耦合相移下有源同时反射和透射智能反射面辅助的多用户安全通信

无源智能反射面在增强无线通信系统和提高物理层安全方面极具潜力,但是其存在严重的“双衰落”和半区域覆盖的缺点。为此,该文研究了一种有源同时反射和透射智能反射面(STAR-RIS),并在考虑反射和透射相移互耦合条件下,建立一个联合优化基站波束和有源STAR-RIS波束的安全能效最大化问题。为求解所形成的非凸优化问题,利用连续凸近似、罚函数法、半正定松弛、交替优化技术将原问题转化为凸问题,并提出一种基于惩罚对偶分解算法。仿真结果验证了该文所提算法的有效性。

智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。

智能反射面辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法

为了解决蜂窝通信系统中因窃听者、障碍物阻挡和信道不确定性导致安全性低和传输质量差的问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑合法用户的安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合优化基站主动波束、IRS被动波束的鲁棒资源分配问题。然后,利用S-程序、连续凸近似、交替优化和罚函数等方法对含参数摄动的原非凸问题进行转换,得到可直接求解的确定性凸优化问题。最后,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法。仿真结果表明,该文算法具有较好的能效和较强的鲁棒性。

非完美信道状态信息下分布式智能反射面辅助安全通信研究

针对非完美信道状态信息(CSI)下分布式智能反射面(RIS)安全通信问题,该文构建基于基站波束成形、人工噪声(AN)和RISs相移的联合优化问题,并提出相对应优化方法和1维线性搜索的有效算法来求解所构建的非凸优化方程。仿真结果表明:相对于随机相位、无AN辅助的安全传输策略,所提方法在非完美CSI场景可取得更高的安全传输速率;在总反射单元数目固定情况下,分布单元数目越多,所提算法优越性越明显;进一步,所提算法具有更强的鲁棒性,即本策略能更好地适应信道不确定性。

空中智能反射面辅助的无线供能通信网络轨迹优化研究

由于无人机(UAV)良好的机动性、可靠性和快速部署等特性,无人机搭载智能反射面(IRS)可以有效解决复杂无线场景中混合接入点和节点之间由于障碍物遮挡导致信息传输和能量传输效率低的问题。该文提出一种基于时间划分的空中智能反射面辅助无线供能通信网络架构,充分利用空中智能反射面的灵活性提高网络性能。该架构针对每一个时隙,采用先收集能量后传输信息方案实现能量和数据的分时传输。在满足节点能量收集阈值的前提下,建立一个联合空中智能反射面飞行轨迹、节点选择关联变量、时隙分配比率和智能反射面相位的多变量耦合优化问题。采用块坐标下降算法把原始优化问题分解为4个子问题分别进行求解。首先根据波束对齐原理求解出智能反射面最优相位的闭式解,然后通过引入辅助变量并采用连续凸近似方法使非凸问题转变为凸问题,最后利用交替优化算法迭代求解。仿真结果表明,该文提出的联合优化方案具有很好的收敛性能并可以显著提高系统平均吞吐量。

基于有源智能反射面反射单元分组的反射调制系统

为克服智能反射面(IRS)辅助通信系统的“双重路径损耗”,进一步提升系统的可靠性和频谱效率,该文提出一种基于有源IRS反射单元分组的反射调制(RM)系统方案,利用有源反射单元分组的数量来传输额外信息。然后基于矩母函数推导了最大似然检测算法下基站发射符号与有源反射单元分组数量的平均成对错误概率,获取到系统的理论比特错误概率(BEP)上界以及可达速率。仿真结果验证了理论推导的准确性,同时表明所提方案具有更优的误码性能和频谱效率。

基于DDPG的智能反射面辅助无线携能通信系统性能优化

针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束,以最大化信息传输速率为目标,联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题,提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度(DDPG, deep deterministic policy gradient)算法。仿真结果表明,DDPG算法的平均奖励与学习率有关,在选取合适的学习率的条件下,DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息,但运行时间明显低于传统的非凸优化算法,即使增加天线数和反射单元数,DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率,更适合实时性要求较高的通信业务。

