CN116032401A - 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法及系统，包括：S1构建IRS辅助的车对车通信场景，发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；S2IRS通信信道分解为Tx‑IRS子信道、IRS‑Rx子信道和Tx‑Rx子信道，Tx为发送端，Rx为接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；S3基于S2中得到的子信道传输函数构建IRS辅助模型的信道传输函数；S4以接收功率最大为目标优化IRS的反射相位；S5基于S4优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。将IRS搭载在无人机上，发送端发送的无线信号经过IR S反射，通过调节反射单元的相位，形成对准接收端的虚拟波束，进而提高通信系统性能。
Description
技术领域
本发明涉及通信仿真技术领域，具体为空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)，是通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件，智能的重新配置无线传播环境，从而显著提高无线通信网络性能的技术。
目前针对IRS信道建模研究仍处于起步阶段，现有的信道模型大多基于可视径设计，忽略了反射单元辐射方向图和IRS旋转等关键因素，且模型结构相对简单，这使得传统模型在评估真实的IRS通信系统时不够准确。除此之外，现有模型中的IRS通常部署在建筑物表面或墙壁上，无法充分利用三维空间，从而使得建立的通信模型效果不理想。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法及系统，将IRS搭载在无人机上，发送端发送的无线信号经过IRS反射，通过调节反射单元的相位，形成对准接收端的虚拟波束，进而有效提高通信系统性能。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，包括以下步骤：
S1：构建IRS辅助的车对车通信场景，发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
S2：IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
S3：基于S2中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
S4：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
S5：基于S4优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
本发明的第二个方面提供实现上述方法所需的系统，包括：
通信场景单元，被配置为：构建IRS辅助的车对车通信场景，设发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
子信道单元，被配置为：IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
信道传输函数单元，被配置为：基于子信道单元中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
信道传输函数优化单元，被配置为：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
信道仿真单元，被配置为：基于优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
1、在传统的车对车通信场景中引入无人机搭载的IRS，构建了空中机载IRS辅助的车对车通信场景，可以反映路径损耗、IRS跟随无人机运动时的旋转角度、反射单元方向图、无人机的飞行高度以及速度对无线信道统计特性的影响。
2、通过IRS优化相位，使IRS辅助信道表现出类似直射径的统计特性，并极大地降低信道的多径衰落和多普勒扩展。
3、弥补了当前IRS信道建模的不足，能够为IRS通信系统的设计和性能评估提供支撑。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明一个或多个实施例提供的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真过程流程示意图；
图2是本发明一个或多个实施例提供的IRS辅助车对车通信场景示意图；
图3是本发明一个或多个实施例提供的IRS辅助车对车通信信道模型的参数定义示意图；
图4是本发明一个或多个实施例提供的基于优化反射相位和随机反射相位的信道幅度对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
