案的累积互信息量为
Figure BDA00033797089400001010
其中，γl＝Pl/σ2表示第l轮HARQ的发射信噪比(SNR)。
(二)中断概率的分析
为了研究HARQ-IR-RIS辅助物联网通信系统的传输可靠性，中断概 率是最基本的性能指标。更具体地说，中断概率被定义为在BS处的累积 互信息小于传输速率R事件的概率。因此，HARQ-IR-RIS方案在l轮HARQ 后的中断概率为
Figure BDA00033797089400001011
接下来，利用梅林变换推导公式(6)中多个随机变量乘积的分布，因此中断 概率pout,L可表示为
Figure BDA00033797089400001012
其中，φ(s)为
Figure BDA00033797089400001013
的概率密度函数(PDF)的梅林变换，即
Figure BDA0003379708940000111
其中，由于等效信道系数hl(l＝1,…,L)之间是相互独立的，因此第二步成 立。根据(1)-(4)的系统模型和高斯随机变量的线性组合性质，等效信道系数 hl仍然服从复正态分布，均值μ、方差δ，即hl～CN(μ,δ)，其中
Figure BDA0003379708940000112
Figure BDA0003379708940000113
然后，等效信道系数hl的PDF可以表示为
Figure BDA0003379708940000114
其中0F1(；)表示超几何级数。将(11)代入(8)中，然后使用级数展开
Figure BDA0003379708940000115
的，可以推导出
Figure BDA0003379708940000116
其中Ψ(a,b；z)表示Tricomi的合流超几何函数。将(12)代入(7)中， 中断概率pout,L可由广义的Fox’s H function函数的线性组合来表示，如下 所示：
Figure BDA0003379708940000117
其中，权值
Figure BDA0003379708940000121
式(13)中的Fi(R) 实际上对应多个独立的伽马随机变量的偏移量乘积的累计分布函数。因此， Wi的权值之和满足归一化如
Figure BDA0003379708940000122
式
由于无限求和的表示方式致使无法计算中断概率。为了计算式(13)，式 (13)可通过截断为有限的求和方式进行近似，如下所示：
Figure BDA0003379708940000123
其中Q表示截断阶数。为了满足计算精度的要求，选择合适的截断阶数是 至关重要的。为此，给定最大可容忍的计算误差ε，误差ε的上界为
Figure BDA0003379708940000124
其中，上述推导中不等式成立是因为Fi(R)≤1，上述推导中等号
Figure BDA0003379708940000125
成立原 因在于利用多项式定理，1F1(·)表示Kummer的合流超几何函数。式(15)给 出了截断误差上界，截断阶数可以设置为Q＝ξ-1(ε)，其中ξ-1(x)代表ξ(Q) 的逆函数并且ξ(Q)是关于Q的一个单调递减函数，由于上界中忽略了 Fi(R)，所选择的截断阶数通常远小于Q＝ξ-1(ε)，其中Fi(R)＜＜1。下面将通 过渐近分析进一步证明这一结论。
在高信噪比条件下，即γl→∞，l＝[1,L]，由于Fi(R)的渐近性表达式为
Figure BDA0003379708940000126
因此F0(R)是(13)中的主导项。于是可以得到
Figure BDA0003379708940000127
这也证实了截断方法的可行性。因此，在高信噪比条件下的渐近中断概率 可以利用显著项近似为
Figure BDA0003379708940000131
其中，gL(R)表示关于R的递增且凸函数。
(三)AoI最小化
本实施例提出利用信息年龄(AoI)来度量状态更新的新鲜度，AoI对 实时物联网系统至关重要。服从M/G/1/1排队模型的HARQ系统的平均 AoI为
Figure BDA0003379708940000132
其中ρ＝λE(S)，λ是状态更新到达率，S表示传输一条消息所消耗的时间。 根据HARQ-IR，每次传输的时间为Tsb/R，其中Ts表示符号周期，b表示每 条信息所包含的信息比特数。为了简单起见，这里忽略了传播延迟。因此， E(S)和E(S)2分别为
Figure BDA0003379708940000133
Figure BDA0003379708940000134
在(18)和(19)中，因为pout,l＜＜1，条件E(S2)/E(S)2≤2成立。当最优到 达率λ*→∞时，相应的平均AoI可表示为
Figure BDA0003379708940000135
本发明目的是通过对RIS的相移、不同轮HARQ的发送功率和传输速 率的优化设计来最小化平均AoI。此外，对于关键任务和能源受限的物联 网场景，通常还存在低中断概率和功耗限制。因此，AoI最小化问题可以 表示为
