CN117119499B - 一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无线信息与能量同传技术领域，本发明公开了一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法包括，获取基站到ARIS、ARIS到终端设备以及基站到终端设备的信道增益；根据信道增益，计算终端设备处的传输速率和采集到的能量，以及系统总功率消耗；以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。本方法适用于由一个基站、一个ARIS以及一个终端设备组成的SWIPT系统。具体来说，所提方法以终端设备的采集能量为约束，构建SWIPT系统能效最大化问题，利用交替优化算法优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子。

Description

一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法
技术领域
本发明涉及无线信息与能量同传技术领域，尤其涉及一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法。
背景技术
随着物联网技术快速发展，物联网设备的数量呈现爆炸式增长，然而大多数互联网设备电池容量有限，这从根本上限制了设备的信息传输能力。SWIPT技术利用接收端处接收到的信号，同时进行信息解码和能量采集，在一定程度上摆脱了电池容量限制。通常，在SWIPT系统中不能对相同的接收信号执行信息解码和能量采集操作，因为射频信号上的能量采集操作会破坏信号的信息内容。因此，在终端设备采用功率分配接收器将接收到的信号分成两个具有一定功率分配比的不同功率电平的功率流，以同时进行信息解码和能量采集。然而，无线信号传输和能量采集均易受到周围障碍物和信道衰落影响。考虑到可重构智能表面（RIS, Reconfigurable Intelligent Surface）中每个反射单元都可以独立调节入射电磁波的相位和幅度，利用无源RIS辅助SWIPT系统通信能够改善信道质量。但是，传统无源RIS难以克服实际信号传输过程中的衰落问题。为此，ARIS应运而生，与无源RIS不同，其能够通过同时调整信号相位和放大反射信号振幅降低衰落效应影响，因而受到了国内外学者的广泛关注。
此外，随着超高速率无线服务和无处不在的接入需求不断增长，能源消耗急剧增加，而现有研究主要集中在优化系统吞吐量方面，忽略了传输速率和能量消耗之间的平衡。将SWIPT和ARIS集成到一个系统中可以融合这两种技术的优势，对于寻求绿色通信方案具有重大意义。
发明内容
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，适用于由一个基站、一个ARIS以及一个终端设备组成的SWIPT系统。该方法旨在解决现有技术中忽略系统传输速率和能量消耗平衡的技术问题。具体而言，以终端设备的采集能量为约束，以最大化SWIPT系统的能效为目标。仿真结果表明，与无RIS方案以及无源RIS辅助的传输方案相比，本发明所提方案显著提升了SWIPT系统的能量效率。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，包括：
获取基站到ARIS、ARIS到终端设备以及基站到终端设备的信道增益；根据信道增益，计算终端设备处的传输速率和采集到的能量，以及系统总功率消耗；以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述终端设备的信道增益包括，终端设备处的接收信号表示为：
；
其中，表示共轭转置操作；表示基站与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS的反射系数，与分别表示ARIS第个反射单元的振幅与相位，并且，为虚数单位，表示对角化操作；表示基站与ARIS各反射单元之间的信道衰落矩阵，其中；表示基站的波束成形向量；表示基站向终端设备发送的信息，其中，表示取数学期望操作，表示对复数取模操作；和分别表示ARIS和终端设备处的高斯白噪声，其分别服从均值为0、方差为和的复高斯分布，记作和，式中表示维的零向量，表示维的单位矩阵。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述SWIPT系统包括，在SWIPT系统中，终端设备处接收信号可分为信息解码信号与能量采集信号两部分，其分别表示为：
；
其中，表示终端设备的功率分配因子，表示在信号处理过程中产生的附加噪声，其服从均值为0、方差为的复高斯分布，记作。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述传输速率包括，根据式（2），信息解码信号部分的传输速率表示为：
；
其中，表示对向量取二范数操作。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述采集到的能量包括，根据式（3），能量采集信号部分的采集能量表示为：
；
其中，表示能量转换效率。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述SWIPT系统的总功率消耗包括基站消耗的功率、ARIS消耗的功率以及终端设备消耗的功率，其中ARIS消耗的放大功率表示为：