正如背景技术中所描述的，目前针对IRS信道建模研究仍处于起步阶段，现有的信道模型大多基于可视径设计，忽略了反射单元辐射方向图和IRS旋转等关键因素，且模型结构相对简单，这使得传统模型在评估真实的IRS通信系统时不够准确。除此之外,现有模型中的IRS通常部署在建筑物表面或墙壁上，无法充分利用三维空间，从而使得建立的通信模型性能不理想。
因此以下实施例给出空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法及系统，将IRS搭载在无人机上，发送端发送的无线信号经过IRS反射，通过调节反射单元的相位，形成对准接收端的虚拟波束，进而有效提高通信系统性能。
在无人机通信中，无线信道往往具有较强的视距成分，且无人机机动性较高，能充分利用三维空间，其可在不同的高度飞行，飞行方向机动灵活。机载天线阵列可倾斜任意角度，完成三维空间旋转。IRS由大量低成本的被动反射单元组成，可以实现无源波束赋形。通过调节反射单元的幅度和相位可以有效改善通信系统的性能。将以上两种技术相结合，利用无人机搭载IRS构成空中IRS通信系统成为无线通信的一种潜在的传输方案。与地面IRS通信系统相比，空中IRS通信系统部署更加灵活，能够实现360°全景反射，信号的覆盖范围更广，可以有效提高边缘用户的通信质量。
实施例一：
如图1-图4所示，空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，包括以下步骤：
S1：构建IRS辅助的车对车通信场景，设发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
S2：基于信道矩阵中的IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
S3：基于S2中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
S4：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
S5：基于S4优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
具体的：
如图2所示，假设收发端的视距成分被传输场景中的障碍物遮挡。发送端(Tx)发送的无线信号由搭载在无人机上的IRS反射，形成对准接收端(Rx)的虚拟波束，通过调节反射单元的相位，进而效提高通信系统性能。
图2中：
IRS：智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface)，通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件，重新配置无线传播环境，从而显著提高无线通信网络性能的技术。
LoS和NLoS：分别为(line-of-sight)和(non line-of-sight)，指无线信号的视距传输和非视距传输，无线通信系统的传播条件分为视距和非视距两种环境，视距条件下，无线信号无遮挡的在发送端和接收端之间“直线”传播；而在非视距条件下，无线信号只能通过反射、散射和衍射等方式到达接收端。
S1：如图3所示的IRS辅助的车对车通信场景，设发射站和接收站分别配备均匀线性阵列，在无人机上部署一块IRS，其可随无人机的运动在三维空间内旋转。配置发送阵列天线单元数量(P)，接收阵列天线单元数量(Q)，IRS反射单元数量(K)，发送阵列相邻天线单元间距(δT)，接收阵列相邻天线单元间距(δR),IRS的反射单元相邻行和列的间隔(δx,δy)，发送天线阵列方位角和仰角
接收天线阵列方位角和仰角
发射天线移动速度(vT)，移动方向(αT)，接收天线移动速度(vR)，移动方向(αR)，无人机移动速度(vI)，移动方向(αI)，IRS绕x轴、y轴和z轴旋转角度(α,β,γ)。
S2：将IRS通信信道分解成三个子信道，即Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端；
S2(a)：构建Tx-IRS子信道的信道传输函数；
S2(b)：构建IRS-Rx子信道的信道传输函数；
S2(c)：构建Tx-Rx子信道的传输函数；
S3：基于子信道传输函数，构建IRS辅助的信道传输函数；
S4：基于接收功率最大原则，优化IRS反射单元相位；
S5：基于IRS辅助通信的信道传输函数推导相应的空时频相关函数；
步骤S1中，信道矩阵如下：
H＝HTIΘHIR+HTR
其中，HTI、HIR和HTR分别代表Tx-IRS、IRS-Rx和Tx-Rx子信道的信道矩阵。
是IRS的反射系数矩阵，其中diag(·)是一个将所包含的元素转换为对角矩阵的操作,Γk和ψk分别表示第k个反射单元的幅度和相移。
步骤S2中，在时刻t，频率f处，由第p根发送天线到第q根接收天线的信道传输函数表示如下：
其中，HTI,kp(t,f)表示第p个发送天线与第k个反射单元间的信道传输函数，HIR,qk(t,f)表示第k个反射单元与第q个接收天线间的信道传输函数，HTR,qp(t,f)表示第p个发射天线与第q个接收天线且不经过IRS的信道传输函数。
步骤S2(a)中，Tx-IRS子信道的信道传输函数表示如下：
其中，信道传输函数的视距成分和非视距成分分别表示如下：
