CN116865798B - 高速铁路去蜂窝大规模mimo系统的智能超表面相移方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法，包括以下步骤：构建RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络；计算每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道以及车载移动中继MR处的信噪比和系统的可达速率；当相移矩阵固定时，采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量；并基于PPO的RIS相移设计方案，在PPO算法模型中包含有两个神经网络：Actor网络和Critic网络，且PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数来提高决策能力。本发明可以更低的运行时间实现高效的可达速率，实现高速铁路环境的实时决策，为高速铁路移动通信的发展提供强有力的支撑。
Description
技术领域
本发明涉及一种无线移动通信方法，具体地说是一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法。
背景技术
随着智能铁路的发展，对高速铁路网络的数据传输速率也就提出了更高的要求。然而，高速铁路网络的频繁切换现象严重制约着数据传输速率性能。在此背景下，去蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)技术构建了以用户为中心的传输设计，使多个随机分布的接入点(AP)能够在没有小区边界的情况下联合地服务于网络中的所有用户。因此，将去蜂窝大规模MIMO应用到高速铁路场景中，可以规避网络频繁切换的问题，增加高速铁路的网络覆盖，并提高数据传输速率。
而智能超表面(RIS)由于具备调控无线电信号传播的能力，因此受到了工业界和学术界的广泛关注。RIS是由许多低成本的无源元件所组成，通过调整每个元件的幅度和/或相位，塑造无线传播环境，从而能够提高无线信号的传输质量。
去蜂窝大规模MIMO和智能超表面(RIS)是两种提高高速铁路网络数据传输速率的技术。借鉴去蜂窝大规模MIMO和RIS的优势，一些学者将去蜂窝大规模MIMO与RIS集成到无线网络中。但这种集成工作目前还都只能应用在静态或低速的场合中。此外，当前大多RIS相移设计方法依赖于假设的数学模型，但在真实的高速铁路场景中，无线电散射的快速变化，将导致真实场景与假设数学模型的严重失配，使得性能下降，并且其计算复杂度高，难以在真实的高速铁路环境中部署。因此，如何将RIS技术应用于高速铁路去蜂窝大规模MIMO，仍是一个未能加以有效解决的难题。
发明内容
本发明的目的就是提供一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法，以能够在较低的运行时间内获得更高的可达速率，从而有助于在动态的高速铁路网络中进行实时决策。
本发明的目的是这样实现的：
一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法，包括以下步骤：
S1、构建智能超表面(RIS)赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络；所述网络包括：部署在铁路轨道沿线的L个配备N根天线的接入点AP，部署在每趟运行列车顶部的单天线的车载移动中继MR，以及在每个车载移动中继MR旁部署的一个具有M个元素的RIS相移。
S2、从每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道为：
其中，代表第l个接入点AP与车载移动中继MR之间的信道，/>代表RIS与车载移动中继MR之间的信道，/>代表第l个接入点AP与RIS之间的信道。
S3、RIS的相移矩阵Φ为：其中，θm∈[0,2π)表示第m个元素的相移。
S4、车载移动中继MR接收到的信号为：
其中，表示噪声，x表示发送到车载移动中继MR的信号，并且满足E{|x|2}＝1，wl表示车载移动中继MR与第l个接入点AP的波束赋形向量，并且满足||wl||2≤Pl,max；这里，Pl,max表示第l个接入点AP的最大传输功率。
S5、车载移动中继MR处的信噪比为：
S6、系统的可达速率为：
Ra＝log2(1+γ)
S7、当相移矩阵Φ固定时，采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量为：
S8、将可达速率最大化的优化目的转化为：
s.t.|θm|＝1,m＝1,…,M
S9、基于PPO的RIS相移设计，包括以下子步骤：
S9-1基于PPO的RIS相移设计方案的组成部分包括：
状态空间：当前RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO通信系统状态st为：
其中，γ(t-1)表示上一时间t-1的信噪比。
动作空间：智能体根据观察到的状态选择调整RIS相移的动作；定义的动作空间at为：
其中，表示t时刻的RIS相移。
奖励函数：以求取系统的最大化可达速率，奖励函数rt定义为：