；
其中，表示对矩阵取F范数操作；SWIPT系统总功率消耗表示为：
；
其中，表示基站的电路功率消耗；为ARIS放大器效率；和分别表示ARIS每个反射单元的电路功率消耗和直流偏置功率消耗；表示终端设备的电路功率消耗。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述SWIPT系统的总功率消耗还包括，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率，构建的优化问题如下：
；
其中，（8a）表示采集能量约束以保障终端设备的基本功率消耗需求，是采集能量最小值；（8b）表示ARIS最大振幅约束，是ARIS第m个反射单元的振幅最大值；（8c）表示终端设备的功率分配因子取值范围约束，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，由于所述基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子变量在优化问题中相互耦合，所以利用交替优化算法迭代求解，将问题分解成三个子问题；
固定ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，优化基站波束成形向量，构建子问题如下：
；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过半正定松弛算法松弛非凸的秩一约束，将子问题转化为凸优化问题，用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解后的基站波束成形矩阵，通过奇异值分解，恢复出优化后的基站波束成形向量。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，固定基站波束成形向量和终端设备的功率分配因子，优化ARIS反射系数，构建子问题如下：
；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过SDR算法松弛非凸的秩一约束，将该子问题转化为凸优化问题，可用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解得到的通过奇异值分解，恢复出优化后的ARIS反射系数。
作为本发明所述的有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的一种优选方案，其中：所述最大化SWIPT系统的能量效率还包括，固定基站波束成形向量和ARIS反射系数，优化终端设备的功率分配因子，由于系统功率消耗与变量无关，对此构建子问题如下：
；
由于目标函数是关于的单调递增函数，当目标函数取得最大值时，采集能量取得最小值，根据采集能量约束，得到优化后的终端设备的功率分配因子如下：
；
对三个子问题采用AO算法进行迭代求解，直至目标函数收敛。
本发明的有益效果：本发明考虑SWIPT系统中用户进行安全通信时，以ARIS辅助的能量效率。以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，设计了基于交替优化的迭代算法求解优化问题，有效的最大化SWIPT系统的能效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法流程示意图。
图2为本发明一个实施例提供的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的仿真示意图。
图3为本发明一个实施例提供的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法的系统示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，本发明提出了一种有源可重构智能表面（ARIS, ActiveReconfigurable Intelligent Surface）辅助的无线信息与能量同传（SWIPT,Simultaneous Wireless Information and Power Transfer）方法，适用于由一个基站、一个ARIS以及一个终端设备组成的SWIPT系统。该方法旨在解决现有技术中忽略系统传输速率和能量消耗平衡的技术问题。具体而言，以终端设备的采集能量为约束，以最大化SWIPT系统的能效为目标。仿真结果表明，与无RIS方案以及无源RIS辅助的传输方案相比，本发明所提方案显著提升了SWIPT系统的能量效率。
S1：获取基站到ARIS、ARIS到终端设备以及基站到终端设备的信道增益。
更进一步的，所述终端设备的信道增益包括，终端设备处的接收信号表示为：
；
其中，表示共轭转置操作；表示基站与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS的反射系数，与分别表示ARIS第个反射单元的振幅与相位，并且，为虚数单位，表示对角化操作；表示基站与ARIS各反射单元之间的信道衰落矩阵，其中；表示基站的波束成形向量；表示基站向终端设备发送的信息，其中，表示取数学期望操作，表示对复数取模操作；和分别表示ARIS和终端设备处的高斯白噪声，其分别服从均值为0、方差为和的复高斯分布，记作和，式中表示维的零向量，表示维的单位矩阵。