Figure BDA0003379708940000141
其中，ε表示最大允许的中断概率，
Figure BDA0003379708940000147
为给定的最大平均功耗。由于中断表 达式复杂导致优化问题极难求解。为此，本发明采用了渐进中断概率
Figure BDA0003379708940000142
来简化优化问题的求解。然而，即使采用渐进中断概率表达式，优化问题 仍然是非凸问题。为解决该问题，通过引入辅助变量τ，优化问题可以重 写成
Figure BDA0003379708940000143
注意到相移θl,k,n只与μ有关，因此θl,k,n的优化与μ的优化是等价的。很 容易证明
Figure BDA0003379708940000144
E(S)和E(S2)/E(S)都是关于μ的减函数。因此，θl,k,n的优化 等于μ的最大化。利用三角不等式结合μ的定义，可将最优相移{θl,k,n}设计 为
Figure BDA0003379708940000145
其中arg{·}表示复数的相位。不幸的是，在确定
Figure BDA0003379708940000146
后，式(22)仍然是非凸的。 于是本实施例提出采用了交替优化技术，迭代进行最优速率选择和最优功 率分配。
给定τ和发送功率P1,…,PL，可以证明(22)中的目标函数是关于R的凸 函数。为此，有必要证明E(S)是R的凸函数。因此，只需要证明1/R和 gl(R)/R对R的二阶导数大于等于零。显然，1/R对于R＞0来说是凸的。此 外，求gl(R)/R的二阶导数得到
Figure BDA0003379708940000151
其中，(24)等式中使用了g'l(R)＝ln2(Rln2)l-12R/(l-1)！。因此很容易得到结 论在l≥3时，(24)恒大于或等于零。然而，对于l＝1,2的特殊情况，由 于g1(R)＝2R-1和g2(R)＝1-2R+2RRln2，可以利用指数函数的泰勒级数 展开将gl(R)/R改写为无限凸函数的和，由于和运算会保持了凸性， 故可证明gl(R)/R为凸函数。因此，当l≥1时，gl(R)/R是关于R的凸函 数。此外，还可以证明式(22)中第一和第二约束条件所提供的可行 域为凸集。而最后一个约束条件的E(S2)/E(S)是关于R的非凸函数。 为了利用凸优化求解，可以通过近似式(22)中最后一个约束条件来 迭代求解优化问题式(22)。具体来说，可以将最后一个优化问题转 化为以下约束
Figure BDA0003379708940000152
其中不等式的左边是两个凸函数之差。根据连续上界最小化(Majorization-Minimization，MM)算法，第二项可通过在上一次迭代传输速率处的一阶 泰勒展开来逼近。式(25)可近似为
Figure BDA0003379708940000153
其中R(t)表示第t次传输速率R的迭代值。因此，最终将速率选择问题转化 为凸问题，可以进行凸优化求解。
接下来，给定传输速率R，很容易发现原来的式(22)可以用连续几何 规划(GP)逼近来求解。考虑到最后一个约束条件的分式形式，可以用采 用以下约束来近似
Figure BDA0003379708940000161
其中，
Figure BDA0003379708940000162
并且
Figure BDA0003379708940000163
表示在第 t次迭代时
Figure BDA0003379708940000164
的值。采用近似约束式(27)可以将该优化问题转化为标准 GP问题，最终可得到τ的最优值和发送功率。
为验证本实施例所提出的基于信息年龄的物联网通信方法的优越性 能，图3中揭示了所提出的优化算法相较于随机相位方法有效降低AoI。 此外，还可以发现若采用“固定功率”的优化算法，也可以保证在不显著影 响AoI性能的同时有效降低计算复杂度。
实施例2：
如图所示，本实施例提供了一种基于信息年龄的物联网通信装置，该 装置包括增强接收模块401、信息年龄构建模块402、RIS相移模块403、 交替优化模块404，各个模块的具体功能如下：
增强接收模块401，用于引入智能反射面，物联网中传感器节点通过 反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求技术改善信号接 收质量，其中，智能反射面以下简称RIS，增量冗余混合自动重发请求以 下简称HARQ-IR；
信息年龄构建模块402，用于基站基于获取信道状态信息的统计知识， 通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率以及发送功率构建信息年 龄的最小化问题，同时保证平均功耗受限以及低中断概率，即
Figure BDA0003379708940000171
s.t.
