CN116436502A - 一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法 - Google Patents

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CN116436502A CN202310431219.6A CN202310431219A CN116436502A CN 116436502 A CN116436502 A CN 116436502A CN 202310431219 A CN202310431219 A CN 202310431219A CN 116436502 A CN116436502 A CN 116436502A
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Abstract

本发明提供了一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法，属于无线通信领域。本发明方法包括：建立各用户设备与基站的连接，计算各用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值，根据该比值选取与用户设备关联的智能反射面；在确定基站‑智能反射面‑用户设备的关联方式后，用户设备根据接收信号功率强度变化，进行1比特反馈指示，服务该用户设备的基站根据接收到的反馈指示对关联的智能反射面的相位矩阵进行调整。本发明方法避免了对基站/接入点与智能反射面之间的瞬时信道状态信息的估计与储存开销，不需要用户提供位置信息，解决了分布式多基站多智能反射面多用户系统中为用户选择智能反射面的问题。

Description

一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法
技术领域
本发明属于无线通信领域，具体是指一种基于大尺度衰落参数与1比特反馈的智能反射面选择与相位矩阵调整方法。
背景技术
智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)技术也称为可重构智能表面技术，因其低成本、低能耗、高可靠性成为6G研究中的热点空口技术之一。智能反射面是一种由多个反射单元组成的二维电磁材料表面，反射面上的每个单元都可以通过电路设置的方式进行该单元的反射电磁特性调控。将智能反射面部署在无线网络中用以辅助通信，可以对发射源与目的地之间的无线信道进行重构，从而改善信道衰落并抑制干扰。其无源、无射频链路的特点有助于系统降低成本、降低复杂度与降低能耗。
波束赋形，也可称为波束成形、空域滤波等，利用干涉相长与干涉相消的原理，通过调整不同天线上发射信号的幅值和相位以产生干涉，使最终的信号朝着某个方向或某几个方向发射或接收。多个天线或天线阵列的发射/接收信号可以视为多个信号的叠加，通过调整各个信号的幅值和相位，即可在某些位置进行相消干涉，使各信号之和的功率降低甚至为零，同时在另一些位置进行相长干涉，使各信号之和的功率增加甚至达到峰值。
对于IRS辅助的无线通信场景下的波束赋形，除基站原有的主动波束赋形增益以外，IRS的反射单元提供被动波束赋形增益，需要对两者进行联合设计。为充分利用被动波束赋形增益，IRS的反射单元数量通常很多。如果对接入点(AP)到IRS信道和IRS到用户设备(UE)的信道状态信息(CSI)均进行实时更新，所需的信道估计开销难以接受。一部分研究者选择使用随机相移优化的方式进行设计但局限于单IRS系统。同时，由于存在乘积距离路径损耗现象，IRS的部署位置也会对实际效果产生较大影响。但目前对于多个IRS分布式部署的研究相对较少。
公开号为CN113993180A的发明专利申请在2022年1月28日公开了一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法。如图1所示，该方法在基站侧维护一个距各智能反射面最近和次近的基站记录表，表格内容包括离每个智能反射面最近的和次近的两个基站的基站编号，及对应的基站-智能反射面信道状态信息，用户测量各基站的SINR(信干噪比)值，选择SINR最大的基站作为初始接入基站，用户终端设备自带全球定位系统，通过信令反馈上报自己的位置信息及测量的SINR结果，初始接入基站找到离用户最近的智能反射面，作为候选智能反射面，然后根据候选智能反射面与用户的距离，以及SINR阈值来选取基站-智能反射面-用户链路进行数据传输。该方法实现将无源的智能反射面融入现有网络，设置一个智能反射面服务半径，合理地缩小搜索范围，减小信令开销和时延。但该技术存在如下问题：
(1)现有技术方案需要基站不断维护基站记录表，表格内容包括离每个智能反射面最近的和次近的两个基站的基站编号，以及相对应的基站—智能反射面的信道状态信息。其中，获取基站—智能反射面的信道状态信息需要大量信道估计开销。然而在用户上报SINR高于给定阈值时，现有技术没有使用智能反射面辅助该用户通信，导致资源利用率低。
