CN112532289B - 基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法 - Google Patents

基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法 Download PDF

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CN112532289B CN202011309915.2A CN202011309915A CN112532289B CN 112532289 B CN112532289 B CN 112532289B CN 202011309915 A CN202011309915 A CN 202011309915A CN 112532289 B CN112532289 B CN 112532289B
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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法。本发明提出一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法，智能反射表面通过主***的多播信号来发送自身的物联网信息符号，基站到主接收机的下行多播传输则可以通过智能表面增强，主接收机和IoT接收机都接收到来自于基站的直接链路信号和来自于智能表面的反射信号。本发明还提出联合优化基站端主动式波束赋形W和智能表面端被动式波束赋形Φ的方法，在满足主接收机信干噪比及IoT接收机信噪比要求的情况下，实现基站发射功率最小化。经过仿真验证，本发明在不影响主***正常通信的情况下，大幅节省基站发射功率和能量，且不额外增加频谱和成本开销。

Description

基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法。
背景技术
共生无线电(Symbiotic Radio,SR)是基于环境反向散射通信提出的一种具有极高能量效率、高频谱效率和极低成本的无线通信技术，在大规模垂直行业物联网(Internet-of-Things,IoT)领域有重要应用前景。具体来说，被动式无源反向散射设备可以将自身信息调制到接收的主***通信信号上进行物联网传输，同时作为回报，反射链路可以提供额外的多径来增强主***通信，从而实现共生无线电的互惠性。
反射链路由于衰落严重，其对主***通信性能的增强效果依然受限。通过引入智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)(后文中简称为智能反射表面)辅助共生通信来改善信道状况、增大覆盖范围以及提升可靠性能。IRS由大量的无源反射单元组成，每个反射单元可以被动地调整入射信号的幅度和相位并进行反射，是一种高效节能、成本低廉的技术。因此，通过合理设计每个反射单元的反射系数(幅度和相移)，可对无线传播环境进行智能重构，以实现有用信号增强、干扰抑制以及安全传输等目标。
另一方面，多播服务在5G及以上***中有重要应用场景，特别是在多媒体领域，比如在线直播、远程教育、视频会议等。在基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输中，基站(Base Station,BS)在智能反射表面的辅助下以多播的方式发送独立的信息给每组主接收机(Primary Receiver,PR)，同时智能反射表面作为物联网设备，通过主***的多播信号传输自身信息给IoT接收机，以达到同时增强主***通信和支持物联网传输的目的。
发明内容
本发明的主要内容是提出一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法,涉及到***组成结构、工作原理、以及主被动式联合波束赋形设计方法。
本发明采用的技术方案为基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输：***组成结构如图1所示，由一个配置M根天线的基站、一个配置Q根天线的IoT接收机、一个包含N个无源反射单元的智能反射表面和与其相连的IRS控制器、以及K个单天线主接收机组成。其中，K个主接收机根据信息需求不同分为G个组，
Figure GDA0003465937030000021
同组内的主接收机同时请求相同的信息，并且每个主接收机只能属于一个组，即主接收机
Figure GDA0003465937030000022
Figure GDA0003465937030000023
令M≥1，Q≥1，K≥1，1≤G≤K。
基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法的基本工作原理是：基站通过主动式波束赋形，多播独立的信号给每组主接收机，由于障碍物的遮挡，基站与主接收机之间的信道响应较弱，可以通过控制智能反射表面的反射单元增强基站与主接收机的主链路通信；另一方面，智能反射表面使用二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)方式将自身信息调制在多播信号上并传输给IoT接收机。因此，主接收机和IoT接收机都接收到两部分信号：来自于基站的直接链路信号和来自于智能反射表面的反射信号。
