CN114666815B - 一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，包括：步骤1，构建以通信系统总功耗最小化为优化目标的优化问题模型；所述通信系统为基于全向智能超表面的通信系统；步骤2，对步骤1中构建的优化问题模型，设置约束条件；约束条件包括：用户最小速率约束、全向智能超表面的相移约束以及分配时隙长度约束；步骤3，对设置约束条件后的优化问题模型进行求解，得到最小化系统总功耗的优化方案。本方法在满足所有用户最低速率要求的情况下，能够降低系统总功耗，实现通信区域的全向覆盖，具有较好的应用价值。

Description

一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法

技术领域

本发明涉及一种通信系统设计方法，特别是一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法。

背景技术

未来第六代无线通信网络将实现“智慧连接”、“深度连接”、“全息连接”、“范在连接”，而这一愿景的实现要求通信网络能够满足“千亿设备的连接能力”、“光纤般的接入速率”、“‘零’延时的体验”，这些对下一代通信网络提出了新的、巨大的挑战。智能超表面是一种新的无线通信技术，是一种无源器件，具有低功耗、全频带响应特性、易部署等特性，被认为是解决未来无线通信网络所面临困难的最具前景的技术之一。

现有对智能超表面技术的研究仅考虑了用户和基站均分布在智能超表面同一侧的情况，即：智能超表面仅能够反射来自基站或者用户的信号，而对于分布在智能超表面背面的用户，则无法实现通信覆盖。因此，传统的智能超表面仅能够实现半通信区域的覆盖，无法实现通信区域的360°全向覆盖。基于此，本发明提出了一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，并以最小化系统总功耗为目标进行系统优化。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法包括以下步骤：

步骤1，构建以通信系统总功耗最小化为优化目标的优化问题模型；所述通信系统为基于全向智能超表面的通信系统；

步骤2，对步骤1中构建的优化问题模型，设置约束条件；约束条件包括：用户最小速率约束、全向智能超表面的相移约束以及分配时隙长度约束；

步骤3，对设置约束条件后的优化问题模型进行求解，得到最小化系统总功耗的优化方案。

本发明步骤1中所述的全向智能超表面应用于上行通信链路中，用户在全向智能超表面的辅助下与基站进行通信。

步骤1中所述的全向智能超表面的每个单元均有两种工作模式，即：反射模式和透射模式；其中，在反射模式下，每个单元均能够反射入射信号；在透射模式下，入射信号能够穿过全向智能超表面的单元进行传输；全向智能超表面采用时隙切换协议工作，设存在两个时隙，分别为时隙1和时隙2；在时隙1中，全向智能超表面的所有单元均工作在反射模式下，所覆盖的通信区域为反射区域；在时隙2中，全向智能超表面的所有单元均工作在透射模式下，所覆盖的通信区域为透射区域。

步骤1中所述的优化问题模型如下：

其中，(p₁+p₂)为系统总功耗，p_k为用户k的发射功率，t_k为时隙k的长度，

为全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移。

本发明步骤2中所述的约束条件包括：

约束条件1：

约束条件2：

约束条件3：t₁+t₂＝1,0＜t₁＜1,0＜t₂＜1

其中，

为用户k的最小速率门限值，π为圆周率，M为全向智能超表面所含单元的总个数，/>

为用户k的数据传输速率，/>

为全向智能超表面与基站之间的信道向量，/>

为用户k与全向智能超表面之间的信道向量，

和/>

分别为反射波束赋形矩阵和透射波束赋形矩阵，σ²为加性高斯白噪声的方差，/>

表示M维的复数列向量，·²表示复数模的平方，(·)^H表示向量的共轭转置，diag{·}表示将向量转换为对角矩阵，e^j·表示复数的指数形式；约束条件1为用户的最小速率约束，约束条件2为全向智能超表面的相移约束，约束条件3为归一化后时隙1和时隙2的总时隙长度约束。

