智能反射表面辅助的非正交多址接入系统用户分组、波束赋形与相移的优化

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配对策略,将用户分组与其他优化分离,显著降低了优化问题求解的难度和计算复杂度。进一步,联合优化基站发送波束赋形、功率分配和IRS相移矩阵,最小化基站的总发送功率。原始优化问题是一个多变量相互耦合的非凸优化问题,利用松弛变量、连续凸逼近、半定松弛、交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于1个用户1个波束的方案,所提方案在基站天线数较少时性能更优,而在天线数较多时也与该对比方案非常接近,但所提方案的优化计算复杂度更低。而对比采用不同分组算法、随机IRS相移方案、最大比发射方案,以及无IRS的方案,所提方案的性能始终更优。

IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统反窃听安全波束赋形研究

为提高物理层安全通信性能,针对目前物理层通信容易受到建筑物遮挡和非法用户窃听的问题,提出了一种智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统反窃听安全传输波束赋形方案。考虑信道理想的情况下,以还原合法用户接收信号和阻止非法用户接收信号为目标,最小化发射波束赋形向量,构建了一个基站主动波束赋形向量和IRS相移的联合波束赋形问题。通过交替优化将原问题分解为基站波束赋形向量优化子问题和IRS相移优化子问题,并通过解非齐次线性方程组思想的方法,对优化子问题进行求解。仿真结果表明,相较于传统物理层安全通信方案,提出的方案能够有效使非法用户窃听信号为0,降低传输功率,并且具有较好的误码率。

IRS辅助去蜂窝mMIMO系统低复杂度波束赋形算法

针对目前智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(massive multiple-input multiple-output,mMIMO)系统现有算法复杂度高的问题,提出了一种基于IRS辅助去蜂窝mMIMO系统联合波束赋形低复杂度算法。在满足还原用户接收的信号、IRS相移和发射功率约束的条件下,以得到最优发射波束赋形向量为目标,构建了一个联合优化接入点(access point,AP)主动波束赋形和IRS被动波束赋形问题。利用交替优化方法将原问题转换为两个易于处理的子问题,并基于解非齐次线性方程组,采用Lagrange乘数法和人工蜂群算法对子问题进行求解。仿真结果表明,相较于传统算法,所提算法有更低的复杂度和误码率,可使用更小的发射功率和频谱效率等资源获得与其他方案相当的性能。

一种基于SIC-CDM的低复杂度混合波束赋形方案

为了平衡毫米波大规模多输入多输出系统的性能和硬件开销,降低系统功耗,以频谱效率为优化目标,在部分连接结构下提出了一种收发端联合设计的低复杂度混合波束赋形方案。首先,基于连续干扰消除将原始优化问题转化为多个子阵的速率优化问题;然后,利用坐标下降法完成模拟波束赋形矩阵设计;最后,引入等效信道矩阵大幅降低矩阵维度,再对其进行奇异值分解获得数字波束赋形矩阵。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法在系统功耗降低的同时保持了较优的性能,且性能逼近部分连接结构的最优方案。

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%。

智能反射面辅助的MU-MISO车联网毫米波通信联合波束赋形

近年来,车联网通信系统提出了大规模数据传输,通信连接稳定等需求。高频段通信凭借超高传输速率,低时延的特点被引入了该系统,但是,高频段通信仍面临着阻塞问题的挑战。因此,智能反射面作为一种可解决高频段通信阻塞问题的技术,成为车联网高频通信的热点议题。智能反射面由超材料构成,其表面的多个无源反射单元均匀排布形成阵列,所有反射单元的反射系数均可通过智能控制器实时调节,控制反射波束的方向和形状,来实现对无线传输环境的智能调控,提供增强视距通信、扩展通信覆盖范围等服务。针对MU-MISO车联网毫米波通信场景下,基站与车辆用户视线通信链路因遮蔽,车辆高速移动等因素,面临随机中断的问题,将智能反射面引入该系统,并结合该系统提出了基于半定松弛问题的交替迭代优化算法,以提高通信稳定性。该方法将系统中基站波束赋形矩阵优化和智能反射面相移矩阵优化分解为两个子问题,通过定义半定矩阵变量并适当放松特定的约束条件将两个子问题近似成为半定松弛问题,随后,使用交替优化技术对其进行迭代求解以实现联合优化,通过最大化同时刻通信车辆中的最小信干噪比来确保通信稳定性。仿真结果表明,该方法显著提高了车辆用户的信干噪比和基站的总频带利用率,确保了动态场景中车辆与基站的通信稳定性。