Figure BDA0003379708940000172
pout,L≤ε,
其中，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射单元的 相移，ε表示最大允许的中断概率，
Figure BDA0003379708940000179
为给定的最大平均功耗，pout,l表示经 过l轮传输后的系统中断概率，Pl表示第l轮HARQ的发送功率且l∈[1,L]， HARQ是混合自动重传请求的简称，HARQ的最大轮传次数为L，
Figure BDA0003379708940000173
代表 HARQ-IR-RIS辅助物联网系统的平均信息年龄，以下信息年龄简称AoI， 其表达式为
Figure BDA0003379708940000174
其中，S表示一条消息的HARQ传输时间，E(·)为平均运算符，且
Figure BDA0003379708940000175
Figure BDA0003379708940000176
Ts表示符号周期，b表示每条信息所包含的信息比特数，R表示信息传输 速率；
RIS相移模块403，用于通过无线信号的视线传输信道传播系数设计 RIS相移，其中最优相位偏移{θl,k,n}设计为
Figure BDA0003379708940000177
其中，arg{·}表示复数的相位，
Figure BDA0003379708940000178
分别表示传感器到基站、传感 器到第k个RIS的第n个反射单元、以及第k个RIS的第n个反射单元到 基站的归一化无线信号的视线传输信道系数。
交替优化模块404，用于基于最优相位偏移，利用交替迭代优化方法 对发送功率和传输速率分别进行迭代优化，直至算法收敛，即两次迭代的 最优AoI差值
Figure BDA0003379708940000181
小于事先给定门限，其中
Figure BDA0003379708940000182
分别为第t次与 第t+1次迭代的最优AoI值。
本实施例中各个模块的具体实现可以参见上述实施例1，在此不再一 一赘述；需要说明的是，本实施例提供的装置仅以上述各功能模块的划分 进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的 功能模块完成，即将内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的 全部或者部分功能。
实施例3：
本实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以为计算机，如图 5所示，其通过系统总线501连接的处理器502、存储器、输入装置503、 显示器504和网络接口505，该处理器用于提供计算和控制能力，该存储 器包括非易失性存储介质506和内存储器507，该非易失性存储介质506 存储有操作系统、计算机程序和数据库，该内存储器507为非易失性存储 介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境，处理器502执行存储器 存储的计算机程序时，实现上述实施例1提出的一种基于信息年龄的物联 网通信方法，如下：
引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自 动重发请求(HARQ-IR)技术改善信号接收质量；
基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相 位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保 证平均功耗受限以及低中断概率；
基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；
基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化(Majorization- Minimization，MM)算法以及连续几何规划逼近分别对发送功率和传输速 率进行迭代求解，直至算法收敛。
实施例4：
本实施例提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质， 其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例 1的一种基于信息年龄的物联网通信方法，如下：
引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自 动重发请求(HARQ-IR)技术改善信号接收质量；
基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相 位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保 证平均功耗受限以及低中断概率；
基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；
基于交替迭代优化思想利用MM算法以及连续几何规划逼近分别对 发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。
本实施例中所述的存储介质可以是磁盘、光盘、计算机存储器、随机 存取存储器(RAM，Random Access Memory)、U盘、移动硬盘等介质。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上 述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改 变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明 的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于信息年龄的物联网通信方法，其特征在于，所述物联网通信方法的实现步骤如下：
S1、引入智能反射面，物联网中传感器节点通过反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求技术改善信号接收质量，其中，智能反射面以下简称RIS，增量冗余混合自动重发请求以下简称HARQ-IR；
S2、基站基于获取信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率以及发送功率构建信息年龄的最小化问题，同时保证平均功耗受限以及低中断概率，即
Figure FDA0003379708930000011