智能反射面室内部署的位置规划方法

智能反射面(IRS/RIS)应用于实际无线通信系统时,如何优选布放位置及面板取向,是提升技术实效所面临的主要问题之一。RIS布放的数学规划问题,不仅有优化目标的设计,还要考虑通信环境的建筑物分布和可选部署面的有效散射截面。相比于室外较为开放的空间,RIS的室内部署存在更多限制性条件。针对室内既有墙面的RIS布放,该文设计了多终端接入选址规划模型和等价问题。为约化其非线性计算,通过单终端退化分析,给出目标函数的卡西尼卵形线分布特征,证明RIS布放范围限于各终端及基站在部署面投影的重叠区,提出基于对半搜索法的高效启发式算法。数值仿真了2种复杂室内结构的多终端接入场景,结果表明所提算法不仅有显著加速效益,还可扩展用于多RIS网络规划。

密集城市群中基于智能反射面的传输方案

由于低频段资源紧缺,未来移动通信网络将逐渐转移至更高频段,电磁波的自由空间传播损耗、绕射损耗以及穿透损耗较大,容易产生覆盖盲区以及弱覆盖区域。智能反射面(RIS)通过重新配置信号的传播环境以提高网络性能并扩大网络覆盖范围,成为解决密集城市群覆盖问题的新热点。基于有RIS参与的下一代移动通信网络密集城市群布网时的多跳通信模式,对多跳RIS传输方案与提出的一种解码转发(DF)中继辅助多跳RIS传输方案(DF-RIS)进行全面比对。首先,对两种传输方案的传输损耗、能效以及系统容量进行了理论推导及分析。其次,在密集城市群三维环境模型中进行仿真,为改善复杂环境搜索效率降低以及计算量增大的问题提出了一种改进Lazy Theta*算法,并对改进算法与常见路径搜索算法的搜索时间以及搜索路径长度进行仿真对比。使用改进算法选取相同仿真环境下两种传输方案分别所需节点,节点选取中考虑了DF中继位于多跳DF-RIS传输方案中的不同位置。最后在确定节点后对两种传输方案的传输损耗、能效以及系统容量进行仿真分析比较。仿真结果不但验证了改进Lazy Theta*算法的有效性,也说明了RIS反射元件数与两种传输方案性能之间的关系。表明两种传输方案各有其适用性,可根据对性能的实际需求选择合适的传输方案。

基于压缩感知的智能反射面信道估计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的通信系统中稀疏度未知信道的估计问题,提出了一种基于压缩感知的稀疏自适应信道估计算法。首先,研究了正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法下信道的残差l2范数与输入的信道稀疏度之间的关系,得出了OMP算法恢复稀疏度未知信道的迭代终止条件;然后,提出了一种二阶段稀疏自适应信道估计算法,在第一阶段估计信道稀疏度,在第二阶段增加或删减支撑集原子,最终使得恢复的信道向量误差最小。仿真结果表明,与经典的最小二乘法、已知稀疏度的OMP算法、稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法相比,提出的算法性能良好,鲁棒性强。

智能反射面辅助的OFDM系统稀疏信道估计研究

针对智能反射面(IRS)辅助的宽带正交频分复用(OFDM)系统的信道估计,当前大多数研究都是基于单符号全导频设置,且级联信道系数过多会导致导频开销较大。为此,提出了一种基于时域-角域块稀疏的两阶段信道估计方案。首先,通过分析信道在时域和角域上存在的共同稀疏特性,将级联信道矩阵转换为时域-角域上的块稀疏表示,并将信道估计问题转换为块稀疏矩阵恢复问题。其次,考虑传输导频限制和时域-角域块稀疏特性,提出了一种两阶段稀疏信道估计方案对级联信道进行稀疏恢复。仿真结果表明,相比另外三种基准方案,该方案可以使用较少的导频获得更优的信道估计性能,有效减少了导频开销,且估计准确度更高。

基于统计信道状态信息的智能反射面辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法

为解决传统反向散射通信(BackCom)系统存在通信距离短、系统吞吐量较低和克服信道不确定性能力差的问题,该文提出一种基于统计信道状态信息(CSI)的智能反射面(RIS)辅助反向散射通信系统鲁棒资源分配算法。考虑功率站最大发射功率约束、反射节点的能量中断约束和吞吐量中断约束、反射系数约束、RIS相移约束和信息传输时间约束,建立了系统加权和吞吐量最大化的鲁棒资源分配模型;利用伯恩斯坦不等式、交替优化和半正定松弛方法,将原非凸问题转换成凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的鲁棒吞吐量最大化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒资源分配算法和无RIS资源分配算法相比,所提算法具有更强的鲁棒性和更高的吞吐量。

