CN111163511A - 智能反射表面辅助的毫米波通信中延迟受限的上行功率分配方法 - Google Patents

智能反射表面辅助的毫米波通信中延迟受限的上行功率分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种智能反射表面(IRS)辅助的毫米波(mmWave)上行通信***中考虑延迟受限的功率分配方法。该方法以优化用户功率为目标，用户最大延迟为约束，通过交替优化(AO)思想将功率分配问题转化为三个优化步骤，具体如下：(1)固定多用户检测矩阵和IRS无源波束赋形变量，根据传输时延约束，得到优化功率闭式解。(2)固定功率和无源波束赋形变量，优化多用户检测矩阵以消除用户间干扰。(3)固定功率和用户检测矩阵，针对IRS波束赋形的优化提出了复环流形优化(CCMO)算法。本发明专利利用近乎无源的IRS辅助链路可实现以低成本、低功耗的方式，有效抵抗信道阻塞引起的重传时延，且提出的算法适合扩展到大规模IRS辅助的功率分配问题。

Description

智能反射表面辅助的毫米波通信中延迟受限的上行功率分配 方法
技术领域
本发明涉及了一种基于IRS辅助的多用户mmWave通信***中考虑延迟受 限的上行功率分配方法。确切地说，该方案以最小化单输入多输出(SIMO)系 统中的上行链路用户功率为目标，将mmWave链路和优化设计的IRS反射链路 共同用于实现高速上行链路通信，属于无线通信技术领域。
背景技术
在第五代移动网络(5G)中，mmWave通信被视为提供千兆比特数据率的 关键技术，它有望在物联网中支持前所未有的低延迟服务，但还需要针对远程覆 盖和低功耗通信设备提出解决方案。mmWave成为一种有吸引力的解决方案， 可满足IoT移动设备中执行的处理任务的严格延迟和功耗要求。虽然mmWave 可提供高数据速率，但由于其链路极易受到阻塞的影响，信道间断性不可避免地 导致上行链路传输延迟和传输功耗增加。
在这里我们主要考虑的是如何以5G所倡导的绿色和可持续设计理念降低 链路阻塞事件对于传输延迟和传输功耗的影响。为此，我们引入了IRS辅助 mmWave通信克服阻塞事件，它由近乎无源的低成本反射元件组成，IRS起源于 软件定义超材料。在现有的克服阻塞方案中，往往采用过多的无线接入点提供多 链路和过量供应通信资源，虽然可以克服阻塞，但是这些方法的***开销较大。 考虑到IRS的低成本和高反射增益，我们可以通过一种IRS辅助的方案把阻塞 引起的影响控制在一定的范围内，保证所需的延迟性能并同时尽可能降低设备 功耗。
针对现有方法中处理IRS相移的“恒模约束”问题中复杂度高或者***性 能不够好的问题，本发明提出了一种适用于IRS无源波束赋形的CCMO方法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种适用于通信延迟约束下IRS辅助 mmWave通信的上行传输功率分配的有效方法，即IRS可以通过创建补充链路 来解决mmWave链路阻塞问题，从而保证在严格的延迟要求下实时上传数据。 每个用户都有预定的最大延迟约束，通过到BS的链路以及IRS提供的辅助链路 进行上传数据。本发明方法利用BS已知所有相关的CSI条件，为了最小化所有 用户的上行发射功率并同时满足用户的传输时延要求，对单个设备功率、多用户 检测矩阵和无源波束形成系数联合优化。同时，为了在用户到BS的直接链路因 受阻塞较弱时，IRS进行无源波束成型的配置以实现传输时延要求，同时降低多 用户间的共信道干扰。所述方法包括下列三个操作步骤：
(1)上行传输功率控制：用户设备基于初始化的分配功率，并在获取用户 到BS链路与IRS提供的补充链路的合并信道增益后，利用上次迭代后的分配功 率结果，更新传输功率。
(11)BS获取并计算合并信道表示hk＝hd,k+GΘhr,k。其中，
Figure BDA0002328871510000021
表示第 k个用户设备到BS的直接链路，
Figure BDA0002328871510000022
表示第k个用户设备到IRS的链路，
Figure BDA0002328871510000023
表示BS到IRS的链路，
Figure BDA0002328871510000024
表示IRS相移矩阵。
(12)BS根据其第k个用户设备的约束最大时延Tk计算得到虚拟时延
Figure BDA0002328871510000025
基于条件
Figure BDA0002328871510000026
定义
Figure BDA0002328871510000027
将功率 控制子问题转化为以下优化问题：
Figure BDA0002328871510000028
Figure BDA0002328871510000029
Figure BDA00023288715100000210
其中，
Figure BDA00023288715100000211
