CN111181615B - 一种基于智能反射面的多小区无线通信方法 - Google Patents

一种基于智能反射面的多小区无线通信方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于智能反射面的多小区无线通信方法，该方法所针对的***包括多个协作小区，在协作小区中设置了智能反射面，每个协作小区中均有基站和用户终端；所述方法包括：用户终端向各个协作小区中的基站发射导频信号，各基站估计信道状态信息并共享，并获取全局信道状态信息，制定发射波束成形模型；智能反射面制定反射波束成形模型，通过建模求解得到发射波束成形、反射波束成形的系数，从而形成抑制干扰的信号。本申请对于小区基站与对应的用户终端距离较远时也能获得更高的信号增益，同时考虑了用户终端之间的公平性，通过联合优化发送波束成形和反射波束成形，可以有效地降低用户终端间的相互干扰，提高无线通信传输的传输效率。

Description

一种基于智能反射面的多小区无线通信方法
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于智能反射面的多小区无线通信方法。
背景技术
在新兴的物联网以及人工智能应用的***式增长的推动下，第五代(5G)及以上的移动蜂窝网络需要满足各种严格的通信要求，从而能够服务于大量的无线设备。为此，基站被密集地部署来缩短与用户终端之间的距离，设备到设备(Device-to-Device，D2D)通信使传统蜂窝网络传输能够提供更多频谱复用机会。然而，多基站的出现以及5G及以上蜂窝网络中存在的D2D通信也会对***用户终端引入严重的信号干扰，这是一个急需处理的问题。
传统的解决方案是利用多输入多输出以及小区间协作波束成形技术。多输入多输出是指在发射机和接收机处配置多根天线，在空间上形成多个并行传输信道，提高信道的容量，而不会降低频谱利用率。小区间协作波束成形是指多天线协作基站共享各自的信道状态信息，然后集中计算最优的波束成形，使信号在空间上相互分离，让不同小区间的用户终端避免相互干扰。然而，即使是利用上述技术的密集型网络也会存在诸多问题。第一，随着基站数以及发射天线数的增多，建设基站以及相应射频链路的成本也在提高。第二，由于基站与基站之间的距离缩小了，用户终端更加容易靠近小区的边缘，这使得干扰问题更加严重。第三，信号传输过程中不可避免地会有遮挡物的存在，这也导致了信号被遮挡，导致信号强度过小以及传输覆盖范围变窄等问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种基于智能反射面的多小区无线通信方法，通过在多小区协作中设置智能反射面，联合优化基站处的发射波束成形以及智能反射面的反射波束成形，最大化多小区***的最小用户终端信干噪比。
为了实现上述任务，本申请采用以下技术方案：
一种基于智能反射面的多小区无线通信方法，该方法所针对的***包括多个协作小区以及具有多个反射元件的智能反射面，每个所述协作小区中均具有配备多根发射天线的基站和单天线的用户终端；所述方法包括：
用户终端向各个协作小区中的基站发射导频信号，各基站通过导频信号估计信道状态信息并与智能反射面及其他基站共享；
各基站根据共享的信道状态信息获取全局信道状态信息，并制定发射波束成形模型；智能反射面根据全局信道状态信息制定反射波束成形模型，通过建模求解得到发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，基站、智能反射面根据所述发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，发射相应的发射波束成形和反射波束成形；
用户终端接收发射波束成形和反射波束成形的叠加信号。
进一步地，所述各基站通过导频信号估计信道状态信息，包括：
各基站根据接收到的导频信号，利用信道互易性来估计下行直接链路和反射链路到用户终端的信道状态信息；令
Figure GDA0003652302100000021
表示从基站i到智能反射面的信道矩阵，
Figure GDA0003652302100000022
和
Figure GDA0003652302100000023
分别表示从智能反射面到用户终端i、从基站k到用户终端i的信道矢量，其中
Figure GDA0003652302100000024
表示空间大小为M×N的复矩阵；M为基站的天线数量，N为智能反射面上的反射元件数量；
则信道状态信息表示为fi、hi,k和Gi。
进一步地，所述各基站进行发射波束成形模型的制定过程包括：
各基站i根据全局信道状态信息的发射波束成形
Figure GDA0003652302100000025