(2)现有技术方案默认用户终端设备自带全球定位系统，需要用户向基站提供精确位置信息，但全球定位系统存在一定误差，可能在基站侧产生最近位置关系的错判。此外，现有技术方案仅依赖位置关系进行基站与智能反射面的匹配，未充分考虑大尺度衰落特性中阴影衰落等影响。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺点，本发明针对分布式多基站、多智能反射面、多用户系统中的为用户服务的智能反射面选择问题，提出了一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法。本发明方法在主被动波束赋形相位对齐的前提下，利用基站的发射功率与各信道大尺度衰落参数计算平均信号功率与平均干噪信号功率之比，以确定智能反射面-用户关联方案；在确定智能反射面-用户关联的基础上，提出基于1比特反馈的智能反射面反射单元相位矩阵调整方案。
具体地，本发明的一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法，应用于多智能反射面辅助下多基站服务多用户设备的场景，每个基站只服务一个用户设备，每对基站-用户设备只由一个智能反射面进行被动波束赋形。本发明方法包括如下步骤：
(一)选择与用户关联的智能反射面，包括：
(1.1)各用户设备接收各基站的参考信号，根据基站参考信号强度建立用户设备与基站的连接；
(1.2)各基站获取基站到其服务的用户设备的下行链路的信道状态信息，基站到各用户设备信道的大尺度衰落系数，基站到各智能反射面信道的大尺度衰落系数，以及各智能反射面到各用户设备信道的大尺度衰落系数；各用户设备获得自身接收信号时的噪声方差；
(1.3)设各基站仅根据其服务用户的下行链路信道状态信息进行最大比传输波束赋形，对各用户设备，任取一种智能反射面-用户设备的关联方式，并调整各智能反射面反射单元的相位，使信号经基站-智能反射面-用户设备信道与经基站-用户设备信道后的相位对齐，计算各用户设备的平均信号功率与平均干扰功率，以及平均信号功率与平均干噪信号功率的比值(ASAINR)；其中，平均信号功率与平均干噪信号功率的比值是指用户设备的平均信号功率与平均干扰功率加噪声功率之和的比值；
记录每组智能反射面-用户设备的关联方式下，用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值的最小值；
(1.4)改变各用户设备的智能反射面-用户关联方式，获得一组新的智能反射面-用户设备关联方式，然后转步骤1.3重新计算各用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值；遍历所有可能的智能反射面-用户设备的关联方式，从中选择用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值的最小值最大的一组智能反射面-用户关联方式作为最终输出，输出所获得的一组基站-智能反射面-用户设备的关联方式；
(二)基于1比特反馈调整智能反射面相位矩阵，包括：
(2.1)确定各基站-智能反射面-用户设备的关联方式，各基站随机初始化与基站关联的智能反射面的各反射单元相位，并设置为当前最高接收信号功率对应的反射单元相移取值；各用户设备初始化接收信号功率，并设置为当前最高接收信号功率；
(2.2)迭代更新各智能反射面的各反射单元相位；
将每个智能反射面的所有反射单元相位进行随机变化，关联的基站向用户设备发送信号，各用户设备更新接收信号功率，若当前接收信号功率大于当前最高接收信号功率，用户设备反馈指示1，并将当前最高接收信号功率更新为当前接收信号功率；否则，用户设备反馈指示0，并保持当前最高接收信号功率不变；当基站接收到用户设备反馈指示为1时，保持当前智能反射面的各反射单元相位，并更新当前最高接收信号功率对应的反射单元相移取值；当基站接收到用户设备反馈指示为0时，将智能反射面的各反射单元相位恢复到上一次迭代时的状态，保持当前最高接收信号功率对应的反射单元相移不变；
(2.3)重复步骤2.3，不断更新各智能反射面的各反射单元相位与各用户设备最高接收信号功率，直至达到预设的迭代次数或预设的用户设备信干噪比门限，输出最终的各用户设备最高接收信号功率及各智能反射面的反射单元相位。
本发明的优点与积极效果在于：
