(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010982807.5
(22)申请日 2020.09.17
(71)申请人 南通大学
地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9
号
(72)发明人 张国栋 李业 包志华
(74)专利代理机构 北京盛凡智荣知识产权代理
有限公司 11616
代理人 蔡奂
(51)Int.Cl.
H04B 7/06(2006.01)
H04B 7/0456(2017.01)
(54)发明名称基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计(57)摘要本发明公开了一种基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计。特别的，在给定最大发射功率及IRS反射单元相位偏移的单模约束条件下，该发明致力于设计用户服务质量公平的发射波束及IRS反射相位偏移的联合优化策略及算法。针对所建立的非凸、多变量分式优化问题，该发明依据分式规划理论及交替优化技术，采用广义丁克尔巴赫算法(GDA)进行转化求解。对于GDA算法中复杂的子问题，该发明采用矩阵提升技术转化成半正定规划问题进行优化，并通过高斯随机化技术获得满足秩为1的可行解。通过计算机仿真验证及对比，显示该发明所提方案可以显著改善网络中链路质量最差用户 的接收信干噪比(SINR)。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 112073107 A 2020.12.11
C N 112073107
A
1.基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立如下数学优化模型：
其中，W是的发射波束赋形矩阵，Φ是IRS的反射
相位偏移矩阵；且第一个约束条件是最大总发射功率约束，第二个约束是IRS反射相位偏移约束；
S2、通过GDA将以上问题等效转化成如下形式：
通过GDA算法迭代求解该问题并不断更新τ值直至其收敛；
S3、由于步骤2问题的目标函数的不平滑特性，引入辅助变量并等效转化成如下形式：
由于上述优化问题变量耦合，故无法直接求解，通过交替优化技术及矩阵提升将上述问题分解成如下两个子问题分别求解并进行交替优化：
其中关于W和的子优化问题：
将变量进行如下矩阵提升，令得到
利用矩阵提升求解如下关于发射波束赋形的子问题：
令u＝[u1,…,u N]H，v H＝[u H,t*]，V＝vv H，其中t是辅助变量并满足|t|＝1。令
其中则
其中
关于IRS反射相位偏移优化问题：利用矩阵提升技术，关于IRS端的反射相位偏移优化子问题表示如下：
Find V
<
V±0
rank(V)＝1
在分别去掉各子问题最后一个秩为1的约束条件后，以上两个子问题均已转化为凸优化问题，可借助CVX快速求解，但是如此得到的子问题的可行解不满足秩为1。
S4、采用高斯随机化技术分别构造出秩为1的发射及反射波束赋形的可行解。
2.根据权利要求1所述的基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计，其特征在于：循环优化步骤3中的两个子问题并通过下式更新GDA迭代因子τ：
若τ小于预定的精度，则输出最终的联合发射及反射波束赋形W以及Φ(V)。
基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计
技术领域
[0001]本发明涉及网络通信技术领域，涉及一种基于智能反射面的联合资源优化算法，设计了终端用户SINR公平的联合发射波束赋形及IRS反射相位偏移优化(反射波束赋形)算法。
背景技术
[0002]经行业预测，未来无线通信网络容量将会在当前基础上提升1000倍，无处不在的无线设备链接数量将会在6G网络通信时代有望突破1000亿台。此外，致力网络容量提升的同时，未来网络更注重低功耗、高频谱效率、低延迟等性能指标。为了满足这些要求，IRS辅助通信技术应运而生，通过调节反射表面原件重新配置无线传输环境，改变传输信号入射角度并配合发射端的波束构造三维立体波束从而进一步挖掘网络潜在的通信性能增益。因此，行业内普遍认定IRS辅助通信技术具备足够的竞争力并受到业界人士的重点关注。IRS 是由一系列的低功耗、被动反射元器件以阵列形式构成，每一个反射元器件均可以独立配置入射信号的相位偏移从而改变入射信号的反射角度。在配备IRS的辅助通信网络中，反射信号可以与端传输相同信息的直射信号在相位上正向叠加从而增强终端设备的接收信号功率。此外，在频谱共用模式下，IRS可通过配置入射信号的反射相位偏移与不同接收设备的反射信号相位形成反向叠加从而有效抑制同频干扰并保证网络信息传输的私密性与安全性。 [0003]正是由于IRS所具备的独特的动态配置无线传输环境的能力，业内众多专家认定IRS将会在未来6
G无线通信网络中扮演重要的角。通过将IRS与当前5G网络的核心技术之一大规模多输入多输出(Massive MIMO,mMIMO)技术相比较发现，IRS辅助通信技术不仅维持mMIMO技术的绝大多数特征(如：三维空间能量增强、高空间分集增益等)，其还可以在如下诸多方面表现更为突出。首先，从实施部署IRS角度看，IRS由于它的轻便性，规整的几何特性可以被轻易地部署在室内或室外环境下(如室外大型建筑的外立面、室内屋顶或墙面等)，并且可以被灵活地拆除做全新的转移部署(如部署到热点区域)以满足不同的应用需求。其次，由于IRS仅是一种被动反射智能表面，对于反射信号传输并不需要额外的功率供应。因此，IRS辅助通信是一种功耗极低的通信技术，更能应对未来对能量效率(energy efficiency,EE)要求较高的应用系统或场景。此外，IRS通过配置反射信号相位偏移，可使得反射信号绕过传输链路上的障碍物，从而创造收发设备两端的虚拟的直视(line of sight,LoS)链路，这可以有效拓展网络覆盖范围。特别是对于信号传输衰减严重的毫米波通信系统，部署IRS可有效对抗信号的远距离传输衰落。IRS辅助通信技术相对于其它已有的传统技术如：放大传输中继技术(AF)、反向散射传输以及有源智能反射技术等同样表现出了不俗的优势。
[0004]虽然IRS辅助通信技术可以动态地配置反射信号相位偏移，改变信号传输环境从而提升接收端信号功率或抑制干扰，并且相对传统通信技术显示出诸多方面的优势。但是，如果将IRS引入到传统的无线移动网络中，必须针对网络发射端及IRS进行联合资源优化设
计才能挖掘出其潜在的性能增益，如若不进行联合设计或放任IRS随机配置反射信号的相位偏移，不仅
不能获得有效的性能增益还有可能对网络性能造成严重恶化。
[0005]目前绝大多数基于IRS的研究仅局限于无线网络单播流量模式下的研究，对于广播流量模式与热点区域的多播流量模式的研究尚不多见。此外，初级阶段的研究更多地注重网络全局性能地提升，而忽略了终端用户的公平性服务质量需求。
发明内容
[0006]本发明目的在于设计一种在发射功率及IRS相位偏移的约束条件下，MISO多组、多播网络中基于IRS的联合资源(发射波束赋形、IRS反射相位偏移)优化算法以提升链路质量最差的终端用户的SINR。
[0007] 3.为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于智能反射面的多组、多播联合波束赋形算法设计，其创新点在于，包括以下步骤：
[0008]S1、建立如下数学优化模型：
[0009]
[0010]其中，W是的发射波束赋形矩阵，Φ是IRS的
反射相位偏移矩阵；且第一个约束条件是最大总发射功率约束，第二个约束是IRS反射相位偏移约束；
[0011]S2、通过GDA将以上问题等效转化成如下形式：
[0012]
[0013]通过GDA算法迭代求解该问题并不断更新τ值直至其收敛；
[0014]S3、由于步骤2问题的目标函数的不平滑特性，引入辅助变量并等效转化成如下形式：
[0015]
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