Figure FDA0003379708930000012
pout,L≤ε,
其中，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射单元的相移，ε表示最大允许的中断概率，
Figure FDA0003379708930000013
为给定的最大平均功耗，pout,l表示经过l轮传输后的系统中断概率，Pl表示第l轮HARQ的发送功率且l∈[1,L]，HARQ是混合自动重传请求的简称，HARQ的最大轮传次数为L，
Figure FDA0003379708930000014
代表HARQ-IR-RIS辅助物联网系统的平均信息年龄，以下信息年龄简称AoI，其表达式为
Figure FDA0003379708930000015
其中，S表示一条消息的HARQ传输时间，E(·)为平均运算符，且
Figure FDA0003379708930000016
Figure FDA0003379708930000021
Ts表示符号周期，b表示每条信息所包含的信息比特数，R表示信息传输速率；
S3、通过无线信号的视线传输信道传播系数设计RIS相移，其中最优相位偏移{θl,k,n}设计为：
Figure FDA0003379708930000022
其中，arg{·}表示复数的相位，
Figure FDA0003379708930000023
分别表示传感器到基站、传感器到第k个RIS的第n个反射单元、以及第k个RIS的第n个反射单元到基站的归一化无线信号的视线传输信道系数；
S4、基于最优相位偏移，利用交替迭代优化方法对发送功率和传输速率分别进行迭代优化，直至算法收敛，即两次迭代的最优AoI差值
Figure FDA0003379708930000024
小于事先给定门限，其中
Figure FDA0003379708930000025
分别为第t次与第t+1次迭代的最优AoI值。
2.根据权利要求1所述的基于信息年龄的物联网通信方法，其特征在于，所述步骤S2中利用渐进中断概率表达式化简该优化问题求解，其中渐进中断概率表达式为：
Figure FDA0003379708930000026
其中，
Figure FDA0003379708930000027
表示关于信息传输速率R的递增凸函数，
Figure FDA0003379708930000028
为噪声功率，
Figure FDA0003379708930000029
表示等效信道系数的方差，
Figure FDA00033797089300000210
表示基站和传感器之间第k条路径的路径损耗，
Figure FDA00033797089300000211
表示传感器和RIS之间第k条路径的路径损耗，κsb表示基站和传感器之间的莱斯衰落因子，
Figure FDA00033797089300000212
表示传感器和RIS之间第k条路径的莱斯衰落因子，RIS上的反射单元的数量为Nk，K表示RIS的总数量。
3.根据权利要求2所述的基于信息年龄的物联网通信方法，其特征在于，所述步骤S4中交替迭代优化的过程如下：
S401、引入辅助变量
Figure FDA0003379708930000031
τ表征HARQ传输时间二阶矩因子，给定传输功率P1，...，PL以及τ，通过最优化速率最小化平均AoI，并运用连续上界最小化算法来近似约束条件，将优化问题改写成凸优化问题：
Figure FDA0003379708930000032
Figure FDA0003379708930000033
Figure FDA0003379708930000034
Figure FDA0003379708930000035
其中，R(t)表示第t次迭代时信息传输速率R的值，t为迭代次数，
Figure FDA0003379708930000036
Figure FDA0003379708930000037
表示第l次的渐进中断概率；
S402、继而固定信息传输速率R，通过最优化功率以及τ来最小化平均AoI，并基于连续几何规划逼近方法，将优化问题重写为：
Figure FDA0003379708930000038
Figure FDA0003379708930000039
Figure FDA00033797089300000310
Figure FDA00033797089300000311
其中，
Figure FDA0003379708930000041
为第t次
Figure FDA0003379708930000042
的迭代权重，
Figure FDA0003379708930000043
为第t次
Figure FDA0003379708930000044
的迭代权重，i∈[1,L-1]，
Figure FDA0003379708930000045
表示在第t次迭代时渐进中断概率
Figure FDA0003379708930000046
的值，由此上述优化问题被转化成标准几何规划问题来进行求解；
S403、判断连续两次迭代的最优AoI差值
Figure FDA0003379708930000047
是否小于某一给定门限，如果不满足则回到步骤S401继续进行迭代，直至收敛。
4.根据权利要求1所述的基于信息年龄的物联网通信方法，其特征在于，所述步骤S4中对于发送功率的优化时，假定每次传输功率固定进行优化设计。
5.一种基于信息年龄的物联网通信装置，其特征在于，所述物联网通信装置包括：
增强接收模块，用于引入智能反射面，物联网中传感器节点通过反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求技术改善信号接收质量，其中，智能反射面以下简称RIS，增量冗余混合自动重发请求以下简称HARQ-IR；
信息年龄构建模块，用于基站基于获取信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率以及发送功率构建信息年龄的最小化问题，同时保证平均功耗受限以及低中断概率，即
Figure FDA0003379708930000048
Figure FDA0003379708930000049
pout,L≤ε,
其中，θl,k,n∈[0,2π]表示第l轮HARQ的第k个RIS上的第n个反射单元的相移，ε表示最大允许的中断概率，
Figure FDA00033797089300000410
为给定的最大平均功耗，pout,l表示经过l轮传输后的系统中断概率，Pl表示第l轮HARQ的发送功率且l∈[1,L]，HARQ是混合自动重传请求的简称，HARQ的最大轮传次数为L，
Figure FDA0003379708930000051
代表HARQ-IR-RIS辅助物联网系统的平均信息年龄，以下信息年龄简称AoI，其表达式为