与现有方案相比，本发明避免了对基站/接入点与智能反射面之间的瞬时信道状态信息的估计与储存开销，同时不需要用户提供位置信息，解决了分布式多基站、多智能反射面、多用户系统中的为用户服务的智能反射面选择问题。现有技术需要基站侧建立并维护一个距各智能反射面最近和次近的基站记录表，表格内容包括离每个智能反射面最近的和次近的两个基站的基站编号，及对应的基站-智能反射面信道状态信息，以进行基站与智能反射面匹配，并进行基站端波束赋形矩阵和各智能反射面相位矩阵的设计。而本发明方法针对智能反射面相位矩阵的设计不需要实时估计基站-智能反射面信道状态信息，仅利用用户设备与基站间的交互的1比特反馈信息对与之关联的智能反射面的相位矩阵进行随机相位调整，极大节省基站-智能反射面信道与智能反射面-用户设备信道的信道估计开销。此外，本发明方法不需要获取智能反射面与用户设备的各自具体位置信息，只需估计各基站到各用户、各基站到各智能反射面、各智能反射面到各用户设备的大尺度衰落系数，相较于现有技术，避免了因仅考虑位置关系带来的路径损耗计算误差。
附图说明
图1是现有的基站及智能反射面选择方法的流程示意图；
图2是多智能反射面辅助下多基站服务多用户设备系统的架构示意图；
图3是本发明方法实现的智能反射面-用户关联流程示意图；
图4是本发明方法实现的基于1比特反馈的智能反射面相位矩阵调整方案流程图；
图5是本发明实施例仿真实验中的多智能反射面辅助下多基站服务多用户设备图；
图6是本发明实施例仿真实验中用户平均信号功率与平均干噪信号功率比值随IRS反射单元数量变化的关系图；
图7是本发明实施例对本发明中1-bit反馈算法的收敛情况的实验图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明的一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法，其所应用的多智能反射面辅助下多基站服务多用户设备系统的整体架构如图2所示，包括基站、智能反射面、用户设备。其中，基站可以是任意类型的基站，包括但不限于宏基站、皮基站、微基站等，也可以是具有一定信号处理能力的接入点；用户设备可以是任何接入无线网络的设备，包括但不限于手机、电脑、智能平板等。
现有技术中需要不断维护基站-智能反射面信道状态信息；本发明考虑每个基站只服务一个用户的场景，利大尺度衰落参数计算的平均信号功率与平均干噪信号功率比值作为智能反射面—用户关联方案的判断依据。如图2所示，各基站与各用户设备的关联关系由各用户设备接收到的各基站的参考信号功率强弱决定，每个基站只服务一个用户设备。每个基站只为其服务的单一用户设备发射有效信息，但系统中存在来自其他基站的同频干扰。每对基站-用户设备只由一个智能反射面进行被动波束赋形，如图3所示，本发明方法中，选择与用户关联的智能反射面的方案实施步骤如下：
(1.1)各用户设备接收各基站的参考信号，根据各基站参考信号强度建立与基站的连接。
每个基站只服务一个用户设备，各用户设备优先选择参考信号最高的基站，同时各基站优先选择参考信号功率最高的用户。对于用户设备，若该基站已有其他更优用户设备与之连接，用户设备将继续尝试与参考信号功率强度顺序的下一个基站进行连接，直至所有用户设备与基站建立连接。
(1.2)各基站获得到其服务用户设备的下行链路信道状态信息，并获得各基站到各用户设备、各基站到各智能反射面、各智能反射面到各用户设备信道的大尺度衰落系数。各用户设备获得其自身接收信号时的噪声方差。
获得以上下行链路信道状态信息、各信道大尺度衰落系数与各用户设备噪声方差的方法包括但不限于各基站在下行链路向各用户终端发送用于信道估计或信道质量测量的参考信号，以及根据信道互易性直接获得下行链路信道状态信息，或以上两种方式的特定混合方法。
设获得第n个基站到第k个用户设备的直接信道的大尺度衰落系数为
Figure BDA0004190355910000051
第n个基站到第j个智能反射面信道的大尺度衰落系数为/>
Figure BDA0004190355910000052
第j个智能反射面到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数为/>
Figure BDA0004190355910000053
(1.3)假设各基站仅根据其服务用户的下行链路信道状态信息进行最大比传输(MRT)波束赋形，对每个用户设备，任意取一种可能的智能反射面-用户设备关联方式，并调整各智能反射面反射单元的相位，使信号经基站-智能反射面-用户设备信道与经基站-用户设备信道后的相位对齐，计算各用户设备处的平均信号功率与平均干扰功率，以及平均信号功率与平均干噪信号功率的比值。平均信号功率与平均干扰功率由基站发射功率、各信道大尺度衰落系数以及各用户设备噪声方差计算得到。
第k个用户设备的平均信号功率E{yk 2}为：
Figure BDA0004190355910000054
其中，yk为第k个用户设备接收到的来自第k个基站的原始信号；P为基站的发射功率；L为基站处的天线数量；M为智能反射面的反射单元数量；
Figure BDA0004190355910000055