根据以上描述，第g组的第k个主接收机接收到的信号表示为
Figure GDA0003465937030000024
其中，sg(l)和
Figure GDA0003465937030000025
分别表示基站发送给第g组主接收机的信息符号和主动式波束赋形向量，x表示智能反射表面发送的信息符号，由于物联网传输速率远远小于主传输速率，因此x的一个符号周期包含L(L＞＞1)个sg(l)的符号周期，
Figure GDA0003465937030000026
表示智能反射表面的相移矩阵，
Figure GDA0003465937030000027
表示相移向量，
Figure GDA0003465937030000028
和
Figure GDA0003465937030000029
分别表示基站到第k个主接收机的信道、智能反射表面到第k个主接收机的信道和基站到智能反射表面的信道，zk(l)表示功率为
Figure GDA00034659370300000210
的零均值加性高斯白噪声。
IoT接收机接收到的信号表示为
Figure GDA00034659370300000211
其中，
Figure GDA00034659370300000212
和
Figure GDA00034659370300000213
分别表示基站到IoT接收机的信道和智能反射表面到IoT接收机的信道，
Figure GDA00034659370300000214
表示功率为
Figure GDA00034659370300000215
的零均值加性高斯白噪声向量。
本发明提出的基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输的主被动式联合波束赋形设计方法，是在保证主***中主接收机信干噪比需求
Figure GDA0003465937030000031
和物联网通信中IoT接收机信噪比需求
Figure GDA0003465937030000032
的前提下，以最小化基站发射功率为目标，联合优化基站端发射(主动式)波束赋形
Figure GDA0003465937030000033
和智能反射表面端相移矩阵(被动式波束赋形)Φ。具体优化问题表示如下：
Figure GDA0003465937030000034
Figure GDA0003465937030000035
Figure GDA0003465937030000036
Figure GDA0003465937030000037
Figure GDA0003465937030000038
其中，第一个约束是主接收机的信干噪比
Figure GDA0003465937030000039
需求，第二个约束是为了保证IoT接收机能够成功解调主信号的信干噪比
Figure GDA00034659370300000310
需求，第三个约束是IoT接收机解码x的信噪比
Figure GDA00034659370300000311
需求，第四个是智能反射表面的相移约束。
以上问题的约束中包含耦合变量和多个分式，是一个非凸优化问题，考虑综合利用交替优化(Alternating Optimization)技术“Stephen Boyd and LievenVandenberghe,Convex Optimization,Cambridge Univ.Press,2004.”、二次变换(Quadratic Transform)方法“Kaiming Shen and Wei Yu,"Fractional programming forcommunication systems—part I:Power control and beamforming”.IEEETrans.Signal Processing,vol.66,no.10,pp.2616-2630,May,2018.”、半正定松弛(Semi-definite Relaxation)方法“Zhi-Quan Luo,Wing-Kin Ma,Anthony Man-Cho So,YinyuYe,and Shuzhong Zhang,"Semidefinite relaxation of quadratic optimizationproblems,"IEEE Signal Processing Mag.,vol.27,no.3,pp.20-34,2010.”，设计一种高效的迭代算法求解优化问题(P1)，得到基站端发射波束赋形W和智能反射表面端相移矩阵Φ的联合优化设计方法。
本发明的有益效果是：提出一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方案，以及基站端主动式波束赋形W和智能反射表面端被动式波束赋形Φ的联合优化设计方法。智能反射表面通过主***的多播信号来发送自身的物联网信息符号，基站到主接收机的下行多播传输则可以通过智能反射表面增强，主接收机和IoT接收机都接收到来自于基站的直接链路信号和来自于智能反射表面的反射信号。本发明设计出高效的迭代算法来联合优化基站端主动式波束赋形W和智能反射表面端被动式波束赋形Φ，在满足主接收机信干噪比及IoT接收机信噪比要求的情况下，实现基站发射功率最小化。经过仿真验证，本发明在不影响主***正常通信的情况下，大幅节省基站发射功率和能量，且不额外增加频谱和成本开销，具有很强的应用价值和发展潜力。