其中，RTI代表Tx-IRS子信道的莱斯因子，fc代表载波频率，λ是波长。上标(n,m)代表第n个簇内的第m条射线。NTI是Tx-IRS子信道中的簇的数量，Mn是第n个簇中射线的数量。符号
是均匀分布在区间[0,2π)上的第(n,m)条射线的初始相位。符号PLTI表示直射径的路径损耗，
表示第(n,m)条射线的路径损耗。
表示第(n,m)条射线的功率。第p根发射天线和第k个IRS反射单元的方向图分别用Gp和Ge表示。
其中，IRS反射单元的方向图表示如下：
其中，
为IRS法线与到达射线夹角。路径损耗采用以下模型：
其中，c为光速，D0为参考距离，nPLE为路径损耗指数。另外，d为传播距离，即直射径的长度为
非直射径路径为
其中
为离开仰角，
为离开方位角。
其中，
为到达仰角，
为到达方位角。
up为第p根发射天线的位置矢量，可以表示为：
uk为第k个IRS反射单元的位置矢量，表示如下：
其中，
为第k个IRS反射单元的初始位置，定义如下：
其中，Kx和Ky表示IRS中反射单元的行数和列数
表示向上取整，ky＝k-(kx-1)Ky，δx和δy表示反射单元的行间距和列间距，HI表示无人机飞行高度。
IRS随无人机在空中旋转，旋转矩阵MR表示如下：
其中，α,β,γ分别为IRS围绕x，y，z坐标轴的旋转角度。
由于Tx和IRS移动引起的多普勒频率，表示如下：
其中，vT＝vT·[cosαT,sinαT,0]为发送天线的速度矢量，vI＝vI·[cosαI,sinαI,0]为无人机的速度矢量。
步骤S2(b)中，IRS-Rx子信道的信道传输函数表示如下：
其中，IRS-Rx子信道的直射径成分和非直射径成分的信道传输函数分别表示如下：
其中，RIR为IRS-Rx子信道的莱斯因子，NIR为IRS-Rx子信道中的簇的数量。符号
是均匀分布在区间[0,2π)上的第(n,m)条射线的初始相位。符号PLIR表示直射径的路径损耗，
表示第(n,m)条射线的路径损耗。
表示第(n,m)条射线的功率。第q根接收天线的方向图用Gq表示，
表示由IRS反射的第(n,m)条射线与IRS法线的夹角。
为离开角单位矢量，其中
为离开俯仰角，
为离开水平角。
为到达角单位矢量，其中
为到达俯仰角，
为到达水平角。
和
分别代表视距成分和非直射径由于Rx和IRS移动引起的多普勒频率，
和
分别表示视距成分和第(n,m)条射线的时延。
其中，vR＝vR·[cosαR,sinαR,0]是Rx的速度矢量。
uq是第q根接收天线的位置坐标，表示如下：
在S2(c)中，假设Tx-Rx子信道的视距成分被障碍物遮挡，Tx-Rx子信道的信道传输函数可以表示为：
其中，NTR为Tx-Rx子信道中的簇的数量，符号
是均匀分布在区间[0,2π)上的第(n,m)条射线的初始相位。
表示第(n,m)条射线的路径损耗，
表示第(n,m)条射线的功率。
为离开角单位矢量，其中
为离开俯仰角，
为离开水平角。
为到达角单位矢量，其中
为到达俯仰角，
为到达水平角。
是由于发射天线和接收天线运动引起的多普勒频率，可以表示为：
步骤S3中，所提IRS辅助信道模型的信道传输函数如下：
其中，HTI,kp(t,f)、HIR,kp(t,f)和HTR,kp(t,f)分别是步骤S2(a)、S2(b)、S2(c)所得的Tx-IRS、IRS-Rx和Tx-Rx子信道的信道传输函数。
步骤S4中，为了使接收到的信号功率最大化，需将由每个反射单元反射的多径相位对齐。假设IRS可以实时获取Tx、Rx和IRS的位置，则优化相位满足以下条件：
其中，C是一个常数。值得注意的是，Tx-Rx子信道的直射径路径被障碍物遮挡。在不丧失一般性的情况下，设定C＝0。此外，优化反射相位会随时间和频率变化。ψk(t,f)是第k个反射单元的反射相位，可以表示为：
其中，
是Tx-IRS子信道中到达角单位矢量，
是IRS-Rx子信道中离开角单位矢量。
和
分别为Tx-IRS和IRS-Rx子信道中视距成分的多普勒频率，
和
分别为Tx-IRS和IRS-Rx子信道中视距成分的时延，fc为系统载频，λ为波长，uk为第k个反射单元的局部坐标。
步骤S5中，空时频相关函数用来表征不同天线单元、不同时间和不同频率之间的信道的相关性。所提信道模型的空时频相关函数表示如下：
其中，Δt为时间间隔，Δf为频率间隔，(·)*为复共轭运算，E(·)为期望运算。
空时频相关函数可以进一步写为：
从上述式可知，所提出的信道模型的空时频相关函数取决于Tx-IRS子信道的空时频相关函数，即
IRS-Rx子信道的空时频相关函数，即
Tx-Rx子信道的空时频相关函数，即
以及IRS的反射系数。
在上述公式中令
Δf＝0可以得到所提出的IRS辅助信道的时间相关函数。
若令Δt＝0和Δf＝0可以得到所提出的IRS辅助信道的空间相关函数。
同样，令Δt＝0，
和
可以得到所提出的IRS辅助信道的频率相关函数。
为了表述方便，可将视距成分看作一个仅包含一条射线的特殊簇。此外，所提出的三个子信道的路径增益用符号
x∈{TI,IR,TR}表示。例如，Tx-IRS子信道中的路径增益表示如下：
其中，上标n＝1,...,NTI表示非视距成分簇的索引，n＝0表示视距成分簇的索引。
Tx-IRS子信道的空时频相关函数表示如下：