(13)基于BS天线数量M、IRS元件个数N、用户数量K、第k个用户对 应的多用户检测向量fk以及上一次迭代得到的功率pk，更新功率
Figure BDA0002328871510000031
(2)多用户检测：利用当前的用户功率以及已知的信道增益，再将每个用 户在BS对应的多用户检测向量问题转化为瑞利商最小化问题，BS根据MVDR 波束赋形的思想，计算得到多用户检测向量。按照联合交替优化的方式重复步骤 (1)和(2)直到功率和收敛。
(21)BS根据每个用户的CSI，即hk＝hd,k+GΘhr,k，以及更新后的功率pk， 计算第k个用户的多用户检测向量
Figure BDA0002328871510000032
这个向量可以 使得当前条件下的用户功率最小化。
(3)IRS无源波束赋形：根据选择的功率与多用户检测向量，设计IRS无 源波束赋形以实现用户传输时延小于约束目标，再利用CCMO算法得到最优相 移结果，以达到所有用户在延迟约束下最小化传输功率。按照联合交替优化的方 式重复步骤(1)、(2)和(3)直到用户总功率收敛。
(31)BS根据辅助链路的CSI，计算GΘhr,j＝G·diag(hr,j)·θ＝Gh,jθ，
Figure BDA0002328871510000033
以及
Figure BDA0002328871510000034
从而将无源波束赋形问题转化为求θ。
(32)将所有用户的延迟约束转化为延迟残差最大化问题，再将恒模约束构 造为复环流形空间
Figure BDA0002328871510000035
即
Figure BDA0002328871510000036
其中
Figure BDA0002328871510000037
(33)在当前点计算欧式梯度为
Figure BDA0002328871510000038
通过对欧式梯度执行投影 算子，得到黎曼梯度
Figure BDA0002328871510000039
(34)在当前点的切空间进行梯度下降：
Figure BDA00023288715100000310
并对当前得到的 结果进行收缩算子投影到原流形空间sN上，即
Figure BDA00023288715100000311
(35)重复步骤(31)-(34)，直到收敛条件|f(θ(i))-f(θ(i-1))|＜∈c满足，输出Θ＝diag(θ)。
本发明中，基于IRS提供的辅助链路，在满足时延要求的条件下对mmWave 网络中的用户进行上行传输功率分配。其优点是，用户设备可以在mmWave信 道阻塞的情况下，利用其IRS反射波束赋形的作用提高数据传输速率，以克服 mmWave直接链路阻塞的影响，从而保证用户的传输时延要求。接下来，BS利 用获取的CSI信息，按照所提出的CCMO算法配置IRS的反射系数，复杂度比 较低，从而降低用户设备的传输功率。本发明是一种可以克服mmWave信道阻 塞从而提升上行传输速率，同时保证用户传输时延的行之有效的传输功率分配 方法设计。
附图说明
图1是本发明的应用场景：基于mmWave的多用户SIMO上行通信*** 模型图。
图2是本发明中基于交替优化的延迟受限多用户上行功率优化的流程图。
图3是本发明实施例中，mmWave网络中用户设备在不同情况下的发射功 率仿真图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进 一步的详细描述。
参见图1，本发明的应用场景是：上行的多用户mmWave网络，包括一个 BS、一个IRS和多个用户。IRS部署在与基站具有视距(LoS)的位置，用户则 距IRS较近。BS可以通过时分双工(TDD)协议，利用信道互易性实现对所有 CSI的获取。根据已获取的信道状态以及不同的用户最大上传时延需求，BS联 合优化IRS的相移以及多用户检测向量，从而降低用户设备的发射功率。
我们的目标是保证BS接收信号的SINR在不超过最大时延需求的前提下， 最小化用户设备的上行传输功率。首先，原问题由于恒模约束是个复杂的非凸问 题，难以获得全局最优解，在交替优化方案中，原问题转化为三个具体子问题迭 代处理。针对功率分配子问题，根据线性规划我们得到了每次迭代的闭式解。针 对多用户检测子问题，我们将问题转化为瑞利商最小化问题，利用MVDR思想 得到了每次迭代的闭式解。针对IRS无源波束成型子问题，我们根据恒模约束 所具有的特殊几何结构构成了流形空间，采用CCMO算法以及黎曼梯度下降等 方法，将原问题转化为一个复杂度较低的延迟残差最大化问题，迭代求解得到局 部最优解。
为了展示本发明的实用性，申请人进行了多次仿真实施试验。试验***中的 网络模型为图1所示的应用场景，仿真试验的结果如图3所示。在图3的基准 方案中，我们展示了没有配备IRS时所需的用户传输功率以及提出算法以及对 比算法的传输功率。
以上所述仅为本发明的较佳实例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的 精神和原则之内，所做的任何修改，等同替换、改进等，均应包含在本发明保护 的范围之内。