Figure FDA0003379708930000052
其中S表示一条消息的HARQ传输时间，E(·)为平均运算符，且
Figure FDA0003379708930000053
Figure FDA0003379708930000054
Ts表示符号周期，b表示每条信息所包含的信息比特数，R表示信息传输速率；
RIS相移模块，用于通过无线信号的视线传输传播系数设计RIS相移，其中最优相位偏移{θl,k,n}设计为
Figure FDA0003379708930000055
其中，arg{·}表示复数的相位，
Figure FDA0003379708930000056
分别表示传感器到基站、传感器到第k个RIS的第n个反射单元、以及第k个RIS的第n个反射单元到基站的归一化无线信号的视线传输信道系数。
交替优化模块，用于基于最优相位偏移，利用交替迭代优化方法对发送功率和传输速率分别进行迭代优化，直至算法收敛，即两次迭代的最优AoI差值
Figure FDA0003379708930000057
小于事先给定门限，其中
Figure FDA0003379708930000058
分别为第t次与第t+1次迭代的最优AoI值。
6.一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1-4任一项所述的基于信息年龄的物联网通信方法。
7.一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-4任一项所述的基于信息年龄的物联网通信方法。
CN202111429460.2A 2021-11-29 2021-11-29 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质 Active CN114390630B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111429460.2A CN114390630B (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111429460.2A CN114390630B (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114390630A true CN114390630A (zh) 2022-04-22
CN114390630B CN114390630B (zh) 2024-05-07

Family

ID=81195917

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111429460.2A Active CN114390630B (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114390630B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115412141A (zh) * 2022-08-18 2022-11-29 南京邮电大学 一种irs辅助的空移键控调制系统的相移优化方法
CN115484611A (zh) * 2022-09-30 2022-12-16 中国人民解放军陆军工程大学 一种认知中继物联网中基于截断自动重传的状态更新方法
CN116232440A (zh) * 2023-03-23 2023-06-06 鹏城实验室 数据采集方法、系统及存储介质
CN116233791A (zh) * 2023-03-23 2023-06-06 重庆邮电大学 多机协同车联网中轨迹优化和资源分配方法
TWI812355B (zh) * 2022-07-18 2023-08-11 國立高雄師範大學 無線網路系統與其資料傳輸方法
CN116647857A (zh) * 2023-04-24 2023-08-25 重庆邮电大学 车联网通信接入模式下的信息年龄优化方法和系统
CN118019029A (zh) * 2024-01-31 2024-05-10 中国人民解放军陆军工程大学 一种基于无人机搭载智能反射面辅助通信的信息年龄优化方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113098652A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 北京信息科技大学 一种智能反射面辅助的功率域noma安全通信系统设计方法
CN113423081A (zh) * 2021-06-18 2021-09-21 深圳大学 一种无线输能方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113472689A (zh) * 2021-06-22 2021-10-01 桂林理工大学 一种基于双缓存区AoI感知的物联网数据收集方法
WO2021207748A2 (en) * 2020-08-13 2021-10-14 Futurewei Technologies, Inc. Methods and apparatus for channel reconstruction in intelligent surface aided communications
CN113644940A (zh) * 2021-07-05 2021-11-12 暨南大学 一种基于统计csi的智能反射面的相移设计方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021207748A2 (en) * 2020-08-13 2021-10-14 Futurewei Technologies, Inc. Methods and apparatus for channel reconstruction in intelligent surface aided communications
CN113098652A (zh) * 2021-04-01 2021-07-09 北京信息科技大学 一种智能反射面辅助的功率域noma安全通信系统设计方法
CN113423081A (zh) * 2021-06-18 2021-09-21 深圳大学 一种无线输能方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113472689A (zh) * 2021-06-22 2021-10-01 桂林理工大学 一种基于双缓存区AoI感知的物联网数据收集方法