上述公式可以进一步表示为：
IRS-Rx子信道的空时频相关函数可以表示为：
上述公式可以进一步表示为：
由于Tx-Rx子信道中仅有非视距成分，相应的空时频相关函数可以表示为：
如图4所示，通过在IRS上部署优化反射相位，可以有效提高无线信道幅度，减小信道的多径效应，体现了所提信道模型的有效性。
通过在传统车对车信道中引入机载IRS，构建了空中机载IRS辅助的车对车信道模型。该模型可仿真机载IRS辅助的车对车信道冲击响应及信道统计特性，可用于评估IRS通信系统的性能。弥补了当前IRS信道建模领域的不足，为分析IRS辅助无线信道提供了一种新的仿真方法，能够为IRS辅助通信系统的设计、性能评估提供支撑。
实施例二：
实现上述方法的系统，包括：
通信场景单元，被配置为：构建IRS辅助的车对车通信场景，设发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
子信道单元，被配置为：基于信道矩阵中的IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
信道传输函数单元，被配置为：基于子信道单元中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
信道传输函数优化单元，被配置为：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
信道仿真单元，被配置为：基于优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
在传统的车对车通信场景中引入无人机搭载的IRS，构建了空中机载IR S辅助的车对车通信场景，可以反映路径损耗、IRS旋转角度、反射单元方向图，无人机的飞行高度、速度对无线信道统计特性的影响；通过IRS优化相位，使IRS辅助信道表现出类似直射径的统计特性，并极大地降低信道的多径衰落和多普勒扩展。
实施例三：
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
上述方法在传统的车对车通信场景中引入无人机搭载的IRS，构建了空中机载IRS辅助的车对车通信场景，可以反映路径损耗、IRS旋转角度、反射单元方向图，无人机的飞行高度、速度对无线信道统计特性的影响；通过IRS优化相位，使IRS辅助信道表现出类似直射径的统计特性，并极大地降低信道的多径衰落和多普勒扩展。
实施例四：
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
上述方法在传统的车对车通信场景中引入无人机搭载的IRS，构建了空中机载IRS辅助的车对车通信场景，可以反映路径损耗、IRS旋转角度、反射单元方向图，无人机的飞行高度、速度对无线信道统计特性的影响；通过IRS优化相位，使IRS辅助信道表现出类似直射径的统计特性，并极大地降低信道的多径衰落和多普勒扩展。
以上实施例二至四中涉及的各步骤或模块与实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：构建IRS辅助的车对车通信场景，发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
S2：IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
S3：基于S2中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
S4：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
S5：基于S4优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
2.如权利要求1所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，S1中，信道矩阵如下：
H＝HTIΘHIR+HTR
其中，HTI、HIR和HTR分别代表Tx-IRS、IRS-Rx和Tx-Rx子信道的信道矩阵，Θ＝diag(Γ1·ejψ1,Γ2·ejψ2,...,Γk·ejψk,...,ΓK·ejψK)是IRS的反射系数矩阵，diag(·)将所包含的元素转换为对角矩阵，Γk和ψk分别表示第k个反射单元的幅度和相移。
3.如权利要求1所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，S2中，在时刻t，频率f处，由第p根发送天线到第q根接收天线的信道传输函数表示如下：
其中，HTI,kp(t,f)为Tx-IRS子信道的信道传输函数，即第p个发送天线与第k个反射单元间的信道传输函数；HIR,qk(t,f)为IRS-Rx子信道的信道传输函数，即第k个反射单元与第q个接收天线间的信道传输函数；HTR,qp(t,f)为Tx-Rx子信道的信道传输函数，即第p个发射天线与第q个接收天线且不经过IRS的信道传输函数。
