STAR-RIS辅助的NOMA系统物理层安全性能优化

针对实际通信场景中非理想信道状态信息以及非理想串行干扰删除等非理想因素的强耦合特性使可同时反射和透射的可重构智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)传输系统安全性能无法准确衡量的问题,提出了基于惩罚对偶分解(PDD)和块坐标下降(BCD)的融合算法,联合优化基站的波束成形矢量和STAR-RIS相移系数,实现系统最低安全传输速率的最大化。结果表明,所提融合算法相比BCD算法可以明显增加最低安全传输速率,性能至少提升10%。

STAR-RIS辅助通信感知一体化系统联合波束成形设计

提出同时将透射和反射可重构智能表面(Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces,STAR-RIS)与通信感知一体化(Integrated sensing and communication,ISAC)系统结合,以实现全空间的通信与感知。同时在STAR-RIS上应用一种低成本的传感器实现了在STAR-RIS上进行目标感知,解决了雷达感知的严重路径损耗问题。基于此,本文研究了STAR-RIS辅助位于STAR-RIS两侧的多用户多输入单输出(Multi-usermulti-input single-output,MU-MISO)以及一个位于STAR-RIS透射侧的目标的ISAC系统,旨在联合优化STAR-RIS的被动波束成形矩阵和ISAC基站处的主动波束成形矩阵,以最大化用户的通信和速率,同时满足目标感知的最低信噪比要求。为了解决优化过程中的非凸问题,提出了一种基于分式规划的块坐标上升算法,将优化变量分为几个块变量交替优化。在迭代优化后续波束成形问题上,应用了连续凸逼近和半正定松弛算法。与传统的可重构智能表面相比,仿真结果验证了在ISAC系统中部署STAR-RIS的优点。同时将所提的基于分式规划的算法与基于加权最小均方误差的算法进行了对比并验证了所提算法在提高通信和速率上的优势和有效性。

基于压缩感知的STAR-RIS辅助毫米波系统信道估计

一种可同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface,STAR-RIS)可以同时辅助位于其两侧用户的无线通信。针对STAR-RIS辅助下的双用户毫米波通信系统的上行链路信道估计问题进行了研究,并对两用户在角度域的联合稀疏特性进行了探究。基于级联信道的联合稀疏特性和压缩感知理论,将级联信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题,并提出了一种位置判决正交匹配追踪(position-judgment orthogonal matching pursuit,PJ-OMP)算法以减少导频开销。仿真结果显示,与传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法相比,所提出的算法能够减少信道估计的导频开销,即使在某一侧用户所分配的能量较少时也能够准确地估计信道。

STAR-RIS辅助多载波通信感知一体化系统的资源优化

针对频谱资源短缺和传统的智能反射面无法实现全空间覆盖的问题,研究了同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface, STAR-RIS)辅助通信感知一体化系统。通过分配功率和子载波资源并优化STAR-RIS系数矩阵,使得在保证感知功能的前提下,最大化通信和速率。设计了一种交替优化算法,将多变量之间相互耦合的非凸问题解耦转化为3个凸的子问题。首先,松弛子载波选择变量后使用惩罚函数和逐次凸逼近算法;然后,直接求解功率分配变量的凸子问题;最后,使用半正定规划并把秩一约束改写为核范数与谱范数之差,将其作为惩罚函数,使用逐次凸逼近以优化STAR-RIS系数矩阵。仿真结果表明,与传统RIS相比,所提方案的性能取得了显著提升。

STAR-RIS辅助ISAC系统波束赋形优化方法

本文提出了将通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)系统与同时透射和反射可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surfaces,STAR-RIS)相结合的系统模型,解决了传统可重构智能表面RIS不能实现全空间通信与感知的问题;同时考虑在STAR-RIS上安装低成本的专用传感器以实现ISAC系统在STAR-RIS上执行目标感知的一种新颖有源架构,解决了雷达感知的严重路径损耗问题.本文旨在联合优化ISAC基站处的波束赋形和STAR-RIS的无源波束赋形,以最大化通信用户的加权和速率(Weighted Sum Rate,WSR),同时保证感知性能的最低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).为了解决该复杂非凸优化问题,交替优化基站波束赋形及STAR-RIS无源波束赋形.针对所提的满足雷达感知SNR最低要求下最大化WSR问题,基站处波束赋形的优化子问题等价为加权最小均方误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)问题,STAR-RIS处无源波束赋形优化子问题等价为分式规划(Fractional Programming,FP)问题.进一步,分别将优化的非凸子问题转化为二次约束二次规划(Quadratic Constraint Quadratic Programming,QCQP),并使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)技术将它们分别转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming,SDP)子问题进行迭代求解.仿真结果验证了所采用新型STAR-RIS辅助ISAC方案的优点和所提算法在提高WSR性能上的有效性.