CN113644940A (zh) * 2021-07-05 2021-11-12 暨南大学 一种基于统计csi的智能反射面的相移设计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SAMIR, M (SAMIR, MOATAZ) 等: "Optimizing Age of Information Through Aerial Reconfigurable Intelligent Surfaces: A Deep Reinforcement Learning Approach", 《IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY》, vol. 70, no. 4, 1 April 2021 (2021-04-01), pages 3978 - 3983, XP011852520, DOI: 10.1109/TVT.2021.3063953 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI812355B (zh) * 2022-07-18 2023-08-11 國立高雄師範大學 無線網路系統與其資料傳輸方法
CN115412141A (zh) * 2022-08-18 2022-11-29 南京邮电大学 一种irs辅助的空移键控调制系统的相移优化方法
CN115412141B (zh) * 2022-08-18 2023-07-25 南京邮电大学 一种irs辅助的空移键控调制系统的相移优化方法
CN115484611A (zh) * 2022-09-30 2022-12-16 中国人民解放军陆军工程大学 一种认知中继物联网中基于截断自动重传的状态更新方法
CN116232440A (zh) * 2023-03-23 2023-06-06 鹏城实验室 数据采集方法、系统及存储介质
CN116233791A (zh) * 2023-03-23 2023-06-06 重庆邮电大学 多机协同车联网中轨迹优化和资源分配方法
CN116232440B (zh) * 2023-03-23 2024-05-14 鹏城实验室 数据采集方法、系统及存储介质
CN116233791B (zh) * 2023-03-23 2024-05-24 重庆邮电大学 多机协同车联网中轨迹优化和资源分配方法
CN116647857A (zh) * 2023-04-24 2023-08-25 重庆邮电大学 车联网通信接入模式下的信息年龄优化方法和系统
CN118019029A (zh) * 2024-01-31 2024-05-10 中国人民解放军陆军工程大学 一种基于无人机搭载智能反射面辅助通信的信息年龄优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114390630B (zh) 2024-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114390630A (zh) 基于信息年龄的物联网通信方法、装置、设备及存储介质
US9451611B2 (en) System and method for controlling multiple wireless access nodes
CN112105062A (zh) 时敏条件下移动边缘计算网络能耗最小化策略方法
CN114301794B (zh) 面向leomeo双层卫星星座的层间链路拓扑设计方法
CN110855335A (zh) 基于功率与速率联合优化的下行虚拟mimo-noma方法
CN112134602B (zh) 一种大规模mimo系统中用户状态信息的更新方法
CN103636154A (zh) 基站、无线终端、信道值估计方法、导频信号发送方法以及无线通信系统
TW201635736A (zh) 一種信號檢測方法及裝置
Gao et al. Energy-constrained online scheduling for satellite-terrestrial integrated networks
Jiang et al. Age-of-Information-Based Computation Offloading and Transmission Scheduling in Mobile-Edge-Computing-Enabled IoT Networks
CN110166091B (zh) 多用户配对方法、装置及基站
CN118119007A (zh) 面向确定性传输的无线网络资源分配方法、装置及设备
Qi et al. Reconfigurable Intelligent Surface Assisted VEC Based on Multi-Agent Reinforcement Learning
CN116633462A (zh) 一种基于统计信道状态信息的联邦学习资源优化设计方法
Kalør et al. Wireless 6G Connectivity for Massive Number of Devices and Critical Services
CN114978268B (zh) 去蜂窝导频长度优化方法、装置、电子设备及存储介质
CN107426748B (zh) 一种无线网络控制系统中多传感器估计性能方法
CN115988543A (zh) 一种基于数字孪生的无人机数能计算联合资源分配方法
CN115379478A (zh) 一种基于ris辅助数能同传网络鲁棒能耗优化方法
Choi et al. Latency-Optimal Resource Allocation for UAV-aided LEO Communication
JP2024501587A (ja) 協調制御アルゴリズムに関するデータの交換に使用される通信リンクを構成する方法、デバイス及びシステム
CN117453308B (zh) 一种矿山灾害监测与应急联动系统的移动边缘计算数据传输邻近区域任务卸载方法
CN114499602B (zh) Ris辅助mimo-noma通信系统中的发送预编码和相移矩阵设计方法
Lyu et al. Resource-efficient hierarchical transmission-estimation co-design for wireless control systems
KR102688643B1 (ko) 빔포밍 스케쥴링 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant