基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法及装置

1.本发明涉及功率分配技术领域，特别是一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法。


背景技术：

2.传统中继是一种有源器件，具有强大的信号处理能力。当发射端和接收端存在障碍物时，可以通过放大转发、解码转发、压缩转发技术实现信号从发射端传输到接收端。但传统中继完成信号的转发需要高功耗，并且硬件成本非常高。
3.而智能反射镜则是一种低功耗、低成本的器件，可放置在各种建筑物上。在发射端和接收端之间的直达信道被严重恶化的环境下，仍可以创造有利多径，实现发射端和接收端的正常通信。智能反射镜元件可以通过调整入射信号的幅度和相位，智能控制传播环境，以增强接收端的信号，所以智能反射镜受到越来越多的广泛关注。
4.但是，智能反射镜在多频段混合组网下对邻近频段会产生一定的影响、信道估计方法需要更新、动态调控能力尚且不足，对于无附加工作模块的智能反射表面而言，其功耗最低、最易部署，同时能力也最受限。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法，以提高智能反射镜辅助双向中继网络的系统和速率性能。
6.实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法，包括以下步骤：
7.步骤1、建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型；
8.步骤2、构建智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题；
9.步骤3、引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题；
10.步骤4、通过cvx求解出智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的功率分配因子以及最优的系统和速率。
11.一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配装置，包括：
12.模型构建模块，用于建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型；
13.优化问题建立模块，用于构建智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题；
14.优化问题求解模块，用于引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题；
15.功率分配结果模块，用于通过cvx求解出智能反射镜辅助双向解码转发中继网络
的功率分配因子以及最优的系统和速率。
16.一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法。
17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法中的步骤。
18.本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)通过引入中间变量，使得设计的优化系统和速率r的非凸问题可以快速地转化成凸问题；(2)当信道遵循正态阴影衰落时，相比较于等功率分配方法，提供的基于最大最小化和速率r的功率分配设计方法可获得高达15.4％的速率增益。
附图说明
19.图1为本发明基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法的流程示意图。
20.图2为本发明实施例中建立的智能反射镜辅助双向解码转发中继网络系统模型的结构图。
21.图3为本发明实施例中可实现的系统和速率与总功率的关系曲线图。
22.图4为本发明实施例中可实现的系统和速率与阴影变量标准差σ的关系曲线图。
具体实施方式
23.本发明一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法，包括以下步骤：
24.步骤1、建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型；
25.步骤2、构建智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题；
26.步骤3、引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题；
27.步骤4、通过cvx求解出智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的功率分配因子以及最优的系统和速率。
28.作为一种具体示例，步骤1所述的建建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型，具体如下：
29.步骤1.1、在智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统中，用户1和用户2分别具有1根天线，中继具有m根天线和智能反射镜n个元件；在中继和智能反射镜的帮助下，用户1与用户2可以进行双向通信；用户1和用户2发射的信号分别为x1和x2，系统发射信号总功率为p，用户1、用户2和双向中继的功率分配因子分别为β1、β2和β3；信号传输过程中，所经过的信道遵循大规模衰减其中，d0为参考距离，设置为1m；d为发射端与接收端之间的距离；x
σ
为阴影变量，服从均值为0，方差为σ2的分布；
30.步骤1.2、在第一时隙中，用户1到双向中继、用户1到智能反射镜、用户2到双向中
继、用户2到智能反射镜和智能反射镜到双向中继的信道分别为h
1r
∈cm×1、h
1i
∈cn×1、h
2r
∈cm×1、h
2i
∈cn×1和h
ir
∈cm×n，智能反射镜相移矩阵第i个元件的相位θ
1i
∈(0,2π]；nr为双向中继的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；
31.则双向中继的接收信号为：
[0032][0033]
先将x2视为是未知的干扰，双向中继首先将x1解码成再从(1)中消除x1的贡献，将x2解码为
[0034]