为第k个基站到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数；aj,k表示第j个智能反射面是否服务第k个用户设备，当aj,k＝1，表示第j个智能反射面服务第k个用户设备，当aj,k＝0，表示第j个智能反射面不服务第k个用户设备；qk,j,k表示第k个基站经由第j个智能反射面到第k个用户设备处的平均大尺度信道增益，qk,j,k＝βk,jηj,k；Γ(·)表示Gamma函数；/>
Figure BDA0004190355910000056
为智能反射面的编号集合。
在计算基站-智能反射面-用户设备级联信道时，假设各智能反射面相位矩阵已调整完毕，可使反射信号与基站发射的直接信号相位对齐，因此该级联信道的大尺度衰落为基站-智能反射面信道与智能反射面-用户设备信道的大尺度衰落的乘积。
第k个用户设备的平均干扰功率E{|Ik|2}为：
Figure BDA0004190355910000057
其中，Ik为第k个用户设备接收到的来自其他基站的干扰；
Figure BDA0004190355910000058
表示基站-用户设备对的编号集合；/>
Figure BDA0004190355910000059
为第n个基站到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数；qn,j,k表示第n个基站经由第j个智能反射面到第k个用户设备处的大尺度信道增益。
平均信号功率与平均干噪信号功率的比值(Average Signal to AverageInterference plus Noise Ratio,ASAINR)指用户设备的平均信号功率与平均干扰功率加噪声功率之和的比值。第k个用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值γk计算方式如下：
Figure BDA0004190355910000061
其中，σ2为第k个用户设备处的噪声平均功率，即步骤1.2获得的用户设备噪声方差。
记录当前各用户的智能反射面-用户设备关联方式，寻找其中用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值最小的值并记录。
(1.4)对各用户设备改变智能反射面-用户关联方式，获得一组新的智能反射面-用户设备关联方式，然后继续转步骤1.3重新计算用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率比值，直至遍历所有可能的智能反射面-用户设备的关联方式，对比所有关联方式中最小的所有用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值，选择其中比值最大的一组智能反射面-用户关联方式，作为最终的关联方式。
本发明方法中，在确定最终智能反射面—用户关联方式后，用户设备根据其接收到的信号功率强度变化，进行1比特的反馈指示传输，服务该用户设备的基站根据接收到的反馈指示，对关联的智能反射面各反射单元的相移进行一定范围内的随机相位改变，直至达到可停止条件。如图4所示，本发明方法基于1比特反馈的智能反射面相位矩阵调整方案的实施步骤如下。
(2.1)确定基站-智能反射面-用户设备的关联方式，各基站仅根据其服务用户的下行链路信道状态信息进行最大比传输波束赋形。
(2.2)在第一次迭代过程中，各基站对与之关联的智能反射面的各反射单元相位进行随机初始化，设θt,k,i表示第t次迭代时第k个智能反射面的第i个反射单元的相移，初始化时得到θ1,k,i∈[0,2π),i＝1,2,…,M；设θ0,k,i为当前最高接收信号功率对应的反射单元相移取值，初始θ0,k,i＝θ1,k,i，i＝1,2,...,M。本发明实施例中，每个基站只服务一个用户设备，每对基站-用户设备只由一个智能反射面进行被动波束赋形，可标记相关联的基站、用户设备与智能反射面的编号一致，例如均为编号k。
在第一次迭代过程中，各基站也可根据已知的级联信道与直接信道计算信道间相位差值，设置与之关联的智能反射面初始相位矩阵。
初始化完成之后，各基站对与之关联的智能反射面的相位矩阵进行记录。为便于表示，设各智能反射面的反射单元数量为M，本发明保护情况包括但不限于各智能反射面的反射单元数量相同的情况。
用户设备初始化接收信号功率，并将其设定为当前最高接收信号功率。设第k个用户设备处的接收信号功率为r1,k，初始设置第k个用户当前最高接收信号功率r0,k＝r1,k。用户设备可以通过包括但不限于码分等方式获取接收信号功率。
(2.3)在第二次及以上迭代过程中，对每个智能反射面的所有反射单元相位进行随机变化，即θt,k,i＝θ0,k,i+δt,k,i,i＝1,2,…,M，其中δt,k,i在[-Δ,Δ]均匀分布，为第t次迭代时第k个智能反射面的第i个反射单元变化的相移。Δ为每次随机相移变化的最大步长，其取值范围为(0,π]。当智能反射面的相位取值范围离散时，设离散相位间隔为δ，1比特反馈算法的随机相移变化的最大步长为nδ，δt,k,i的相位变化范围为从-nδ到nδ的离散取值。n为正整数。