本发明步骤3中所述的对设置约束条件后的优化问题模型进行求解，方法包括：

步骤3-1，计算全向智能超表面的相移；

步骤3-2，计算用户发射功率和时隙长度。

本发明步骤3-1中所述的计算全向智能超表面的相移，方法包括：

全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移

计算方法如下：

其中，

和/>

分别为向量h和g_k第m个元素的相位，k∈{1,2}，m∈{1,2,…,M}。

步骤3-2中所述的计算用户发射功率和时隙长度，方法包括：

步骤3-2-1，初始化搜索步长Δt和搜索次数τ＝0；

步骤3-2-2，更新迭代次数τ＝τ+1，更新时隙长度t₂＝τ×Δt；

步骤3-2-3，计算用户发射功率；

步骤3-2-4，计算第τ次迭代过程中系统总功耗：

步骤3-2-5，如果t₂＜1，执行步骤3-2-2；否则，执行步骤3-2-6；

步骤3-2-6，根据得到的所有系统总功耗

计算最小系统总功耗对应的迭代次数τ_op，即：/>

步骤3-2-7，输出最优时隙长度

输出最优发射功率。

本发明步骤3-2-3中所述的用户发射功率计算方法如下：

本发明步骤3-2-7中所述的最优发射功率为：

其中，

和/>

分别表示用户1和用户2的最优发射功率，/>

和/>

分别表示时隙1和时隙2的最优长度。

有益效果：

本发明利用全向智能超表面提供360°全向通信覆盖，使得分布在智能超表面两侧的用户均能够在全向智能超表面的辅助下与基站进行通信，通过对全向智能超表面的相移、用户的发射功率以及分配的时隙长度进行优化，降低系统总功耗。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1是本发明系统模型示意图。

图2是本发明的系统总功耗随全向智能超表面单元个数的变化示意图。

图3是本发明的系统总功耗随最小速率门限值的变化示意图。

具体实施方式

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，该发明利用全向智能超表面提供360°全向通信覆盖，使得分布在智能超表面两侧的用户均能够在全向智能超表面的辅助下与基站进行通信，通过对全向智能超表面的相移、用户的发射功率以及分配的时隙长度进行优化，降低系统总功耗。

一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，具体实现如下：

将全向智能超表面应用于上行通信链路中，用户通过全向智能超表面的辅助与基站进行通信。

全向智能超表面的每个单元有两种工作模式，即：反射模式和透射模式。在反射模式下，每个单元均能够反射入射信号；在透射模式下，入射信号能够穿过全向智能超表面的单元进行传输。全向智能超表面采用时隙切换协议工作，假设存在两个时隙，分别为时隙1和时隙2。在时隙1中，全向智能超表面的所有单元均工作在反射模式下，所覆盖的通信区域为反射区域。在时隙2中，全向智能超表面的所有单元均工作在透射模式下，所覆盖的通信区域为透射区域。

进一步的，对基于智能全向智能超表面的通信系统进行优化，包括如下步骤：

步骤(1-1)：构建以最小化系统总功耗为优化目标，以用户最小速率约束、全向智能超表面的相移约束以及分配时隙长度约束为约束条件的优化问题模型。

步骤(1-2)：对构建的最小化系统功耗优化问题模型进行求解，得到最小化系统总功耗的优化方案。

在步骤(1-1)中构建的优化问题模型如下：

约束条件1：

约束条件2：

约束条件3：t₁+t₂＝1,0＜t₁＜1,0＜t₂＜1

其中，(p₁+p₂)为系统总功耗，p_k为用户k的发射功率，t_k为时隙k的长度，

为全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移，/>

为用户k的最小速率门限值，π为圆周率，M为全向智能超表面所含单元的总个数，/>

为用户k的数据传输速率，

为全向智能超表面与基站之间的信道向量，/>

为用户k与全向智能超表面之间的信道向量，/>

和/>

分别为反射波束赋形矩阵和透射波束赋形矩阵，σ²为加性高斯白噪声的方差，/>

表示M维的复数列向量，|·|²表示复数模的平方，(·)^H表示向量的共轭转置，diag{·}表示将向量转换为对角矩阵，e^j·表示复数的指数形式。约束条件1为用户的最小速率约束，约束条件2为全向智能超表面的相移约束，约束条件3为归一化后时隙1和时隙2的总时隙长度约束。

在步骤(1-2)中，最小化系统总功耗的优化方案包括如下步骤：

步骤(1-2-1)：计算全向智能超表面的相移；

步骤(1-2-2)：计算用户发射功率和时隙长度；

在步骤(1-2-1)中，全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移

可通过下式计算得到：

其中，

和/>

分别为向量h和g_k第m个元素的相位，k∈{1,2}，m∈{1,2,…,M}。

在步骤(1-2-2)中，用户的发射功率和时隙长度可通过如下过程计算得到：

步骤(1)：初始化搜索步长Δt和搜索次数τ＝0；

步骤(2)：更新迭代次数τ＝τ+1，更新时隙长度t₂＝τ×Δt；

步骤(3)：计算用户发射功率：

和

步骤(4)：计算第τ次迭代过程中系统总功耗：

步骤(5)：如果t₂＜1，执行步骤(2)；否则，执行步骤(6)；

步骤(6)：根据得到的所有系统总功耗

计算最小系统总功耗对应的迭代次数τ_op，即：/>

步骤(7)：输出最优时隙长度

输出最优发射功率

和/>

实施例

如图1所示，为本发明的系统模型。一种基于全向智能超表面的通信系统，该系统包括一个基站、一个全向智能超表面和两个用户。其中，用户1和用户2分别位于全向智能超表面的两侧。假设基站和用户均配有1根天线，全向智能超表面由M个单元组成。考虑上行链路通信，由于信道受阻或存在衰落严重，用户与基站之间无法进行直连链路通信，必须在全向智能超表面的辅助下与基站进行通信。进一步，假设基站能够准确获得基站与全向智能超表面以及用户与全向智能超表面之间的所有信道状态信息。