设定发射信号si是服从正态分布的均值为0方差为1的随机变量，则每个基站的发射信号为
Figure GDA0003652302100000026
Figure GDA0003652302100000027
表示基站的集合。
进一步地，所述反射波束成形模型的制定过程包括：
令
Figure GDA0003652302100000028
表示智能反射面制定的反射波束成形，其中0≤βn≤1和
Figure GDA0003652302100000029
分别表示智能反射面上的反射元件n的反射幅度和反射相移，j表示虚数单位，ex表示以e为底的指数函数，且v中第n个元素
Figure GDA00036523021000000210
必须满足
Figure GDA00036523021000000211
其中|vn|表示对vn取模值。
进一步地，所述建模求解得到发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，包括：
建立用户终端处的接收信号模型，通过把干扰当作噪声，建立用户终端的信干噪比模型，并由此建立数学优化问题，以最小信干噪比为目的，求解发射波束成形的系数和反射波束成形的系数。
进一步地，所述用户终端处的接收信号模型表示为：
Figure GDA0003652302100000031
其中，v表示反射波束成形，Φi,k＝diag(fi H)Gk，Φi,i＝diag(fi H)Gi，Gk、Gi分别表示从基站k、基站i到智能反射面的信道矩阵，fi表示从智能反射面到用户终端i的信道矢量，hi,i、hi,k分别表示从基站i到用户终端i的信道矢量、从基站k到用户终端i的信道矢量；wi、wk分别表示基站i、基站k的发射波束成形，si、sk分别表示基站i、基站k的发射信号，ni表示用户i接收到的均值为0方差为
Figure GDA0003652302100000032
的高斯白噪声。
进一步地，所述用户终端的信干噪比模型，表示为：
Figure GDA0003652302100000033
进一步地，所述建立数学优化问题，表示为：
Figure GDA0003652302100000034
Figure GDA0003652302100000035
Figure GDA0003652302100000036
其中，αi表示对用户终端i的权重参数，Pi表示基站i的最大发射功率，v表示反射波束成形，vn为v中的第n个元素，wi表示基站i的发射波束成形，N为智能反射面上的反射元件数量。
进一步地，所述数学优化问题的求解方法采用基于半定松弛的交替优化算法或基于连续凸逼近的交替优化算法。
进一步地，所述基站包括第一通信模块、决策模型以及波束成形模块，其中所述第一通信模块用于进行信道估计，获取来自各用户终端、其他基站和智能反射面的信道状态信息或导频信号；所述决策模块根据目前的全局信道状态信息计算发射波束成形的系数；所述波束成形控制模块根据计算的发射波束成形的系数，将发射能量集中在对应的方向，形成波束并进行发射；
所述用户终端包括第二通信模块和处理模块，其中第二通信模块用于进行信号的接收以及发射用作信道估计的导频信号；所述处理模块用于对接收到的信号进行解码，以及获取基站发送的信息；
所述智能反射面包括反射阵列以及控制器，其中控制器包括控制模块和第三通信模块，其中反射阵列通过在每个反射元件的微带贴片上加载电子控制电容器，从而改变每个反射元件的谐振频率，从而控制反射信号的相移与幅度；所述第三通信模块用于接收基站发送来的全局信道状态信息以及发送智能反射面当前反射系数的信息给基站；所述控制模块根据全局信道状态信息，调整每个微带贴片的电子控制电容器的电容值大小，进而控制反射波束成形的相移与幅度。
本申请具有以下技术特点：
1.本申请在原有的多小区协作中加入了智能反射面，通过自适应调整智能反射面上的反射相移与幅度等参数，产生反射波束成形，配合基站的发射波束成形，在干扰严重的用户终端处实现干扰抑制以及信号增强。
2.利用本申请的技术方案，即使小区基站与其对应用户终端的距离较远且有遮挡物，也能获得比没有智能反射面时更高的信号增益，同时考虑了用户终端之间的公平性，通过联合优化基站的波束成形和智能反射面的反射波束成形，可以有效地降低用户终端间的相互干扰，提高无线通信传输的传输效率。
附图说明
图1为本申请的流程示意图；
图2为本申请的用户终端、基站、智能反射面所构成的***概念图；
图3为用户终端、基站、智能反射面的结构示意图；
图4为用户终端对称分布时的最小信干噪比与基站的最大发射功率的关系曲线；
图5为用户终端随机分布时的最小信干噪比与基站的最大发射功率的关系曲线。
具体实施方式