(2.4)在第二次及以上迭代过程中，进行步骤2.3的智能反射面反射单元相位随机变化后，各用户设备更新接收信号功率。第t次迭代时，第k个用户设备处的接收信号功率为rt,k。如果rt,k＞r0,k，第k个用户设备反馈指示“1”，并令r0,k＝rt,k；如果rt,k≤r0,k，第k个用户设备反馈指示“0”，并保持r0,k不变。对于第k个基站，若收到用户设备的反馈指示为“1”，则更改与之关联的智能反射面的反射单元相移取值，即更新与之关联的智能反射面的相位矩阵，令θ0,k,i＝θt,k,i,i＝1,2,…,M；若收到反馈指示为“0”，则保持与之关联的智能反射面的反射单元相移取值θ0,k,i,i＝1,2,…,M不变，即将与之关联的智能反射面的相位矩阵恢复到上一次迭代时的状态。为便于表示，记用户设备的反馈指示为“1”或“0”，本发明保护情况包括但不限于任何能反应用户设备情况的反馈指示。引入二元变量bt,k，当UE反馈指示“1”时，bt,k＝1，反之bt,k＝0。对于t≥2，IRS的各反射单元相位可以表示为
Figure BDA0004190355910000071
在第t次迭代，第k个UE处的接收信号yt,k为：
Figure BDA0004190355910000072
其中，xt,k表示第t次迭代时第k个AP发往第k个UE的原始信号，
Figure BDA0004190355910000073
表示第k个AP到第k个UE使用MRT波束赋形后的等效直接信道，aj,k表示对应的IRS是否服务UE：当aj,k＝1，表示第j个IRS服务第k个UE；当aj,k＝0，表示第j个IRS不服务第k个UE；hk,j表示第k个AP使用MRT波束赋形后到第j个IRS的等效信道；gj,k＝[gj,k,1,gj,k,2,…,gj,k,M]表示第j个IRS到第k个UE的信道；第j个IRS的反射矩阵可以表示为对角阵/>
Figure BDA0004190355910000074
Φt,j表示第t次迭代时第j个IRS的反射矩阵。
进而，可以计算出第t次迭代时第k个UE的SINR与对应的根据香农公式计算出的可达速率。
(2.5)重复步骤2.4，不断更新各智能反射面的反射单元相位与各用户设备最高接收信号功率值，直至达到预设的迭代次数或预设的用户设备处SINR门限。最后输出各智能反射面的反射单元相位与各用户设备最高接收信号功率。
本发明的基于1比特反馈的智能反射面相位矩阵调整方案，不依赖基站到智能反射面的信道状态信息设计智能反射面相位矩阵，迭代更新各智能反射面的反射单元相位，通过1比特反馈指示决定每次随机变化的智能反射面相位矩阵是否保留，同时各用户设备记录当前最高接收信号功率，极大节省基站-智能反射面信道与智能反射面-用户设备信道的信道估计开销。
对本发明方法进行仿真实验，一些实验结果如图5-7所示。
如图5所示，该场景中4个AP配置单天线，发射功率为40dBm，4个IRS服务4个单天线UE，通过本发明方法建立对应编号的AP-IRS-UE的关联连接，利用蒙特卡洛方法取2000次不同的信道，将各IRS的反射单元数量从0逐渐增加至1000。由图6可以看出，各UE的ASAINR随着IRS反射单元数量M的增加而增加。如UE1，其距离为其服务的AP与IRS较近，受到来自其他UE的较强干扰，M增加时，其获得的波束赋形增益可以有效弥补来自其他UE的干扰增强。UE2距离为其服务的AP最近，在M较小时，主动波束赋形的增益使其ASAINR最高，但在M增加时，受大尺度衰落系数影响，其获得的被动波束赋形增益相较于UE1较弱，性能提升弱于UE1。由此可以看出，要实现较高的IRS被动波束赋形增益，需要提升反射单元数量。同时UE与为其服务的AP及IRS的距离也会影响其性能，为使距离AP更远的UE有更好的使用体验，应为其配备具有更多反射单元的IRS或增加IRS数量。
如图7所示，IRS的M为50时，分别在步长为π/30、π/20、π/10的1-bit反馈算法的收敛情况与对应信道状态下使用D-MRT、E-MRT算法的收敛速率。D-MRT算法是指将根据AP到UE直接链路信道CSI求得的MRT波束赋形。E-MRT算法是指调整IRS反射单元相位使之与AP到UE直接链路信号相位对齐的联合波束赋形。实验场景为单IRS辅助的单AP服务单UE系统，AP到UE信道、AP到IRS信道、IRS到UE信道的大尺度衰落均值均设为0.1，小尺度衰落均服从瑞利分布。从图中可以看出，D-MRT只利用AP主动波束赋形的增益，忽略IRS的被动波束赋形作用，IRS对信号进行随机反射，对应的接收信号强度从整体来看最弱。E-MRT实现了IRS被动波束赋形后的信号与主动波束赋形对齐，其对应的接收信号强度最强，但相位对齐意味着需要掌握AP到IRS信道与IRS到UE信道的精确CSI，随着M的增大，对应的信道估计开销也随之增大。对于不同步长取值，经过足够多次反馈以后，均能达到收敛，图中画出了横坐标为100的整数倍时对应的结果。步长越小时收敛趋向的值越接近E-MRT的效果。本发明方法采用的1-bit反馈算法并不需要与IRS信道有关的CSI信息，在M增大时具有节省信道估计开销的作用。