智能反射面阵元互耦与共存干扰研究

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在相互耦合的情况,研究系统间共存干扰与阵元间距、工作频段、物理位置的关联关系。针对发射机、接收机和IRS之间自阻抗和互阻抗的建模需求,将互耦效应进行量化转换,以阻抗的形式将其数据化,结合阵元反射增益和相位参数的作用因素,建立了远场条件下基于阻抗电路的共存干扰传播模型。针对IRS接收,由发射天线电流与IRS互阻抗的乘积得到再辐射矩阵;针对IRS反射,由IRS负载电流与接收天线互阻抗的乘积得到接收端负载电压。应用阵元等效阻抗法,通过等效阻抗的可重构性,最大化有用信号的接收功率,推导得到信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)的计算表达式。进一步分析了共存系统的工作频段、IRS反射单元间隔、IRS的反射阵元数量、IRS与非目标收发机之间距离等因素对共存干扰产生的影响。数值仿真表明互耦偏差随阵元间距减小而增大,半波长的偏差为28%;不同载频系统的SIR表明,共存干扰的互耦效应显著且不可忽略,高频系统对低频系统产生的共存干扰对信号传输质量影响更为显著。

智能反射面辅助的毫米波系统混合波束赋形设计

将智能反射面(IRS)技术引入毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统,在保留各自优势的同时可以提高系统频谱效率.但现有研究主要是基于全数字波束赋形,每根天线需要连接一根专属的射频链,随着天线数增多会带来极大的硬件成本和功耗.针对这一问题,在IRS辅助的毫米波混合波束赋形MIMO系统,考虑功率约束和恒模约束,以频谱效率最大化为目标,提出了一种联合收发端和IRS波束赋形设计的低复杂度算法.首先通过数学变换得到系统频谱效率的近似表达式;然后,提出了一种迭代优化的方法对IRS相移矩阵进行设计;最后利用奇异值分解和流形优化技术优化混合预编码/合并矩阵.仿真了系统频谱效率随功率、IRS反射单元数及发射天线数变化的关系,结果表明,与交替方向乘子法方案和随机相位方案相比,本文方案在降低成本和功耗的同时,具有更高的频谱效率.

基于可移动单元的智能反射面辅助近场定位技术

RIS在提高感知系统可靠性方面具有广泛的应用前景。同时,可移动天线技术可以利用天线的局部运动,动态地改变发射机和/或接收机处的天线位置,以优化信道条件,提高通信性能。因此,将可移动天线技术引入RIS,通过充分利用无线信道在有限区域的空间变化,进一步实现智能可控的无线信道传播环境。基于此,研究了一种基于可移动单元的智能反射面辅助近场定位技术。首先,提出了基于近场模型的最大似然定位算法,并推演出衡量定位性能的CRLB。然后,提出了一种基于投影梯度下降的交替优化算法,实现智能反射单元动态位置和波束赋形的联合优化,以获得RIS用于定位的优化结构和相位配置。仿真结果表明,与传统固定单元的RIS相比,通过灵活调整RIS反射单元的拓扑结构,获得更好的信道条件,能够显著降低用户位置估计的CRLB,提高系统的定位性能。

智能反射面增强的全双工环境反向散射通信系统波束成形算法

当前传统环境反向散射通信存在双重衰落、障碍物阻挡和网络容量有限的问题。智能反射面(RIS)作为6G的关键候选技术因能够主动改善信号传输质量、提升通信系统传输性能而备受关注。为此,该文将RIS与全双工技术引入到环境反向散射通信系统,研究了考虑硬件损伤与RIS离散相移的RIS增强全双工环境反向散射通信系统波束成形算法。首先,考虑反射节点最小能量收集与服务质量约束、功率站最大发射功率约束和RIS相移约束,建立了总发射功率最小的波束成形优化问题。然后,利用交替优化、半正定松弛、变量替换、半正定规划将原非凸问题转化成可求解的凸优化问题。最后,仿真结果表明,所提算法比传统波束成形方法平均功耗降低了7.8%。

可重构智能反射面辅助太赫兹通信系统鲁棒波束赋形算法

太赫兹通信作为6G的关键技术之一,被认为是能够解决频谱资源短缺、提升系统容量的有效手段。然而,由于路径损耗极高和分子的吸收作用,太赫兹容易被障碍物阻挡导致通信中断。为了解决该问题,该文将可重构智能反射面(RIS)引入到太赫兹通信系统中,且考虑信道不确定性对传输稳定性的影响,基于用户服务质量约束、基站发射功率约束及RIS离散相移约束,建立多用户能效最大化波束赋形模型。利用丁克尔巴赫、连续凸近似、S-程序、半正定松弛、相位映射和块坐标下降将原非凸优化问题转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒波束赋形对比,所提算法能效提升了15.4%,中断概率减小了15.48%。