全向智能超表面的每个单元有两种工作模式，即：反射模式和透射模式。在反射模式下，每个单元均能够反射入射信号；在透射模式下，入射信号能够穿过全向智能超表面的单元进行传输。全向智能超表面采用时隙切换协议工作，假设存在两个时隙，分别为时隙1和时隙2。在时隙1中，全向智能超表面的所有单元均工作在反射模式下，所覆盖的通信区域为反射区域。在时隙2中，全向智能超表面的所有单元均工作在透射模式下，所覆盖的通信区域为透射区域，如图1所示。令

和/>

分别为全向智能超表面第m个单元在时隙1和时隙2的相移。那么，反射波束赋形矩阵和透射波束赋形矩阵可分别表示为：

和/>

其中diag{·}表示将向量转换为对角矩阵，e^j·表示复数的指数形式。

令

表示全向智能超表面与基站之间的信道，/>

表示用户k与全向智能超表面之间的信道，/>

表示M维的复数列向量。在时隙k中，基站接收到的信号为：

其中，x_k表示用户k发送的信号，z_k为基站在时隙k的加性高斯白噪声，其均值为0，方差为σ²。

根据式(1)，用户k的速率R_k为：

其中，p_k为用户k的发射功率，t_k为时隙k的长度，|·|²表示复数模的平方。

在考虑用户最小速率约束、全向智能超表面的相移约束以及分配时隙长度约束的情况下，最小化系统总功耗的优化问题模型如下:

约束条件：

约束条件：

约束条件：t₁+t₂＝1,0＜t₁＜1,0＜t₂＜1式(3.d)

其中，(p₁+p₂)为系统总功耗，

为用户k的最小速率门限值，π为圆周率。约束条件式(3.b)为用户的最小速率约束，约束条件式(3.c)为全向智能超表面的相移约束，约束条件式(3.d)为归一化后时隙1和时隙2的约束。

对上述优化问题进行求解，得到最小化系统总功耗的优化方案。该方案的具体过程包括以下步骤：

步骤(1-1)：计算全向智能超表面的相移；

步骤(1-2)：计算用户发射功率和时隙长度；

下面详细阐述上述步骤的具体实现过程。

(一)计算全向智能超表面的相移

全向智能超表面的相移可通过最大化用户的等效联合信道增益得到，即：

/>

约束条件：

令

和/>

分别表示向量h和g_k的第m个元素，h_m和/>

分别为h_m的幅度和相位，g_k,m和/>

分别为g_k,m的幅度和相位。式(4)中的目标函数/>

有如下关系：

当且仅当

或/>

时，式(5)中的等号成立。

因此，全向智能超表面第m个单元的相移可通过下式得到：

(二)计算用户发射功率和时隙长度

对于给定的全向智能超表面相移

优化问题(3)中的用户发射功率和时隙长度优化问题可以表示为：

约束条件：

约束条件：t₁+t₂＝1,0＜t₁＜1,0＜t₂＜1式(7.c)

对约束条件式(7.b)进行等效转换，可得：

优化问题(7)的优化目标是用户1和用户2的发射功率之和最小。因此，当发射功率p₁和p₂同时取最小值时，即：

系统总功耗(p₁+p₂)达到最小值，其中·为复数的模。

由式(8)可知，发射功率p_k是时隙长度t_k的函数。又因为t₁＝1-t₂,0＜t₂＜1，那么总功耗(p₁+p₂)可以表示为时隙长度t₂的一维函数。因此，最优时隙长度可通过一维搜索算法得到。采用一维搜索算法求解用户发射功率和时隙长度的具体过程如下：

步骤(1)：初始化搜索步长Δt和搜索次数τ＝0；

步骤(2)：更新迭代次数τ＝τ+1，更新时隙长度t₂＝τ×Δt；

步骤(4)：计算用户发射功率：

和/>

/>

步骤(5)：计算第τ次迭代的总功耗

步骤(6)：如果t₂＜1，执行步骤2；否则，执行步骤7；

步骤(7)：根据得到的

计算最小/>

对应的迭代次数，即：/>

步骤(8)：输出最优时隙长度

输出最优发射功率

和/>

下面对本发明进行仿真，分析其性能。在仿真中，假设基站和全向智能超表面的坐标分别为(0m,20m)和(50m,20m)，用户1和用户2的坐标分别为(x₁,0m)和(x₂,0m)，其中x₁随机分布在(40m,50m)之间，x₂随机分布(50m,60m)之间。所涉及的信道均采用莱斯信道进行建模，并假设信道衰落指数为2.2。不失一般性，假设用户的最小速率门限值