双STAR-RIS辅助下行NOMA系统中最大化和速率的方法

对于两个同时透射和反射的智能可重构表面(STAR-RIS)辅助的下行非正交多址接入(NOMA)系统,该文提出一种最大化和速率的方法。首先构建最大化和速率的优化问题,优化参数为STAR-RIS相移、功率分配和时间分配;然后用半正定规划法(SDP)优化双STAR-RIS相移;最后,用迭代的方法交替优化功率分配和时间分配,在每次迭代过程中分别用拉格朗日对偶分解法优化功率分配和函数极值法优化时间分配。仿真结果显示,双STAR-RIS辅助的NOMA系统的和速率高于单STAR-RIS辅助的NOMA系统。

STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计

为提升无线网络的全域覆盖能力,STAR-RIS作为一种全新的RIS架构被提出。针对未来6G网络通信、感知和计算的需求,研究STAR-RIS辅助的通感算一体化系统。旨在联合优化主动、被动波束成形和计算资源分配,在满足通信和感知性能的同时,提升系统能效。所考虑的优化问题是非凸且强耦合的,难以直接求解。为此,提出一种基于交替优化、闭式分式规划、半正定松弛和连续凸近似的算法求解该问题。仿真结果表明,该算法能够极大提升系统性能。

STAR-RIS辅助通感一体系统安全传输优化

STAR-RIS作为一种新的RIS架构,有望提升未来无线网络的全域覆盖能力。针对未来网络中的通信和感知需求,研究STAR-RIS辅助ISAC系统的下行安全传输优化问题。旨在联合优化主动和被动波束成形,在满足用户服务需求的同时,提升系统的感知性能。所考虑的优化问题非凸且强耦合,难以求解。为此,提出一种基于交替迭代、半正定松弛和连续凸近似的算法求解该问题。仿真结果表明,所提出的算法在保证通信需求的同时,实现了更好的感知性能。

STAR-RIS辅助的安全通信系统的波束形成设计

传统的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)仅服务与信源在同一侧的用户。与传统RIS不同,同时透射和反射的可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting RIS, STAR-RIS)可以在全空间内为用户提供服务,在无线通信领域有着广阔的应用前景。文中研究了STAR-RIS辅助安全通信系统的波束形成方案,针对STARRIS的时间切换协议,建立了STAR-RIS辅助安全通信系统中功率最小化的优化问题。该优化问题通过交替优化的方法,将其解耦为三个子问题,然后再分别对基站的发射波束形成矢量、STAR-RIS的反/透射相移矩阵和时间切换系数进行设计,从而使基站的发射功率最小。仿真结果表明,所提方案的性能优于现有方案。

透射反射双功能RIS辅助的SWIPT系统研究

研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统。部署STAR-RIS以辅助从多天线接入点(Access Point,AP)到多个单天线信息解码接收器(Information Decoding Receiver,IDR)和能量收集接收器(Energy Harvesting Receiver,EHR)的信息或功率传输。目标是通过联合优化其发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵,在IDR可实现通信速率和EHRs的能量收集量约束下,使AP的发射功率最小化。然而,这个优化问题是非凸的,变量之间有着复杂的耦合。为了解决这一问题,采用交替优化算法解耦耦合的变量,对发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵可以分别使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)算法和基于惩罚的算法进行优化。仿真结果表明,STAR-RIS系统方案可以获得比传统的仅反射或仅透射RIS更好的性能。

多通道STAR-IRS辅助的NOMA系统用户分组方案研究

同时透射和反射的智能反射面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Intelligent Reflecting Surface,STAR-IRS)被视为第六代移动通信的革新性技术。文中研究了STAR-IRS辅助的上行非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中用户与子信道配对问题,通过对用户合理分组与相移矩阵优化使得系统和速率最大。首先,根据系统和速率表达式,提出了一种低复杂度的用户分组方案,通过最大化级联信道增益,解决用户初始分组和解码顺序问题;其次,在满足每个用户传输速率的约束下,为了进一步提升系统和速率,交替优化相移矩阵和分组方案。仿真结果表明,与其他基准方案相比,文中提出的用户与子信道配对方案可以有效提高系统的和速率性能。

弹性波模拟中局部透射边界的反射特征及参数优化

研究一种新型局部透射边界对弹性波的反射特征,以提高模拟复杂波动问题时的边界精度。此时存在P-P、P-S和S-P、S-S两组(4种)反射,反射系数基于P波和S波势函数定义。将势函数表示的波场转化为u和w分量形式,再代入边界公式,推导出反射系数R_(pp),R_(ps),R_(sp),R_(ss)的表达式。理论分析与数值试验相结合,得出如下研究结果:新型边界的多种计算波速配置能够很好地实现对P,S两种物理波速波动能量的同步吸收;弹性介质自身特性给反射系数带来了附加零反射角度,这对边界精度有利;S-P反射有时会出现异常大值,这会严重破坏边界精度,不过,当大部分(如1/1,2/2,2/3,3/4,3/5,…)人工波速参数被严格设定为S波波速时就不会出现这个问题。

非正交多址接入的同步透射反射智能超表面信号增强算法

针对传统智能超表面无法透射信号的问题,利用同步透射反射智能超表面,提出了一种基于非正交多址接入的信号增强算法。同步透射反射智能超表面具有全向性的特点,可同时服务两侧的非正交多址接入用户。所提算法将同步透射反射智能超表面的信号与通信信号相干叠加,利用黎曼共轭梯度算法求解优化问题,理论上可大幅增强用户的信号功率,降低中断概率,提高频谱效率性能。由仿真结果可知,与不使用同步透射反射智能超表面相比,随机相位的同步透射反射智能超表面可以提高约3.6 bit/(s·Hz)的系统频谱效率。利用黎曼共轭梯度算法优化后,可进一步提高约2.3 bit/(s·Hz)的系统频谱效率,该结果验证了所提算法的优越性。