S2：根据信道增益，计算终端设备处的传输速率和采集到的能量，以及系统总功率消耗。
更进一步的，所述SWIPT系统包括，在SWIPT系统中，终端设备处接收信号可分为信息解码信号与能量采集信号两部分，其分别表示为：
；
其中，表示终端设备的功率分配因子，表示在信号处理过程中产生的附加噪声，其服从均值为0、方差为的复高斯分布，记作。
应说明的是，所述传输速率包括，根据式（2），信息解码信号部分的传输速率表示为：
；
其中，表示对向量取二范数操作。
更进一步的，所述采集到的能量包括，根据式（3），能量采集信号部分的采集能量表示为：
；
其中，表示能量转换效率。
S3：以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
更进一步的，所述SWIPT系统的总功率消耗包括基站消耗的功率、ARIS消耗的功率以及终端设备消耗的功率，其中ARIS消耗的放大功率表示为：
；
其中，表示对矩阵取F范数操作；SWIPT系统总功率消耗表示为：
；
其中，表示基站的电路功率消耗；为ARIS放大器效率；和分别表示ARIS每个反射单元的电路功率消耗和直流偏置功率消耗；表示终端设备的电路功率消耗。
应说明的是，所述SWIPT系统的总功率消耗还包括，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率，构建的优化问题如下：
；
其中，（8a）表示采集能量约束以保障终端设备的基本功率消耗需求，是采集能量最小值；（8b）表示ARIS最大振幅约束，是ARIS第m个反射单元的振幅最大值；（8c）表示终端设备的功率分配因子取值范围约束，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
更进一步的，所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，由于所述基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子变量在优化问题中相互耦合，所以利用交替优化算法迭代求解，将问题分解成三个子问题；
固定ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，优化基站波束成形向量，构建子问题如下：
；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过半正定松弛算法松弛非凸的秩一约束，将子问题转化为凸优化问题，用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解后的基站波束成形矩阵，通过奇异值分解，恢复出优化后的基站波束成形向量。
应说明的是，所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，固定基站波束成形向量和终端设备的功率分配因子，优化ARIS反射系数，构建子问题如下：
；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过SDR算法松弛非凸的秩一约束，将该子问题转化为凸优化问题，可用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解得到的通过奇异值分解，恢复出优化后的ARIS反射系数。
更进一步的，所述最大化SWIPT系统的能量效率还包括，固定基站波束成形向量和ARIS反射系数，优化终端设备的功率分配因子，由于系统功率消耗与变量无关，对此构建子问题如下：
；
由于目标函数是关于的单调递增函数，当目标函数取得最大值时，采集能量取得最小值，根据采集能量约束，得到优化后的终端设备的功率分配因子如下：
；
对三个子问题采用AO算法进行迭代求解，直至目标函数收敛。
实施例2
参照图3，为本发明的一个实施例，提供了一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，为了验证本发明的有益效果，通过实验进行科学论证。
一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，其特征在于，所述方法适用于由一个配置根发射天线的基站、一个配置M个反射单元的ARIS与一个配置单天线的终端设备组成的SWIPT系统。所述方法包括如下步骤：
获取基站到ARIS、ARIS到终端设备以及基站到终端设备的信道增益；根据信道增益，计算终端设备的传输速率和采集到的能量，以及系统总功率消耗；以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
由于所述基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子变量在优化问题中相互耦合，所构建的问题难以求解。对此，利用交替优化（AO, AlternatingOptimization）算法迭代求解，将问题分解成三个子问题；先固定ARIS反射系数、终端设备的功率分配因子，优化基站波束成形向量；再固定基站波束成形向量、终端设备的功率分配因子，优化ARIS反射系数；最后，固定基站波束成形向量、ARIS反射系数，利用目标函数和终端设备的采集能量约束求解终端设备的功率分配因子。迭代上述子问题直至目标函数收敛，获得基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子的优化解。