在多小区***的无线通信传输过程中，当用户终端与基站存在过多的障碍物时，信号强度衰落过大，造成低效的无线通信传输，且存在覆盖范围小，干扰严重等问题。为此，本申请提供了一种基于智能反射面的无线通信方法，该方法在用户终端附近加入一个由超材料构成的智能反射面，智能反射面是一种由大量低廉超材料反射元件构成的反射阵列，它可以在入射信号上叠加一定的相移与幅度等参数，使反射信号在用户终端接收端与直接信号进行相干叠加或抑制，具有易部署、低廉以及轻量等优点。本申请通过设置智能反射面，联合优化多天线基站的波束成形以及智能反射面的反射相移、幅度等参数，从而提高***的用户终端信干噪比、抑制用户终端间干扰以及提高频谱效率等。
本申请提供了一种基于智能反射面的协作多小区无线通信方法，该方法所针对的***包括K个协作小区以及一个有N个反射元件的智能反射面，如图1所示。定义协作小区的集合为
Figure GDA0003652302100000051
智能反射面上反射元件的集合为
Figure GDA0003652302100000052
其中每个协作小区都有一个配备有M根发射天线的基站和一个单天线用户终端，则基站和用户终端的集合也表示为
Figure GDA0003652302100000053
每个基站只与本小区中对应的用户终端进行通信，智能反射面则部署在小区边缘，例如安装在距离基站较远且与用户终端有直视路径的大楼墙体上，较强的反射信号使处于遮挡物后面的用户终端也能接收到较强的信号，用来协助多小区之间基站与用户终端的通信。
参考图3，基站部分由三个模块组成，第一通信模块、决策模块以及波束成形模块。第一通信模块主要用来估计信道，获取来自各用户终端、其他基站和智能反射面的信道状态信息或导频信号。决策模块根据目前全局的信道状态信息计算发射波束成形系数；波束成形控制模块根据计算的波束成形的具体数值，将发射能量集中在对应的方向，形成波束并进行发射。
用户终端部分则由第二通信模块以及处理模块组成。第二通信模块主要用于信号的接收以及发射用作信道估计的导频信号；处理模块对接收到的信号进行解码等后续操作，获取基站发送过来的信息。
智能反射面包括反射阵列以及控制器，其中控制器包括控制模块和第三通信模块。其中反射阵列由大量价格低廉的印刷偶极子、微带贴片或其它超材料反射元件和基底组成。反射阵列通过在每个反射元件的微带贴片上加载电子控制电容器，改变每个反射元件的谐振频率，从而控制反射信号的相移与幅度；第三通信模块用于接收基站发送过来的全局信道状态信息以及发送智能反射面当前反射系数的信息给基站；控制模块根据全局信道状态信息，调整每个微带贴片的电子控制电容器的电容值大小，进而控制反射波束成形的相移与幅度。
在上述***的基础上，参考图1，本申请的一种基于智能反射面的多小区无线通信方法，步骤如下：
步骤1，用户终端向各协作小区中的基站发射导频信号
所述导频信号用于基站进行信道估计，当用户终端需要与基站进行通信时，向各个协作小区中的基站发射导频信号。通过发射导频信号，使各基站能够事实获取信道状态信息，从而为后续的发射和反射波束成形的制定提供了必要的信道信息。
在本实施例中，给出了一个具体的应用示例，参见图1，在该示例中，包含3个小区，每个小区有一个基站和一个用户终端。如某一个用户终端需要从基站获取信息，则用户终端需要通过第二通信模块向各基站发射导频信号，然后等待对应基站估计完信道后，根据信道状态信息发射信息。
步骤2，各基站通过导频信号估计信道状态信息并与智能反射面及其他基站共享。
各基站根据接收到的导频信号，利用信道互易性来估计下行直接链路和反射链路到用户终端的信道状态信息，这里假设各基站能完美估计出实际的信道。
令
Figure GDA0003652302100000061
表示从基站i到智能反射面的信道矩阵，
Figure GDA0003652302100000062
和
Figure GDA0003652302100000063
分别表示从智能反射面到用户终端i、从基站k到用户终端i的信道矢量，其中
Figure GDA0003652302100000064
表示空间大小为M×N的复矩阵；为了便于说明，在同一个协作小区中，该协作小区内的基站、用户终端，以及该协作小区均用同一个参数表示，例如i或者k，即用户终端i、基站i是位于协作小区i内的用户终端和基站，
Figure GDA0003652302100000071
各基站得到信道状态信息后，将自身信道状态信息以及当前的发射波束成形的系数信息通过第一通信模块与智能反射面以及其他基站进行共享。具体方法是基站的第一通信模块与智能反射面的第三通信模块、其他基站的第一通信模块进行无线通信，实现信道状态信息的交换。在本申请给出的示例中，信道状态信息表示为fi、hi,k和Gi，
Figure GDA0003652302100000072
步骤3，各基站根据共享的信道状态信息获取全局信道状态信息，并制定发射波束成形模型。