Claims (4)

1.本发明提供了一种用于IRS辅助mmWave单输入多输出(SIMO)***中的上行链路延迟受限用户功率分配的方法；用于以下场景：基站(BS)位于mmWave小区中，在小区中，均匀分布着多个小区用户，IRS部署在小区中的通信热点区；其中BS知道每个用户到BS、IRS到BS以及每个用户到IRS信道状态信息(CSI)，BS根据CSI计算出IRS无源波束成形的结果，并通过控制链路将结果反馈到控制器，控制器调整IRS的相移。
(1)上行传输功率控制：用户设备基于初始化的分配功率，并在获取用户到BS链路与IRS提供的补充链路的合并信道增益后，利用上次迭代后的分配功率结果，更新传输功率。
(2)多用户检测：利用当前的用户功率以及已知的信道增益，再将每个用户在BS对应的多用户检测向量问题转化为瑞利商最小化问题，BS根据MVDR波束赋形器的思想，计算得到多用户检测向量。按照联合交替优化的方式重复步骤(1)和(2)直到功率和收敛。
(3)IRS无源波束赋形：根据选择的功率与多用户检测向量，设计IRS无源波束赋形以实现用户传输时延小于约束目标，再利用CCMO算法得到最优相移结果，以达到所有用户在延迟约束下最小化传输功率。按照联合交替优化的方式重复步骤(1)、(2)和(3)直到功率和收敛。
本发明利用BS感知到的所有CSI信息，提出了一种在满足上行传输延迟约束的同时，最小化所有用户的发射功率，其中设备功率、多用户检测矩阵和无源波束赋形系数基于交替优化的方式处理。IRS反射波束赋形有效的减少了多用户的共信道干扰，同时，所提出的无源波束赋形的计算复杂度也较低。
2.根据权利要求1所述的方法，所述步骤(1)中，上行传输功率控制方案包括下列的操作内容：
(11)BS获取第k个用户设备到BS的直接链路，第k个用户设备到IRS的链路以及BS到IRS的链路CSI并计算合并信道hk＝hd,k+GΘhr,k。
(12)BS根据其第k个用户设备的约束最大时延Tk，将其转化为信干噪比(SINR)阈值的约束，从而将功率控制问题转化为线性规划问题。
(13)基于BS天线数量M、IRS元件个数N、用户数量K、第k个用户对应的多用户检测向量fk以及上一次迭代得到的功率pk，迭代更新功率。
3.根据权利要求1所述的方法，所述步骤(2)进一步包括下列操作内容：
(21)BS根据每个用户的CSI，即hk＝hd,k+GΘhr,k，以及更新后的功率pk，以使得当前条件下的用户功率最小化为优化目标，将多用户检测问题转化为瑞利商问题，利用MVDR的形式计算第k个用户的多用户检测向量。
4.根据权利要求1所述的方法，所述步骤(3)进一步包括下列操作内容：
(31)BS根据辅助链路的CSI，计算GΘhr,j＝G·diag(hr,j)·θ＝Gh,jθ，
Figure FDA0002328871500000021
以及
Figure FDA0002328871500000022
从而将求Θ的问题转化为求θ的优化问题。
(32)将所有用户的延迟约束转化为延迟残差最大化问题，再将恒模约束构造为复环流形空间，最终将延迟残差最大化问题转化为流形空间上的无约束最优化问题。
(33)在当前点计算欧式梯度，通过对欧式梯度执行投影算子，得到黎曼梯度。
(34)在当前点的切空间进行梯度下降，并对当前得到的结果进行收缩算子投影到原流形空间
Figure FDA0002328871500000023
上。
(35)重复步骤(31)-(34)，直到流形优化问题的目标函数收敛。
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