其中，表示t时刻RIS赋能高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的可达速率。
S9-2在PPO算法模型中包含有两个神经网络：Actor网络和Critic网络，并且，PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数J(θA)来提高决策能力：
其中，表示Actor网络更新前的参数，/>代表参数更新幅度，/>为优势函数，其表示为：
其中，表示折扣因子，/>表示Critic网络更新前的参数。
S9-3 Actor网络的损失函数J(θA)由以下函数取得：
其中，ρt(θA)代表参数更新幅度，clip(·)函数负责将ρt(θA)限制于置信区间(1-ε,1+ε)内。
S9-4在PPO算法模型中，θA通过下式更新：
其中，αA表示学习速率，为在第b次转换序列中实现的JCLIP(θA)。
θC通过下式更新：
其中，αB代表学习速率，并且Vtar(sb)表示为：
针对高速铁路网络的高度动态性，本发明提出了一种RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络架构，制定了RIS相移优化策略；通过基于深度强化学习(DRL)的方案，即基于近端策略优化(PPO)的RIS相移设计方案，实现了高效的RIS相移控制，从而实现了最大化的可达速率。
本发明通过构建RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络，计算每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道以及车载移动中继MR处的信噪比和系统的可达速率；当相移矩阵Φ固定时，采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量；并基于PPO的RIS相移设计方案，在PPO算法模型中包含有两个神经网络：Actor网络和Critic网络，且PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数J(θA)来提高决策能力。
本发明是一种适用于高速铁路去蜂窝大规模MIMO场景的RIS相移设计方法，可以以更低的运行时间实现高效的可达速率，实现高速铁路环境的实时决策，为高速铁路移动通信的发展提供强有力的支撑。
附图说明
图1是RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络示意图。
图2是基于近端策略优化的相移RIS设计架构图。
具体实施方式
如图1所示，在智能超表面(RIS)赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络中，L个配备N根天线的接入点AP沿着铁路轨道部署。为了避免列车车体造成的穿透损失，在列车顶部部署了单天线的车载移动中继MR，其作为为乘客提供服务的中继。此外，在距离车载移动中继MR距离为0.6m处部署一个具有M个元素的智能超表面(RIS)相移，进一步提高数据传输速率性能。值得注意的是，因为高速铁路通信的主要性能瓶颈位于车载移动中继MR和接入点AP之间的链路，所以，关注于车载移动中继MR和接入点AP之间的链路传输，就有可能使得系统的可达速率最大化。
令表示从每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道，其可表示为：
其中，代表第l个接入点AP与车载移动中继MR之间的信道，/>代表RIS与车载移动中继MR之间的信道，/>代表第l个接入点AP与RIS之间的信道。
RIS的相移矩阵Φ为：
其中，θm∈[0,2π)表示第m个元素的相移。
在高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统中，车载移动中继MR接收到的信号可表示为：
其中，表示噪声，x表示发送到车载移动中继MR的信号，并且满足E{|x|2}＝1，wl表示车载移动中继MR与第l个接入点AP的波束赋形向量，并且满足||wl||2≤Pl,max。这里，Pl,max表示第l个接入点AP的最大传输功率。
然后，可以获得车载移动中继MR处的信噪比，可表示为：
至此，系统的可达速率为：
Ra＝log2(1+γ)
当相移矩阵Φ固定时，可以采用最大比传输方法来获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量其表示为：
本发明旨在设计有效的相移矩阵，使得RIS赋能高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的可达速率最大化。因此，可达速率最大化的优化问题就可以转化为：
s.t.|θm|＝1,m＝1,…,M
由于RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统是高度时变的，使得基于传统优化算法难以得出高效的RIS相移设计方案。因此，本发明提出了一种基于近端策略优化(PPO)的算法来学习RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO环境，并做出高效的RIS相移设计决策。
基于PPO的RIS相移设计：