各基站进行信道状态信息的共享之后，获得全局信道状态信息。随后，各基站i的决策模块根据全局信道状态信息的发射波束成形
Figure GDA0003652302100000073
并假设发射信号si是服从正态分布的均值为0方差为1的随机变量，则每个基站的发射信号为
Figure GDA0003652302100000074
这里设定每个基站都存在最大的发射功率Pi，即
Figure GDA0003652302100000075
其中
Figure GDA0003652302100000076
表示统计期望；各基站发射制定的波束成形，而不同的波束成形将使不同用户终端收到的信号强度不同。
步骤4，智能反射面根据全局信道状态信息制定反射波束成形模型。
智能反射面通过第三通信模块接收获得基站发送的全局信道状态信息以及各基站的发射波束成形的矢量信息后，自适应调整反射元件上的反射相移、幅度等参数，从而制定不同的反射波束成形模型，具体如下：
令
Figure GDA0003652302100000077
表示智能反射面的控制模块制定的反射波束成形，其中0≤βn≤1和
Figure GDA0003652302100000078
分别表示反射元件n的反射幅度和反射相移，j表示虚数单位，ex表示以e为底的指数函数，且v中第n个元素
Figure GDA0003652302100000079
必须满足
Figure GDA00036523021000000710
其中|vn|表示对vn取模值。这里上标H表示矢量或矩阵的共轭转置。
因此，从基站k到用户终端i的反射信道为vHdiag(fi H)Gk＝vHΦi,k，这里Φi,k＝diag(fi H)Gk，Gk表示从基站k到智能反射面的信道矩阵；diag(x)表示对角元素为x的对应元素的对角矩阵。
下文中，参数的不同下标表示该参数对应不同的用户终端或基站，例如hi,k表示从基站k到用户终端i的信道矢量，那么hi,i则表示从基站i到用户终端i的信道矢量；Gk表示从基站k到智能反射面的信道矩阵，则Gi表示从基站i到智能反射面的信道矩阵等，下文对更换下标的参数不再重复解释。
步骤5，建模求解得到发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，基站、智能反射面根据所述发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，发射相应的发射波束成形和反射波束成形。
该步骤中，通过结合步骤3和步骤4建立的发射波束成形模型和反射波束成形模型，在基站的决策模块以及智能反射面的控制模块将以最大化***中所有用户终端的最小信干噪比为目的，求解相应的发射波束成形的系数和反射波束成形的系数。
首先，建立用户终端i处的接收信号模型：
Figure GDA0003652302100000081
其中ni表示用户i接收到的均值为0方差为
Figure GDA0003652302100000082
的高斯白噪声。上式第二项为来自其他协作小区的干扰，通过把干扰当作噪声，用户终端i接收的信干噪比模型为：
Figure GDA0003652302100000083
因此所刻画出的数学优化问题为：
Figure GDA0003652302100000091
Figure GDA0003652302100000092
Figure GDA0003652302100000093
其中αi表示对用户终端i的权重参数，表征了K个用户终端之间的公平性。为了便于优化求解，首先引入一个辅助变量t，将问题(P1)重新表述为如下等价问题:
Figure GDA0003652302100000094
Figure GDA0003652302100000095
Figure GDA0003652302100000096
Figure GDA0003652302100000097
由于优化变量发射波束成形与反射波束成形在信干噪比处相互耦合在一起，因此问题(P1)或(P1.1)不是凸优化问题从而难以求解。接下来，给出交替优化方法来解决该问题。具体来说，发射波束成形与反射波束成形分别在另一个固定时进行优化。为了方便，令
Figure GDA0003652302100000098
和v(l)表示在第l次迭代的波束成形。具体求解过程如下：
(一)在固定反射波束成形v下，设基站k到用户终端i的组合信道矢量为
Figure GDA0003652302100000099
则问题(P1.1)等价为：
Figure GDA00036523021000000910
Figure GDA00036523021000000911
Figure GDA00036523021000000912