基于波束优化赋形方法的斜视星载SAR模糊抑制研究

距离模糊和方位模糊会严重影响星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像质量。现有的利用天线波束赋形来抑制模糊的方法在雷达正侧视成像时取得了优异的效果,但并不适用于雷达斜视的情况。针对这一问题,提出了一种基于平面阵列天线波束赋形的星载SAR二维模糊(距离和方位模糊)抑制方法。使用距离-方位模糊综合的模糊比(Ambiguity to Signal Ratio,ASR)指标来替代距离模糊比及方位模糊比,结合对不同斜视情形下天线波束变化的分析,充分考虑包含镜像模糊区在内的所有模糊区,建立了模糊比-天线权重优化模型。以模糊能量为目标函数、天线方向图掩模作为约束确立二次锥(Quadratic Cone Programming,QCP)优化问题,求解得到阵元幅度相位分布。仿真结果表明,所提方法可以通过调节模糊区对应的旁瓣幅值,灵活地抑制SAR斜视成像的距离和方位模糊,进而提高星载SAR的成像质量。

宽波束赋形天线星地测试技术分析与改进

为满足风云三号G星长寿命、高可靠、业务化的工作要求,星上数传天线采用通信性能好、覆盖率高的宽波束赋形设计。但宽波束赋形天线测试技术相对复杂,对测试质量有潜在影响。文章重点阐述了风云三号G星数传天线设计方案的必要性,建立星地链路余量分析,对星载数传天线的仿真和试验结果比对进行分析,验证了天线方向图测试结果的有效性,并对星载天线和地面系统的测试技术提出改进,提高了测试结果的准确性和完整性。相应技术的改进可以为平台方案相近的空间辐射测量基准卫星平台系统综合试验验证技术提供支撑。

卫星通信中高鲁棒性自适应波束赋形算法

在卫星通信中,采用自适应波束赋形技术能极大提升导航接收机的抗干扰性能,然而,传统自适应波束赋形算法对模型失配极为敏感.针对传统自适应波束赋形算法在期望信号导向矢量和协方差矩阵失配时,输出性能急剧下降的问题,本文提出了一种高鲁棒性自适应波束赋形算法.该算法首先估计期望信号的输入信噪比(SNR),再根据SNR构造投影矩阵来估计期望信号导向矢量和干扰信号导向矢量;接着,基于不确定集优化方法再次校正期望信号导向矢量和干扰信号导向矢量;最后,估计信号功率并重构干扰加噪声协方差矩阵.仿真结果表明,相比于协方差矩阵重构波束赋形算法,本文算法具有更优异的输出信干噪比(SINR)性能,当SNR为10.0 dB并存在期望信号波达方向(DOA)估计失配时,本文算法的输出SINR增益可达1.9 dB;当存在波前扰动失真时,输出SINR增益约1.5 dB;当存在局部相干散射时,输出SINR增益约1.6 dB.

智能反射面使能认知多播鲁棒波束赋形设计

针对智能反射面使能认知多播系统波束赋形设计面临不精确信道状态信息的问题,提出一种联合认知基站主动与IRS被动波束赋形的鲁棒优化方法。先利用连续凸近似方法、S-procedure和舒尔补引理处理不精确CSI导致的非凸约束,再利用交替优化解耦决策变量,进而提出基于交替优化和罚凸凹过程的次优方法。仿真结果表明所提算法收敛快,在信道估计存在一定误差时仍可用以部署IRS并显著提高认知多播网络性能。