步骤1.3、在第二时隙中，双向中继采用网络编码对和编码成一个新信号，即然后每个用户将接收到的xr解码为并且重构由另一个用户发送的信号，即或
[0035]
步骤1.4、设定第一时隙和第二时隙的信道存在互易性，在自我干扰消除后，用户1和用户2的接收信号分别为：
[0036][0037][0038]
其中，n1为用户1的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；n2为用户2的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；为智能反射镜相移矩阵；θ
2i
∈(0,2π]为第i个元件的相位；
[0039]
步骤1.5、用户1
→
双向中继链路和双向中继
→
用户2链路的速率分别为：
[0040][0041][0042]
其中，
→
表示到；
[0043]
因此用户1
→
双向中继
→
用户2链路的速率为r
12
＝min{r
1ir
,r
ri2
}；
[0044]
同理，用户2
→
双向中继链路和双向中继
→
用户1链路的速率分别为：
[0045][0046][0047]
其中，
[0048]
因此用户2
→
双向中继
→
用户1链路的速率为r
21
＝min{r
2ir
,r
ri1
}；
[0049]
步骤1.5、用户1
→
双向中继和用户2
→
双向中继链路的多址信道速率为：
[0050][0051]
因此智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统和速率为：
[0052]
r＝min{r
12
r
21
,r
mac
}(9)
[0053]
作为一种具体示例，步骤2所述构建智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题，具体如下：
[0054]
由于θ1和θ2为常数，因此关于功率分配因子的优化问题简化为：
[0055][0056]
s.t.0＜β1,β2,β3＜1,β1 β2 β3＝1
[0057]
作为一种具体示例，步骤3所述引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题，具体如下：
[0058]
引入2个中间变量r1和r2，并且定义r
1ir
≥r1，r
ri2
≥r1，r
2ir
≥r2，r
ri1
≥r2，r
mac
≥r2和r1 r2≥r，因此该最大最小化和速率r的非凸优化问题(10)转化为凸优化问题：
[0059][0060]
s.t.0＜β1,β2,β3＜1,β1 β2 β3＝1
[0061][0062][0063]22r
≤1 γ1β1p γ3β2p,r≤r1 r2[0064]
本发明还提供一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配装置，包括：
[0065]
模型构建模块，用于建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型；
[0066]
优化问题建立模块，用于构建智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题；
[0067]
优化问题求解模块，用于引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题；
[0068]
功率分配结果模块，用于通过cvx求解出智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的功率分配因子以及最优的系统和速率。
[0069]
作为一种具体示例，所述的基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配装置，所述模型构建模块，包括：
[0070]
第一单元，功能为：在智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统中，用户1和用户2分别具有1根天线，中继具有m根天线和智能反射镜n个元件；在中继和智能反射镜的帮助下，用户1与用户2可以进行双向通信；用户1和用户2发射的信号分别为x1和x2，系统发射信号总功率为p，用户1、用户2和双向中继的功率分配因子分别为β1、β2和β3；信号传输过程中，所经过的信道遵循大规模衰减pl(d)其中，d0为参考距离，设置为1m；d为发射端与接收端之间的距离；x
σ
为阴影变量，服从均值为
0，方差为σ2的分布；
[0071]
第一单元，功能为：在第一时隙中，确定用户1到双向中继、用户1到智能反射镜、用户2到双向中继、用户2到智能反射镜和智能反射镜到双向中继的信道分别为h
1r
∈cm×1、h
1i
∈cn×1、h
2r
∈cm×1、h
2i
∈cn×1和h
ir
∈cm×n，智能反射镜相移矩阵第i个元件的相位θ
1i
∈(0,2π]；nr为双向中继的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；
[0072]
确定双向中继的接收信号先将x2视为是未知的干扰，双向中继首先将x1解码成再消除x1的贡献，将x2解码为
[0073]
第二单元，功能为：在第二时隙中，双向中继采用网络编码对和编码成一个新信号，即然后每个用户将接收到的xr解码为并且重构由另一个用户发送的信号，即或
[0074]
第三单元，功能为：设定第一时隙和第二时隙的信道存在互易性，在自我干扰消除后，用户1和用户2的接收信号分别为y1、y2；
[0075]
第四单元，功能为：确定用户1
→
双向中继链路和双向中继
→
用户2链路的速率r
1ir
、r
ri2
其中
→
表示到；因此用户1
→
双向中继
→
用户2链路的速率为r
12
＝min{r
1ir
,r
ri2
}；
[0076]
同理，确定用户2
→
双向中继链路和双向中继
→
用户1链路的速率r
2ir
、r
ri1
，因此用户2
→
双向中继
→
用户1链路的速率为r
21
＝min{r
2ir
,r
ri1
}；
[0077]
第五单元，功能为：确定用户1
→
双向中继和用户2
→
双向中继链路的多址信道速率因此智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统和速率r＝min{r
12
r
21
,r
mac
}。
[0078]
本发明还提供一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法。