显然，问题(P2)仍然不是凸问题。为求解(P2)，固定t，得到以下可行性问题(P2.1)
(P2.1):find{wi}
Figure GDA0003652302100000101
Figure GDA0003652302100000102
设t*为问题(P2)的最优解。如果问题(P2.1)在给定t下可行，则t≤t*，否则t＞t*。因此问题(P2)可对t进行二分法求解。特别地，令矩阵
Figure GDA0003652302100000103
的第i行第j列元素为
Figure GDA0003652302100000104
Figure GDA0003652302100000105
表示只有第i个元素为1，其它全为0的矢量。
(P2.1)可等效变换变成以下二阶锥规划问题：
(P2.2):find{wi}
Figure GDA0003652302100000106
Figure GDA0003652302100000107
Figure GDA0003652302100000108
问题(P2.2)可以用专业的软件工具CVX求解。
(二)然后固定求得的发射波束成形{wi}，来优化反射波束成形v。令ci.k＝Φi,kwk，
Figure GDA0003652302100000109
和
Figure GDA00036523021000001010
有：
Figure GDA00036523021000001011
相应地，问题(P1.1)可表示为
Figure GDA00036523021000001012
Figure GDA00036523021000001013
Figure GDA00036523021000001014
接下来，分别利用半定松弛和连续凸逼近方法求解(P3)，并给出交替优化算法的具体步骤。
(1)基于半定松弛的交替优化算法：
令
Figure GDA0003652302100000111
和
Figure GDA0003652302100000112
并且设
Figure GDA0003652302100000113
则有约束
Figure GDA0003652302100000114
和rank(V)≤1，其中
Figure GDA0003652302100000115
表示矩阵V为半正定矩阵，rank(V)表示矩阵V的秩。通过运用半定松弛，把非凸约束rank(V)≤1去掉，然后使(P3)成为以下问题：
Figure GDA0003652302100000116
Figure GDA0003652302100000117
Figure GDA0003652302100000118
VN+1,N+1＝1
Figure GDA0003652302100000119
问题(P3.1)与问题(P2)的解法一样。特别地，在对t进行二分法求解时，可求以下可行性问题：
(P3.2):find V
Figure GDA00036523021000001110
Figure GDA00036523021000001111
VN+1,N+1＝1
Figure GDA00036523021000001112
问题(P3.2)可用专业软件工具CVX来求解。求解(P3)后，若求得rank(V)＞1，则需要对V进行高斯随机化处理，即：先对V作特征值分解V＝U∑UH，其中U为酉矩阵，∑为对角阵。取
Figure GDA00036523021000001113
其中r是服从均值为0，协方差矩阵为单位阵的循环对称复高斯随机向量。然后，取
Figure GDA00036523021000001114
其中[x](1:N)为取矢量x的前N项元素。多次高斯随机化，取能使最小信干噪比最大的v作为问题(P3)的解。
因此，问题(P1)可由基于半定松弛的交替优化算法求解，具体步骤由算法1所示：
Figure GDA0003652302100000121
(2)基于连续凸逼近的交替优化算法：
通过对用户终端
Figure GDA0003652302100000122
定义一个辅助函数：
Figure GDA0003652302100000123
相应地，在第次l迭代中，可以通过以下问题更新反射波束成形v：
Figure GDA0003652302100000124
Figure GDA0003652302100000125
然而，问题(P4)不是凸的。通过利用一阶泰勒展开，有：
Figure GDA0003652302100000126
问题(P4)因此可以近似为以下问题：
Figure GDA0003652302100000131
Figure GDA0003652302100000132
Figure GDA0003652302100000133