4.如权利要求3所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，Tx-IRS子信道的信道传输函数中，第p根发射天线和第k个IRS反射单元的方向图分别用Gp和Ge表示，其中IRS反射单元的方向图如下式所示：
其中，
为IRS法线与到达射线夹角。
5.如权利要求1所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，IRS随无人机在空中旋转，旋转后的局部坐标如下式所示：
其中，α,β,γ分别为IRS围绕x，y，z坐标轴的旋转角度。
6.如权利要求1所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，S4中，优化IRS的反射相位如下式所示：
其中，
是Tx-IRS子信道中到达角单位矢量，
是IRS-Rx子信道中离开角单位矢量，
和
分别为Tx-IRS和IRS-Rx子信道中视距成分的多普勒频率，
和
分别为Tx-IRS和IRS-Rx子信道中视距成分的时延，fc为系统载频，λ为波长，uk为第k个反射单元的局部坐标。
7.如权利要求1所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法，其特征在于，S5中，得到的空时频相关函数如下式所示：
其中，Δt为时间间隔，Δf为频率间隔，
是Tx-IRS子信道的空时频相关函数，
是Rx-IRS子信道的空时频相关函数，
是Tx-Rx子信道的空时频相关函数。
8.空中IRS辅助的车对车通信信道仿真系统，其特征在于，包括：
通信场景单元，被配置为：构建IRS辅助的车对车通信场景，设发射站和接收站分别配备线性阵列，无人机上部署IRS，其随无人机的运动在三维空间内旋转，基于设定的场景参数构建信道矩阵；
子信道单元，被配置为：IRS通信信道分解为Tx-IRS子信道、IRS-Rx子信道和Tx-Rx子信道，其中Tx表示发送端，Rx表示接收端，分别构建三个子信道的信道传输函数；
信道传输函数单元，被配置为：基于子信道单元中得到的子信道传输函数，构建IRS辅助模型的信道传输函数；
信道传输函数优化单元，被配置为：以接收功率最大为目标，优化IRS的反射相位；
信道仿真单元，被配置为：基于优化后的信道传输函数，得到对应的空时频相关函数。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述权利要求1-7任一项所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的空中IRS辅助的车对车通信信道仿真方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310026617.XA CN116032401A (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310026617.XA CN116032401A (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 |
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|---|---|
| CN116032401A true CN116032401A (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=86080912
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202310026617.XA Pending CN116032401A (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116032401A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116781193A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-09-19 | 南京捷希科技有限公司 | 基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统 |
-
2023
- 2023-01-09 CN CN202310026617.XA patent/CN116032401A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116781193A (zh) * | 2023-08-28 | 2023-09-19 | 南京捷希科技有限公司 | 基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统 |
| CN116781193B (zh) * | 2023-08-28 | 2023-11-14 | 南京捷希科技有限公司 | 基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统 |
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