图2显示了PPO智能体与RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO环境之间的交互。在当前时间t，基于PPO的RIS相移设计方案的关键组成部分如下：
状态空间：当前RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO通信系统状态st为：
其中，γ(t-1)表示上一时间t-1的信噪比。
动作空间：PPO智能体根据观察到的状态选择调整RIS相移的动作。定义的动作空间at为：
其中，表示t时刻的RIS相移。
奖励函数：以求取系统的最大化可达速率。因此，奖励函数rt定义为：
其中，表示t时刻RIS赋能高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的可达速率。
在PPO算法模型中包含有两个神经网络：Actor网络和Critic网络，并且，PPO算法主要通过构造Actor网络的损失函数J(θA)来提高决策能力：
其中，表示Actor网络更新前的参数，/>代表参数更新幅度，/>为优势函数，其表示为：
其中，表示折扣因子，/>表示Critic网络更新前的参数。
Actor网络的损失函数J(θA)可由以下函数取得：
其中，ρt(θA)代表参数更新幅度，clip(·)函数负责将ρt(θA)限制于置信区间(1-ε,1+ε)内。
在PPO算法模型中，θA通过下式更新：
其中，αA表示学习速率，为在第b次转换序列中实现的JCLIP(θA)。
θC通过下式更新：
其中，αB代表学习速率，并且Vtar(sb)表示为：
本发明可以以更低的运行时间实现高效的可达速率，有利于实现高速铁路环境的实时决策，为高速铁路移动通信的发展提供强有力的支撑。
如图2所示，分别对Actor网络和Critic网络参数等进行初始化；然后，采集RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO通信系统的初始状态。之后，选择动作，决策出RIS相移设计方案。在执行所设计的RIS相移之后，获得的相应奖励。随后，RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的状态演变为下一状态。PPO智能体将转换序列保存到经验池中。之后，将随机采样B个转换序列，用于训练PPO模型。
基于PPO的智能超表面相移设计伪代码如下表所示：
Claims (1)
1.一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法，其特征是，包括以下步骤：
S1、构建智能超表面(RIS)赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络；所述网络包括：部署在铁路轨道沿线的L个配备N根天线的接入点AP，部署在每趟运行列车顶部的单天线的车载移动中继MR，以及在每个车载移动中继MR旁部署的一个具有M个元素的RIS相移；
S2、从每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道为：
其中，代表第l个接入点AP与车载移动中继MR之间的信道，/>代表RIS与车载移动中继MR之间的信道，/>代表第l个接入点AP与RIS之间的信道；
S3、RIS的相移矩阵Φ为：其中，θm∈[0,2π)表示第m个元素的相移；
S4、车载移动中继MR接收到的信号为：
其中，表示噪声，x表示发送到车载移动中继MR的信号，并且满足E{|x|2}＝1，wl表示车载移动中继MR与第l个接入点AP的波束赋形向量，并且满足||wl||2≤Pl,max；这里，Pl,max表示第l个接入点AP的最大传输功率；
S5、车载移动中继MR处的信噪比为：
S6、系统的可达速率为：
Ra＝log2(1+γ)
S7、当相移矩阵Φ固定时，采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量为：
S8、将可达速率最大化的优化目的转化为：
s.t.|θm|＝1,m＝1,…,M
S9、基于PPO的RIS相移设计，包括以下子步骤：
S9-1基于PPO的RIS相移设计方案的组成部分包括：
状态空间：当前RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO通信系统状态st为：
其中，γ(t-1)表示上一时间t-1的信噪比；
动作空间：智能体根据观察到的状态选择调整RIS相移的动作；定义的动作空间at为：
其中，表示t时刻的RIS相移；
奖励函数：以求取系统的最大化可达速率，奖励函数rt定义为：
其中，表示t时刻RIS赋能高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的可达速率；
S9-2在PPO算法模型中包含有两个神经网络：Actor网络和Critic网络，并且，PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数J(θA)来提高决策能力：
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S9-3Actor网络的损失函数J(θA)由以下函数取得：
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