基于自适应波束赋形的宽带卫星通信系统性能分析与优化

文章针对基于自适应波束赋形的宽带卫星通信系统进行了性能分析和优化。通过设计实验方案,包括不同信道条件、天线配置和自适应算法等,采集了实验数据并进行了分析。实验结果表明,可以根据不同的信道条件、天线配置和传输速率来优化系统参数,以提高系统性能。

基于LSTM动态波束赋形的高速列车越区切换算法

高速列车越区切换参数具有较强的时空相关性,以及无线信号在不同线路地形下具有衰落差异性,这都对高性能的越区切换提出了新的挑战,针对这一问题,设计一种基于长短期记忆网络动态波束赋形的高速列车越区切换算法。提出基于LTE-R中继通信模型的高铁典型运行场景中波束无遮挡传输的基站天线高度设置规律,通过估计发射波束主瓣方向并利用参考信号接收功率序列的时间相关特性,提出eNB重叠区内天线波束增益需求预测模型;同时采用增加波束预留角策略实现联合约束条件下的高速列车越区切换。结合高速铁路典型运行场景(路堑、高架桥)的路径损耗预测模型仿真评估了算法性能。结果表明,所提算法以略微牺牲越区切换时延为代价提高了越区切换成功率,能够有效避免高速列车越区切换引起的通信中断问题。

毫米波通感一体化中的混合波束赋形算法

针对毫米波(millimeter-wave,mmWave)通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)系统中混合波束赋形矩阵求解复杂度过高的问题,提出了一种权衡通信和雷达感知性能的低复杂度算法。首先引入辅助矩阵保证通信和雷达全数字波束赋形矩阵维度一致,并设计了能够提升权衡性能的构造方法。基于上述结果,在恒模约束和功率约束下设计模拟和数字波束赋形矩阵,最小化其与通信和雷达全数字波束赋形矩阵间的欧氏距离加权和。对于所建立的非凸优化问题,提出了加权正交匹配追踪(weighting-orthogonal matching pursuit,W-OMP)算法进行求解。仿真分析表明,所提算法在保持通信性能的同时,能够有效地生成指向检测目标的波束。

基于深度学习的多用户毫米波中继网络混合波束赋形

针对传统多用户毫米波中继系统波束赋形方案计算复杂度高的问题,提出一种基于深度学习(DL)的奇异值分解(SVD)方法来设计混合波束赋形,以优化发送端、中继端和接收端波束赋形器。首先,利用DL方法设计发送端、中继端的波束赋形矩阵最大化可实现的频谱效率;然后,设计中继端、接收端的频带波束赋形矩阵以最大化等效信道增益;最后,在接收端设计最小均方误差(MMSE)滤波器消除用户间干扰。理论分析和仿真结果表明,基于DL的混合波束赋形方法相较于交替最大化(AltMax)与传统SVD方法:在高维信道矩阵和较多的用户情况下,计算复杂度分别降低了12.5%和23.44%;在已知信道状态信息(CSI)的情况下,频谱效率分别提高了2.277%和21.335%,在非完美CSI情况下,频谱效率分别提高了11.452%和43.375%。

赋形反射面天线的约束多目标优化设计研究

赋形反射面天线通常使用单目标优化算法进行设计,当期望波束特性具有多个相互冲突的目标和约束限制时,将无法确保输出最优解.为此,提出了该类天线的约束多目标优化方法 .基于有希望区域优化和自适应约束位移密度估计的思想,设计一种新型双种群协同进化约束多目标优化算法DPBE,在基准测试套件与其他3种主流算法的对比表明,该算法具备更强的全局寻优性与稳定性.将该算法应用于19~21 GHz单偏置抛物反射面天线的平顶波束赋形中,并与单目标优化算法IWO和多目标优化算法NSGA-II-DE在同型初始天线的不同优化模型下进行了性能对比,发现所提方法能在单次运行中满足所有约束条件并取得最佳结果 .