问题(P4.1)是凸问题，因此可用专业软件工具CVX来求解。通过求解(P4.1)，可以得到(P4)的可行解。下面给出基于连续凸逼近的交替优化算法的具体步骤，由算法2所示：
Figure GDA0003652302100000134
最终，步骤3和步骤4中的发射波束成形的系数以及反射波束成形的系数(即具体数值)可根据算法1或算法2以交替迭代的方法得出，并由基站的波束成形模块和智能反射面的控制模块发出相应的波束成形。
步骤6，用户终端接收来自于基站的发射波束成形和来自于智能反射面的反射波束成形的叠加信号。
待基站和智能反射面发送发射波束成形以及反射波束成形后，用户终端的第二通信模块可以接收发射波束成形和反射波束成形的叠加信号，该信号即为已经抑制了干扰的信号。
随着5G和物联网的发展，基站将会大量增加，来提供越来越多的用户终端接入需求，多小区基站之间的协作能一定程度上降低越来越严重的干扰问题，而在这基础上增加的智能反射面可以协助基站来完成提高信号的强度以及抑制干扰，提高通信质量。
针对于本申请提出的方法，发明人进行了相应的性能仿真以及对照试验。
图4展示了本申请设计的***结构中，用户终端坐标分别为(-5m,0)、(5m,0)和(-0,5m)，基站坐标分别为(-100m,0)、(100m,0)和(-0,100m)，以及智能反射面坐标为(0,-10m)时，用户终端的最小信干噪比与基站的最大发射功率的关系曲线。参数设计如下：基站发射天线M＝2，智能反射面上反射元件数为20，每个用户的噪声功率都为-80dBm，路径衰落模型
Figure GDA0003652302100000141
d表示用户终端与基站间的距离，参考距离d0＝1m，C0＝-30dB，基站到用户终端、基站到智能反射面以及智能反射面到用户终端的路径衰落指数α分别为3.6，2和2.5。设基站到用户终端以及智能反射面到用户终端的信道为瑞利衰落信道，基站到智能反射面的信道为直视径信道。由图4可以看出，加入智能反射面后，用户终端的最小信干噪比相比没有智能反射面的时候会更大。
图5是用户终端在三角形顶点为(-100m,0)、(100m,0)和(-0,100m)的区域内随机分布的时候，最小信干噪比与基站的最大发射功率的关系曲线。其它参数与图4的相同。由图5可以看出，本方案所提出的联合发射和反射波束成形的优化性能相对没有智能反射面时有很大的提升。

Claims (10)

1.一种基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述方法所针对的***包括多个协作小区以及具有多个反射元件的智能反射面，每个所述协作小区中均具有配备多根发射天线的基站和单天线的用户终端；所述方法包括：
用户终端向各个协作小区中的基站发射导频信号，各基站通过导频信号估计信道状态信息并与智能反射面及其他基站共享；
各基站根据共享的信道状态信息获取全局信道状态信息，并制定发射波束成形模型；智能反射面根据全局信道状态信息制定反射波束成形模型，通过建模求解得到发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，基站、智能反射面根据所述发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，发射相应的发射波束成形和反射波束成形；
用户终端接收发射波束成形和反射波束成形的叠加信号。
2.根据权利要求1所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述各基站通过导频信号估计信道状态信息，包括：
各基站根据接收到的导频信号，利用信道互易性来估计下行直接链路和反射链路到用户终端的信道状态信息；令
Figure FDA0003652302090000011
表示从基站i到智能反射面的信道矩阵，
Figure FDA0003652302090000012
和
Figure FDA0003652302090000013
分别表示从智能反射面到用户终端i、从基站k到用户终端i的信道矢量，其中
Figure FDA0003652302090000014
表示空间大小为M×N的复矩阵；M为基站的天线数量，N为智能反射面上的反射元件数量；
则信道状态信息表示为fi、hi,k和Gi；
所述方法针对的***包括K个协作小区以及一个有N个反射元件的智能反射面，定义协作小区的集合为
Figure FDA0003652302090000015
智能反射面上反射元件的集合为
Figure FDA0003652302090000016
每个协作小区都有一个配备有M根发射天线的基站和一个单天线用户终端，基站和用户终端的集合也表示为
Figure FDA0003652302090000017