终端设备处的接收信号可表示为：
；
其中，表示共轭转置操作；表示基站与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS的反射系数，与分别表示ARIS第个反射单元的振幅与相位，并且，为虚数单位，表示对角化操作；表示基站与ARIS各反射单元之间的信道衰落矩阵，其中；表示基站的波束成形向量；表示基站向终端设备发送的信息，其中，表示取数学期望操作，表示对复数取模操作；和分别表示ARIS和终端设备处的高斯白噪声，其分别服从均值为0、方差为和的复高斯分布，记作和，式中表示维的零向量，表示维的单位矩阵。
在SWIPT系统中，终端设备处接收信号可分为信息解码信号与能量采集信号两部分，其可分别表示为：
；
其中，表示终端设备的功率分配因子，表示在信号处理过程中产生的附加噪声，其服从均值为0、方差为的复高斯分布，记作。
根据式（2），信息解码信号部分的传输速率可表示为：
；
其中，表示对向量取二范数操作。
根据式（3），能量采集信号部分的采集能量可表示为：
；
其中，表示能量转换效率。
SWIPT系统总功率消耗包括基站消耗的功率、ARIS消耗的功率以及终端设备消耗的功率，其中ARIS消耗的放大功率可表示为：
；
其中，表示对矩阵取F范数操作。SWIPT系统总功率消耗可表示为：
；
其中，表示基站的电路功率消耗；为ARIS放大器效率；和分别表示ARIS每个反射单元的电路功率消耗和直流偏置功率消耗，表示终端设备的电路功率消耗。
通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。构建的优化问题如下：
；
其中，（8a）表示采集能量约束以保障终端设备的基本功率消耗需求，是采集能量最小值；（8b）表示ARIS最大振幅约束，是ARIS第m个反射单元的振幅最大值；（8c）表示终端设备的功率分配因子取值范围约束，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
进一步地，由于问题中变量耦合而难以求解。对此，利用AO算法迭代求解，将问题分解成如下三个子问题，步骤如下：
首先，固定ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，优化基站波束成形向量，构建子问题如下：
；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为的线性形式，其中，定义为最优系统能效，在每次迭代中变化，初始化，遵守的更新规则为。令，，。由此，可转化为：
；
（10a）；
（10b）；
（10c）；
其中，，
，表示对矩阵取迹操作。由于使用了变换，原问题新增了（10b）和（10c）约束，（10b）约束保证为半正定矩阵，（10c）约束保证的秩为一。由于（10c）约束是非凸约束，可利用半定松弛（SDR，Semidefinite Relaxation）方法进行处理，松弛秩一约束（10c）。至此，转化为凸问题，可用凸优化工具包CVX进行求解。对于CVX求解后的基站波束成形矩阵，通过奇异值分解，恢复出优化后的基站波束成形向量。
其次，固定基站波束成形向量和终端设备的功率分配因子，优化ARIS反射系数，构建子问题如下：
（11）；
针对中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为的线性形式。令，，，其中，，，，，。令，其中，。由此，可转化为：
；
（12a）；
（12b）；
（12c）；
（12d）；
其中，,
，。
此处使用引理：
，。该引理用于对进行处理，以解决凹减凹的优化问题。由于使用了变换，原问题新增了（12c）和（12d）约束，（12c）约束保证为半正定矩阵，（12d）约束保证的秩为一。由于（12d）约束是非凸约束，可利用SDR进行处理，松弛秩一约束（12d）。至此，转化为凸问题，可用凸优化工具包CVX进行求解。对于CVX求解得到的通过奇异值分解，恢复出优化后的ARIS反射系数。
最后，固定基站波束成形向量和ARIS反射系数，优化终端设备的功率分配因子。由于系统功率消耗与变量无关，对此构建子问题如下：
（13）；
其中，。由于目标函数是关于的单调递增函数，当目标函数取得最大值时，采集能量取得最小值。根据（8a）约束，，从而得到优化后的终端设备的功率分配因子。
对上述三个子问题采用AO算法进行迭代求解，直至目标函数收敛。
下面给出计算机上利用MATLAB实现发明的一个实例。模型图如图2所示，在仿真中设定无线信道相互独立，信道状态信息在相关时间块中保持恒定。基站坐标（0，0），ARIS坐标（5，5），终端设备坐标（12，3），单位为米。基站到ARIS的信道为，基站到终端设备的信道为，ARIS到终端设备的信道为，均服从于莱斯分布，参考距离1米的路径衰落为-30dB。基站的天线数，ARIS振幅最大值，ARIS的放大效率，能量转换效率。噪声功率，。ARIS每个反射单元的电路功耗和直流偏置功耗分别为，，基站的电路功耗，终端设备的电路功耗，最小采集能量。
图3为本发明实例中进行SWIPT系统能效优化时，反射单元数与SWIPT系统能效的关系图。从图中可以看出：本发明提出的方案在能效上均优于两种对比方案，且随着反射单元数的增加，本发明方案优势逐渐增大。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，其特征在于：包括，