混合智能反射面辅助的通信感知一体化:高能效波束成形设计

能量效率(EE)是5G+/6G无线通信的重要设计指标,而智能反射面(RIS)被普遍认为是改善EE的潜在手段。不同于被动RIS,混合RIS由有源和无源元件组成,对来波移相的同时可放大信号强度,能够有效克服被动RIS引起的“乘性衰落”效应。鉴于此,该文提出一种混合RIS辅助通信感知一体化(ISAC)的下行链路传输系统。为探究数据传输速率与能耗之间的内在关联,该文以RIS辅助ISAC网络能量效率最大化为目标,在满足基站(BS)发射功率、波束图增益以及混合RIS功率和幅值约束的条件下,联合优化基站端的波束赋形和混合RIS的相移。为解决该复杂的分数规划问题,提出基于交替优化(AO)的算法来求解。为克服AO算法中引入辅助变量造成算法复杂度高的难题,利用耦合优化变量的关联,提出一种基于级联深度学习网络的求解算法。仿真结果表明,提出的混合RIS辅助ISAC方案在和速率、能效方面皆优于现有方案,且算法收敛速度快。

基于Zernike拟合的三反射面天线赋形设计

多反射面天线系统受空间、位置和尺寸等因素的影响,其主反射面口面存在相位差,从而导致天线辐射性能下降,文章提出了一种利用Zernike多项式赋形多个反射面的方法,通过对副反射面赋形,在主反射面口面得到期望的幅度相位分布。该方法利用Zernike拟合来处理反射面间的光程差,并将主反射面作为固定面,根据几何光学法和光程条件,在Matlab中建立副反射镜初始模型,通过遗传算法优化Zernike系数调整光程差,对副反射镜面形进行优化设计,避免了复杂的微分计算。使用Grasp仿真软件对设计的三反射面天线系统进行了分析,计算表明,与未赋形的三反射面天线相比,赋形反射面天线系统主波束效率提升了10.67%,达到95%以上,验证了该赋形方法的可行性及对天线系统性能提升的有效性。

一种数字波束赋形的数字基带移相电路设计

数字基带移相电路是数字波束赋形电路的重要组成部分。分析了数字波束赋形电路中基带信号的相位控制方法,基于FPGA平台设计了一种数字基带移相电路,该电路通过AHB接口获取相位控制字,根据相位控制字的大小调节FIFO存储器中信号的缓存时间来达到相位调节的目的。AHB接口的高速能力使得移相参数的调节具有实时性,结合FPGA并行运算的优势,可以同时对多通道数字基带信号进行相位调节。在集成设计环境Vivado平台上使用Verilog语言对移相电路进行设计,通过在线逻辑分析仪测试验证了设计的可行性。

基于联邦学习的毫米波大规模MIMO的混合波束赋形和资源分配

针对大规模毫米波(millimeter wave,mm-Wave)多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中的混合波束赋形在中心式机器学习(centralized machine learning,CML)中导致的通信开销过大问题,提出了分层联邦学习(federated learning,FL)框架下的混合波束赋形与基于合同理论的资源分配优化方法。首先,在分层系统中对多用户计算系统开销,并通过优化分配资源实现系统的效益最大化;然后,用户利用分配的资源对信道数据和相应的预编码数据进行反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型训练,利用边缘服务器(edge server,ES)收集用户训练的权值和参数进行边缘聚合,达到一定精度后上传到云服务器(cloud server,CS)进行云聚合,直到取得最优的模型。实验结果表明,资源优化极大地降低了通信开销,并且基于FL的混合波束赋形不仅取得了和CML类似的和速率,而且其和速率要优于基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的混合波束赋形以及全数字波束赋形方案。

基于粒子群算法的阵列天线波束赋形研究

波束赋形可以得到雷达系统所希望的理想辐射波束,然而传统分析方法存在理论分析繁琐、计算量较大的缺点,不利于在实际的工程应用中得到推广和使用。文章提出了一种基于粒子群算法对波束赋形的研究方法,具有代码简单、计算快速准确等优势。根据直线阵列的基本理论建立基本模型及方向图波瓣评估函数,最后得出两个案例的分析结果。计算结果验证了该方法的可行性和高效性,利于在实际工程中得到应用。