[0079]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法中的步骤。
[0080]
进一步地，本发明设计最大最小化和速率r的优化问题，解决用户1、用户2和双向解码中继之间功率的分配，获得系统最佳的和速率r。
[0081]
由于本发明只关注两用户和双向中继之间的功率分配，所以θ1和θ2可设定为常数。
[0082]
进一步地，本发明提供的基于和速率最大化的双向中继网络功率分配方法，既考虑了第一时隙用户1到中继、用户2到中继的传输，又考虑了第二时隙中继到用户1、用户2的传输。
[0083]
进一步地，本发明所述阴影变量标准差σ取值为3。
[0084]
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本
发明而不用于限制本发明的范围。在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本技术所附权利要求所限定的范围。
[0085]
实施例
[0086]
结合图1，本发明一种基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法，包括以下步骤：
[0087]
步骤1、建立智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统模型，具体如下：
[0088]
结合图2，设定智能反射镜辅助的双向解码转发中继无线网络系统中用户1、用户2和双向中继天线数分别为1、1和m，智能反射镜具有n个无源反射元件；用户1和用户2发射的信号分别为x1和x2，系统发射信号总功率为p，用户1、用户2和双向中继的功率分配因子分别为β1、β2和β3；信号传输过程中，所经过的信道遵循大规模衰减其中，d0为参考距离，设置为1m；d为发射端与接收端之间的距离；x
σ
为阴影变量，服从均值为0，方差为σ2的分布；
[0089]
步骤1.1、在第一时隙中，用户1到双向中继、用户1到智能反射镜、用户2到双向中继、用户2到智能反射镜和智能反射镜到双向中继的信道分别为h
1r
∈cm×1、h
1i
∈cn×1、h
2r
∈cm×1、h
2i
∈cn×1和h
ir
∈cm×n，智能反射镜相移矩阵第i个元件的相位θ
1i
∈(0,2π]；nr为双向中继的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；
[0090]
则双向中继的接收信号为：
[0091][0092]
先将x2视为是未知的干扰，双向中继首先将x1解码成再从(1)中消除x1的贡献，将x2解码为
[0093]
步骤1.2、在第二时隙中，双向中继采用网络编码对和编码成一个新信号，即然后每个用户将接收到的xr解码为并且重构由另一个用户发送的信号，即或
[0094]
步骤1.3、设定第一时隙和第二时隙的信道存在互易性，在自我干扰消除后，用户1和用户2的接收信号分别为：
[0095][0096][0097]
其中，n1为用户1的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；n2为用户2的接收噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布；为智能反射镜相移矩阵；θ
2i
∈(0,2π]为第i个元件的相位；
[0098]
步骤1.4、用户1
→
双向中继链路和双向中继
→
用户2链路的速率分别为：
[0099][0100][0101]
其中，
[0102]
因此用户1
→
双向中继
→
用户2链路的速率为r
12
＝min{r
1ir
,r
ri2
}；
[0103]
步骤1.5、同理，用户2
→
双向中继链路和双向中继
→
用户1链路的速率分别为：
[0104][0105][0106]
其中，
[0107]
因此用户2
→
双向中继
→
用户1链路的速率为r
21
＝min{r
2ir
,r
ri1
}；
[0108]
步骤1.6、用户1
→
双向中继和用户2
→
双向中继链路的多址信道速率为：
[0109][0110]
因此智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的系统和速率为：
[0111]
r＝min{r
12
r
21
,r
mac
}(9)
[0112]
步骤2、设计智能反射镜辅助双向解码转发中继网络的最大最小化和速率的优化问题，具体如下：由于本发明只关注用户1、用户2和双向中继之间的功率分配，因此关于功率分配因子的优化问题可简化为：
[0113][0114]
s.t.0＜β1,β2,β3＜1,β1 β2 β3＝1.
[0115]
步骤3、引入中间变量，将最大最小化和速率的非凸优化问题转化为凸优化问题，具体如下：引入变量r1和r2，并且定义r
1ir
≥r1，r
ri2
≥r1，r
2ir
≥r2，r
ri1
≥r2，r
mac
≥r2和r1 r2≥r，因此优化问题(10)可转化为：
[0116][0117]
s.t.0＜β1,β2,β3＜1,β1 β2 β3＝1.
[0118][0119][0120][0121]
步骤4、问题(11)的目标函数和约束函数均为凸函数，因此问题(11)为凸问题，直接用cvx求解出用户1、用户2和双向解码转发中继的功率分配因子β1、β2、β3和系统和速率r。
[0122]
本实施例设置中继天线数m＝4、智能反射镜元件数n＝16，对本发明基于最大最小化和速率的智能反射镜辅助双向中继网络功率分配方法进行仿真试验。
[0123]
图3绘制了中继天线数m＝4、智能反射镜元件数n＝16和阴影变量标准差σ为3时，系统和速率随总功率变化的曲线。仿真结果表明提供的基于最大最小化和速率的功率分配法优于等功率分配法。当总功率为30dbm时，相比较于等功率分配法，基于最大最小化和速率的功率分配法性能增益为9.5％。
[0124]
图4绘制了中继天线数m＝4、智能反射镜元件数n＝16和系统总功率为40dbm时，系统和速率随阴影变量标准差σ变化的曲线。仿真结果表明随着阴影变量标准差σ的增加，虽然系统和速率性能增益提高了，但性能急剧恶化，验证了阴影变量标准差σ对整个系统通信性能有重要的影响。此外，提供的基于最大最小化和速率的功率分配的和速率仍然高于等功率分配法。当阴影变量标准差σ为5时，相比较于等功率分配，基于最大最小化和速率的功率分配的和速率性能增益为15.4％。