3.根据权利要求2所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述各基站进行发射波束成形模型的制定过程包括：
各基站i根据全局信道状态信息的发射波束成形
Figure FDA0003652302090000021
设定发射信号si是服从正态分布的均值为0方差为1的随机变量，则每个基站的发射信号为
Figure FDA0003652302090000022
表示基站的集合。
4.根据权利要求3所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述反射波束成形模型的制定过程包括：
令
Figure FDA0003652302090000023
表示智能反射面制定的反射波束成形，其中0≤βn≤1和
Figure FDA0003652302090000024
分别表示智能反射面上的反射元件n的反射幅度和反射相移，j表示虚数单位，ex表示以e为底的指数函数，且v中第n个元素
Figure FDA0003652302090000025
必须满足
Figure FDA0003652302090000026
其中|vn|表示对vn取模值。
5.根据权利要求4所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述建模求解得到发射波束成形的系数、反射波束成形的系数，包括：
建立用户终端处的接收信号模型，通过把干扰当作噪声，建立用户终端的信干噪比模型，并由此建立数学优化问题，以最小信干噪比为目的，求解发射波束成形的系数和反射波束成形的系数。
6.根据权利要求5所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述用户终端处的接收信号模型表示为：
Figure FDA0003652302090000027
其中，v表示智能反射面制定的反射波束成形，Φi,k＝diag(fi H)Gk，Φi,i＝diag(fi H)Gi，Gk、Gi分别表示从基站k、基站i到智能反射面的信道矩阵，fi表示从智能反射面到用户终端i的信道矢量，hi,i、hi,k分别表示从基站i到用户终端i的信道矢量、从基站k到用户终端i的信道矢量；wi、wk分别表示基站i、基站k的发射波束成形，si、sk分别表示基站i、基站k的发射信号，ni表示用户i接收到的均值为0方差为σi 2的高斯白噪声。
7.根据权利要求6所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述用户终端的信干噪比模型，表示为：
Figure FDA0003652302090000031
。
8.根据权利要求7所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述建立数学优化问题，表示为：
Figure FDA0003652302090000032
Figure FDA0003652302090000033
Figure FDA0003652302090000034
其中，αi表示对用户终端i的权重参数，Pi表示基站i的最大发射功率，v表示智能反射面制定的反射波束成形，vn为v中的第n个元素，wi表示基站i的发射波束成形，N为智能反射面上的反射元件数量。
9.根据权利要求1所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，数学优化问题的求解方法采用基于半定松弛的交替优化算法或基于连续凸逼近的交替优化算法。
10.根据权利要求1所述的基于智能反射面的多小区无线通信方法，其特征在于，所述基站包括第一通信模块、决策模块以及波束成形模块，其中所述第一通信模块用于进行信道估计，获取来自各用户终端、其他基站和智能反射面的信道状态信息或导频信号；所述决策模块根据目前的全局信道状态信息计算发射波束成形的系数；所述波束成形模块根据计算的发射波束成形的系数，将发射能量集中在对应的方向，形成波束并进行发射；
所述用户终端包括第二通信模块和处理模块，其中第二通信模块用于进行信号的接收以及发射用作信道估计的导频信号；所述处理模块用于对接收到的信号进行解码，以及获取基站发送的信息；
所述智能反射面包括反射阵列以及控制器，其中控制器包括控制模块和第三通信模块，其中反射阵列通过在每个反射元件的微带贴片上加载电子控制电容器，从而改变每个反射元件的谐振频率，从而控制反射信号的相移与幅度；所述第三通信模块用于接收基站发送来的全局信道状态信息以及发送智能反射面当前反射系数的信息给基站；所述控制模块根据全局信道状态信息，调整每个微带贴片的电子控制电容器的电容值大小，进而控制反射相移与幅度。
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