由上实验结果证明，采用本发明方法解决了分布式多基站、多智能反射面、多用户设置系统中的为用户服务提供智能反射面选择的问题，通过适当选择相位调整的步长提升1-bit反馈算法的收敛速率，收敛后的1-bit反馈算法能够接近主被动波束赋形相位对齐时的性能，同时降低对信道估计精度的要求。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。本发明省略了对公知组件和公知技术的描述，以避免赘述和不必要地限制本发明。上述实施例中所描述的实施方式也并不代表与本申请相一致的所有实施方式，在本发明技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性的劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法，用于多智能反射面辅助下的多基站服务多用户设备场景，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(一)选择与用户关联的智能反射面，包括：
(1.1)各用户设备接收各基站的参考信号，根据基站参考信号强度建立用户设备与基站的连接；
(1.2)各基站获取基站到其服务的用户设备的下行链路的信道状态信息，基站到各用户设备信道的大尺度衰落系数，基站到各智能反射面信道的大尺度衰落系数，以及各智能反射面到各用户设备信道的大尺度衰落系数；各用户设备获得自身接收信号时的噪声方差；
(1.3)设各基站仅根据其服务用户的下行链路信道状态信息进行最大比传输波束赋形，对各用户设备，任取一种智能反射面-用户设备的关联方式，并调整各智能反射面反射单元的相位，使信号经基站-智能反射面-用户设备信道与经基站-用户设备信道后的相位对齐，计算各用户设备的平均信号功率与平均干扰功率，以及平均信号功率与平均干噪信号功率的比值；其中，平均信号功率与平均干噪信号功率的比值是指用户设备的平均信号功率与平均干扰功率加噪声功率之和的比值；
记录每组智能反射面-用户设备的关联方式下，用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值的最小值；
(1.4)改变各用户设备的智能反射面-用户关联方式，获得一组新的智能反射面-用户设备关联方式，然后转步骤1.3重新计算各用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值；遍历所有可能的智能反射面-用户设备的关联方式，从中选择用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值的最小值最大的一组智能反射面-用户关联方式作为最终输出，输出所获得的一组基站-智能反射面-用户设备的关联方式；
(二)基于1比特反馈调整智能反射面相位矩阵，包括：
(2.1)确定各基站-智能反射面-用户设备的关联方式，各基站随机初始化与基站关联的智能反射面的各反射单元相位，并设置为当前最高接收信号功率对应的反射单元相移取值；各用户设备初始化接收信号功率，并设置为当前最高接收信号功率；
(2.2)迭代更新各智能反射面的各反射单元相位；
将每个智能反射面的所有反射单元相位进行随机变化，关联的基站向用户设备发送信号，各用户设备更新接收信号功率，若当前接收信号功率大于当前最高接收信号功率，用户设备反馈指示1，并将当前最高接收信号功率更新为当前接收信号功率；否则，用户设备反馈指示0，并保持当前最高接收信号功率不变；当基站接收到用户设备反馈指示为1时，保持当前智能反射面的各反射单元相位，并更新当前最高接收信号功率对应的反射单元相移取值；当基站接收到用户设备反馈指示为0时，将智能反射面的各反射单元相位恢复到上一次迭代
时的状态，保持当前最高接收信号功率对应的反射单元相移不变；
(2.3)重复步骤2.2，不断更新各智能反射面的各反射单元相位与各用户设备最高接收信号功率，直至达到预设的迭代次数或预设的用户设备信干噪比门限，输出最终的各用户设备最高接收信号功率及各智能反射面的反射单元相位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤1.3中，在每一组智能反射面-用户设备的关联方式中，第k个用户设备的平均信号功率E{|yk|2}计算为：
Figure FDA0004190355890000021
其中，yk为第k个用户设备接收到的来自第k个基站的原始信号；P为基站的发射功率；L为基站处的天线数量；M为智能反射面的反射单元数量；