获取基站到ARIS、ARIS到终端设备以及基站到终端设备的信道增益；
根据信道增益，计算终端设备处的传输速率和采集到的能量，以及系统总功率消耗；
以终端设备的采集能量为约束，联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率；
所述终端设备的信道增益包括，终端设备处的接收信号表示为：
其中，()H表示共轭转置操作；表示基站与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS与终端设备之间的信道衰落向量；表示ARIS的反射系数，am与θm分别表示ARIS第m个反射单元的振幅与相位，并且am＞0,θm∈[0,2π),m∈{1,2,…,M}，j为虚数单位，diag()表示对角化操作；表示基站与ARIS各反射单元之间的信道衰落矩阵，其中表示基站的波束成形向量；s表示基站向终端设备发送的信息，其中E{|s|2}＝1，E{}表示取数学期望操作，||表示对复数取模操作；n0和z1分别表示ARIS和终端设备处的高斯白噪声，其分别服从均值为0、方差为和的复高斯分布，记作和，式中0M×1表示M×1维的零向量，IM表示M维的单位矩阵；
所述SWIPT系统包括，在SWIPT系统中，终端设备处接收信号可分为信息解码信号yID与能量采集信号yEH两部分，其分别表示为：
其中，ρ表示终端设备的功率分配因子，z2表示在信号处理过程中产生的附加噪声，其服从均值为0、方差为的复高斯分布，记作
所述传输速率包括，根据式(2)，信息解码信号部分的传输速率表示为：
其中，||||表示对向量取二范数操作；
所述采集到的能量包括，根据式(3)，能量采集信号部分的采集能量表示为：
其中，η表示能量转换效率；
所述SWIPT系统的总功率消耗包括基站消耗的功率、ARIS消耗的功率以及终端设备消耗的功率，其中ARIS消耗的放大功率表示为：
其中，||||F表示对矩阵取F范数操作；SWIPT系统总功率消耗表示为：
其中，表示基站的电路功率消耗；ξ-1为ARIS放大器效率；和分别表示ARIS每个反射单元的电路功率消耗和直流偏置功率消耗；表示终端设备的电路功率消耗；
所述SWIPT系统的总功率消耗还包括，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率，构建的优化问题如下：
(P0)
am≤am,max,m∈{1,2,…,M} (8b)
0＜ρ＜1 (8c)
其中，(8a)表示采集能量约束以保障终端设备的基本功率消耗需求，emin是采集能量最小值；(8b)表示ARIS最大振幅约束，am,max是ARIS第m个反射单元的振幅最大值；(8c)表示终端设备的功率分配因子取值范围约束，通过联合优化基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子，最大化SWIPT系统的能量效率。
2.如权利要求1所述的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，其特征在于：所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，由于所述基站波束成形向量、ARIS反射系数和终端设备的功率分配因子变量在优化问题中相互耦合，所以利用交替优化算法迭代求解，将问题分解成三个子问题；
固定ARIS反射系数Φ和终端设备的功率分配因子ρ，优化基站波束成形向量ω，构建子问题(P0-1)如下：
s.t.(8a) (9)
针对(P0-1)中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过半正定松弛算法松弛非凸的秩一约束，将子问题转化为凸优化问题，用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解后的基站波束成形矩阵W，通过奇异值分解，恢复出优化后的基站波束成形向量ω*。
3.如权利要求2所述的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，其特征在于：所述最大化SWIPT系统的能量效率包括，固定基站波束成形向量ω和终端设备的功率分配因子ρ，优化ARIS反射系数Φ，构建子问题(P0-2)如下：
(P0-2)
s.t.(8a),(8b) (10)
针对(P0-2)中的目标函数，利用Dinkelbach方法，将分式形式转化为线性形式，通过SDR算法松弛非凸的秩一约束，将该子问题转化为凸优化问题，可用凸优化工具包CVX进行求解，对于CVX求解得到的V通过奇异值分解，恢复出优化后的ARIS反射系数Φ*。
4.如权利要求3所述的一种有源可重构智能表面辅助的无线信息与能量同传方法，其特征在于：所述最大化SWIPT系统的能量效率还包括，固定基站波束成形向量ω和ARIS反射系数Φ，优化终端设备的功率分配因子ρ，由于系统功率消耗与变量ρ无关，对此构建子问题(P0-3)如下：
(P0-3)
s.t.(8a),(8c) (11)
由于目标函数R是关于ρ的单调递增函数，当目标函数R取得最大值时，采集能量取得最小值emin，根据采集能量约束，得到优化后的终端设备的功率分配因子如下：
对三个子问题采用AO算法进行迭代求解，直至目标函数收敛。
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