双智能反射面辅助的上行链路通信调度分析

本文旨在研究一种基于双智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的上行链路多用户通信方案,以提高用户的信息传输速率。研究提出了一种合作式被动波束成形技术,作为新型的IRS反射波束成形技术。与传统的被动波束成形技术不同的是,合作式被动波束成形技术允许不同的IRS之间进行协作,能够进一步提高系统性能。通过联合优化基站(Base Station,BS)处的接收波束成形和两个分布式IRS(分别部署在BS和用户附近)处的合作式反射波束成形,本研究能够最大化用户的信息传输速率。仿真实验的结果展示了基于双IRS辅助的多用户调度通信系统在最大化信息传输速率方面的显著优势。此外,本文量化比较了我们的方案与现有类似方案的性能改进。仿真结果表明,相较于现有方案,本系统在提高信息传输速率方面有显著的性能提升。特别是在用户数量较大时,双IRS合作系统可以更好地克服路径损耗和多路径干扰,进一步提高系统的性能表现。本研究的创新点总结如下:1)提出了合作式被动波束成形技术作为一种新型的IRS反射波束成形技术,具有重要的理论和实用价值;2)通过联合优化基站处的接收波束成形和两个分布式IRS处的合作式反射波束成形,实现了多用户通信系统的性能最大化;3)在仿真实验中展示了基于双IRS辅助的多用户调度通信系统在最大化信息传输速率方面的显著优越性。本研究不仅为IRS辅助通信技术的推广提供了有益的参考,也为未来智能无线通信系统的发展提供了重要的支持。同时,也为IRS辅助用户调度技术的发展提供了新的思路和方法。

基于统计CSI的空中智能反射面辅助大规模MIMO系统传输优化方案

智能反射面(IRS,intelligent reflecting surface)被认为是下一代移动通信的核心技术,其在增强网络覆盖、频谱效率、能源效率和部署成本方面具有显著优势。空中智能反射面(AIRS,aerial intelligent reflecting surface)结合了空中平台的高移动性和智能反射面提供的优质链路特性,可以有效解决复杂通信场景中基站与用户之间易受障碍物阻挡的问题,从而增强网络覆盖。针对AIRS辅助的多用户大规模多输入多输出(MIMO,multiple input multiple output)系统,研究了基站波束成形、AIRS部署位置与相移设计的联合优化问题。在已知统计信道状态信息(CSI,channel state information)的条件下,提出了一种基于块坐标下降(BCD,block coordinate descent)的系统遍历和速率优化方案。首先,建立了一个联合优化基站端波束成形、AIRS的部署位置与AIRS相移的复杂优化模型。其次,通过BCD算法,将非凸优化问题解耦成3个易于处理的子问题。最后,分别采用拉格朗日乘子法、松弛变量法和RMSProp梯度下降算法求解子问题。仿真结果表明,所提出的优化方案有效地提高了系统的遍历和速率,并且具有较好的收敛性。

空中智能反射面增强的URLLC多无人机网络

在多无人机超可靠低时延通信(ultra-reliable low-latency communications,URLLC)网络中,为满足超可靠低时延要求,引入空中智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助通信,提出一种多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)方法.首先,建立URLLC多无人机系统模型,其中,多架主无人机作为空中基站为多个地面用户提供服务,一架辅无人机携带IRS作为空中无源中继,辅助主无人机与地面用户通信;然后,考虑多种信道条件和能耗,分别建立复合信道模型和总能耗模型;接着,对问题进行分析,在满足有限块长、无人机能量以及IRS相移的约束下,通过联合优化通信调度、IRS相移以及块长,达到总解码错误率最小化的目标;最后,考虑集中式训练在URLLC场景下的时延敏感限制以及分布式训练在无人机资源限制下的能量限制,设计集中式训练、分布式执行的MADDPG框架.研究结果表明:总解码错误率随着IRS反射单元的增加而急剧下降;同时,总解码错误率随着块长和发射功率的增大而减小,具体来说,块长每增加20个符号,总解码错误率减小91.1%.