Figure FDA0004190355890000022
为第k个基站到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数；aj,k标记第j个智能反射面是否服务第k个用户设备，当aj,k＝1，表示第j个智能反射面服务第k个用户设备，当aj,k＝0，表示第j个智能反射面不服务第k个用户设备；qk,j,k表示第k个基站经由第j个智能反射面到第k个用户设备处的平均大尺度信道增益，qk,j,k＝βk,jηj,k，/>
Figure FDA0004190355890000023
为第k个基站到第j个智能反射面信道的大尺度衰落系数，/>
Figure FDA0004190355890000024
为第j个智能反射面到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数；Γ(·)表示Gamma函数；/>
Figure FDA0004190355890000025
为智能反射面的编号集合；
第k个用户设备的平均干扰功率E{|Ik|2}为：
Figure FDA0004190355890000026
其中，Ik为第k个用户设备接收到的来自其他基站的干扰；
Figure FDA0004190355890000027
表示基站-用户设备对的编号集合；/>
Figure FDA0004190355890000028
为第n个基站到第k个用户设备信道的大尺度衰落系数；qn,j,k表示第n个基站经由第j个智能反射面到第k个用户设备处的平均大尺度信道增益；
第k个用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值γk计算如下：
Figure FDA0004190355890000029
其中，σ2为第k个用户设备的噪声平均功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤2.2包括：
设用户设备关联的智能反射面、基站的编号均为k，设第k个用户设备的当前最高接收信号功率为r0,k，当前最高接收信号功率对应的智能反射面的反射单元相移取值为θ0,k,i，i＝1,2,…,M，M为智能反射面的反射单元数量；
设第t次迭代时，对第k个智能反射面的所有反射单元相位进行随机变化，表示为：
θt,k,i＝θ0,k,i+δt,k,i,i＝1,2,…,M；
其中，δt,k,i为第t次迭代时第k个智能反射面的第i个反射单元变化的相移；δt,k,i在[-Δ,Δ]中均匀分布，Δ为每次随机相移变化的最大步长，取值范围为(0,π]；
当智能反射面的相位取值范围离散时，设离散相位间隔为δ，随机相移变化的最大步长为nδ，相位变化范围为从-nδ到nδ的的离散取值，n为正整数。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述的步骤2.2包括：
在第t次迭代，将智能反射面的所有反射单元相位进行随机变化后，第k个用户设备的接收信号表示为
Figure FDA0004190355890000031
其中，xt,k表示在第t次迭代时第k个基站发送给第k个用户设备的原始信号；
Figure FDA0004190355890000032
表示第k个基站到第k个用户设备使用最大比传输波束赋形后的等效直接信道；/>
Figure FDA0004190355890000033
为智能反射面的编号集合；aj,k标记第j个智能反射面是否服务第k个用户设备，当aj,k＝1，表示第j个智能反射面服务第k个用户设备，当aj,k＝0，表示第j个智能反射面不服务第k个用户设备；gj,k表示第j个智能反射面到第k个用户设备的信道；Φt,j表示第t次迭代时第j个智能反射面的反射矩阵；hk,j表示第k个基站使用最大比传输波束赋形后到第j个智能反射面的等效信道；
进而再计算出第t次迭代时第k个用户设备的信干噪比。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤2.1中，在初始化智能反射面的相位矩阵时，各基站根据已确定的基站-智能反射面-用户设备的级联信道与基站-用户设备直接信道，计算信道间相位差值，设置为基站关联的智能反射面的初始的相位矩阵。
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CN117221978A (zh) * 2023-09-11 2023-12-12 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 无源阵列辅助的电力物联网节点间数据传输方法及装置

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