如图2所示，在不同最小速率门限值R_min下，本发明的系统总功耗与全向智能超表面单元个数M之间的关系图。从图中可以看出，当最小速率门限值R_min固定不变时，系统总功耗随着全向智能超表面单元个数M的增加而降低。当全向智能超表面单元个数M固定不变时，系统的总功耗随着最小速率门限值R_min的增加而增加。

如图3所示，在不同全向智能超表面单元个数M下，本发明的系统总功耗与最小速率门限值R_min之间的关系图。从图中可以看出，当全向智能超表面单元个数M固定不变时，系统总功耗随着最小速率门限值R_min的增加而增加。当最小速率门限值R_min固定不变时，系统的总功耗随着全向智能超表面单元个数M的增加而降低。

本发明提供了一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法的思路及方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (2)

1.一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，构建以通信系统总功耗最小化为优化目标的优化问题模型；所述通信系统为基于全向智能超表面的通信系统；

步骤2，对步骤1中构建的优化问题模型，设置约束条件；约束条件包括：用户最小速率约束、全向智能超表面的相移约束以及分配时隙长度约束；

步骤3，对设置约束条件后的优化问题模型进行求解，得到最小化系统总功耗的优化方案；

步骤1中所述的全向智能超表面的每个单元均有两种工作模式，即：反射模式和透射模式；其中，在反射模式下，每个单元均能够反射入射信号；在透射模式下，入射信号能够穿过全向智能超表面的单元进行传输；全向智能超表面采用时隙切换协议工作，设存在两个时隙，分别为时隙1和时隙2；在时隙1中，全向智能超表面的所有单元均工作在反射模式下，所覆盖的通信区域为反射区域；在时隙2中，全向智能超表面的所有单元均工作在透射模式下，所覆盖的通信区域为透射区域；

步骤1中所述的优化问题模型如下：

其中，(p₁+p₂)为系统总功耗，p_k为用户k的发射功率，t_k为时隙k的长度，

为全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移；

步骤2中所述的约束条件包括：

约束条件1：

约束条件2：

约束条件3：t₁+t₂＝1,0<t₁<1,0<t₂<1

其中，

为用户k的最小速率门限值，π为圆周率，M为全向智能超表面所含单元的总个数，/>

为用户k的数据传输速率，/>

为全向智能超表面与基站之间的信道向量，/>

为用户k与全向智能超表面之间的信道向量，

和/>

分别为反射波束赋形矩阵和透射波束赋形矩阵，σ²为加性高斯白噪声的方差，/>

表示M维的复数列向量，|·|²表示复数模的平方，(·)^H表示向量的共轭转置，diag{·}表示将向量转换为对角矩阵，e^j·表示复数的指数形式；

约束条件1为用户的最小速率约束；约束条件2为全向智能超表面的相移约束；约束条件3为归一化后时隙1和时隙2的总时隙长度约束；

步骤3中所述的对设置约束条件后的优化问题模型进行求解，方法包括：

步骤3-1，计算全向智能超表面的相移；

步骤3-2，计算用户发射功率和时隙长度；

步骤3-1中所述的计算全向智能超表面的相移，方法包括：

全向智能超表面第m个单元在时隙k的相移

计算方法如下：

其中，

和/>

分别为向量h和g_k第m个元素的相位，k∈{1,2}，m∈{1,2,…,M}；

步骤3-2中所述的计算用户发射功率和时隙长度，方法包括：

步骤3-2-1，初始化搜索步长Δt和搜索次数τ＝0；

步骤3-2-2，更新迭代次数τ＝τ+1，更新时隙长度t₂＝τ×Δt；

步骤3-2-3，计算用户发射功率；

步骤3-2-4，计算第τ次迭代过程中系统总功耗：

步骤3-2-5，如果t₂<1，执行步骤3-2-2；否则，执行步骤3-2-6；

步骤3-2-6，根据得到的所有系统总功耗

计算最小系统总功耗对应的迭代次数τ_op，即：/>

步骤3-2-7，输出最优时隙长度

输出最优发射功率；

步骤3-2-3中所述的用户发射功率计算方法如下：

步骤3-2-7中所述的最优发射功率为：

其中，

和/>

分别表示用户1和用户2的最优发射功率，/>

和/>

分别表示时隙1和时隙2的最优长度。

2.根据权利要求1所述的一种基于全向智能超表面的通信系统设计方法，其特征在于，步骤1中所述的全向智能超表面应用于上行通信链路中，用户在全向智能超表面的辅助下与基站进行通信。

Images