附图说明
图1：本发明***组成示意图；
图2：仿真三维坐标系示意图；
图3：基站发射功率与主接收机信干噪比及量化比特数的关系图；
图4：基站发射功率与智能反射表面反射单元数量及IoT接收机信噪比的关系图。
具体实施方式
下面结合附图和仿真示例对本发明进行详细的描述。
本发明提出一种基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法：***组成结构如图1所示，由一个配置M根天线的基站、一个配置Q根天线的IoT接收机、一个包含N个无源反射单元的智能反射表面和与其相连的IRS控制器、以及K个单天线主接收机组成。其中，K个主接收机根据信息需求不同分为G个组，
Figure GDA0003465937030000041
同组内的主接收机同时请求相同的信息，并且每个主接收机只能属于一个组，即主接收机
Figure GDA0003465937030000042
Figure GDA0003465937030000043
令M≥1，Q≥1，K≥1，1≤G≤K。
基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法的基本工作原理是：基站通过主动式波束赋形，多播独立的信号给每组主接收机，由于障碍物的遮挡，基站与主接收机之间的信道响应较弱，可以通过控制智能反射表面的反射单元增强基站与主接收机的主链路通信；另一方面，智能反射表面使用二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)方式将自身信息调制在多播信号上并传输给IoT接收机。因此，主接收机和IoT接收机都接收到两部分信号：来自于基站的直接链路信号和来自于智能反射表面的反射信号。
根据以上描述，第g组的第k个主接收机接收到的信号表示为
Figure GDA0003465937030000044
其中，sg(l)和
Figure GDA0003465937030000051
分别表示基站发送给第g组主接收机的信息符号和主动式波束赋形向量，x表示智能反射表面发送的信息符号，由于物联网传输速率远远小于主传输速率，因此x的一个符号周期包含L(L＞＞1)个sg(l)的符号周期，
Figure GDA0003465937030000052
表示智能反射表面的相移矩阵，
Figure GDA0003465937030000053
表示相移向量，
Figure GDA0003465937030000054
和
Figure GDA0003465937030000055
分别表示基站到第k个主接收机的信道、智能反射表面到第k个主接收机的信道和基站到智能反射表面的信道，zk(l)表示功率为
Figure GDA0003465937030000056
的零均值加性高斯白噪声。
IoT接收机接收到的信号表示为
Figure GDA0003465937030000057
其中，
Figure GDA0003465937030000058
和
Figure GDA0003465937030000059
分别表示基站到IoT接收机的信道和智能反射表面到IoT接收机的信道，
Figure GDA00034659370300000510
表示功率为
Figure GDA00034659370300000511
的零均值加性高斯白噪声向量。
通常情况下，基站多播给每组主接收机独立的高斯数据符号，且
Figure GDA00034659370300000512
在解调主链路信号sg(l)时，由于智能反射表面发送信息周期远远大于主链路信号sg(l)的发送周期，因此反射信号被视为主链路信号的多径分量。并且智能反射表面的信息符号调制方式为BPSK，即x∈{1,-1}，因此对x求期望后，第g组的第k个主接收机的信干噪比为
Figure GDA00034659370300000513
其中，
Figure GDA00034659370300000514
在本发明中，IoT接收机通过连续干扰消除(Successive InterferenceCancellation,SIC)和最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)的方式接收智能反射表面发送的信息。首先，IoT接收机解码主链路多播信号sg(l)，然后通过SIC，将其从接收到的信号中消除，最后恢复出智能反射表面发送的物联网信息符号x。因此，IoT接收机解码主链路信号sg(l)的信干噪比和解码自身信息符号x的信噪比分别表示为
Figure GDA0003465937030000061
Figure GDA0003465937030000062
其中，
Figure GDA0003465937030000063
并且
Figure GDA0003465937030000064
然后，为了最小化基站发射功率，建立如下优化问题，即通过联合优化基站端发射(主动式)波束赋形
Figure GDA0003465937030000065
和智能反射表面端相移矩阵(被动式波束赋形)Φ，最小化基站发射功率。
Figure GDA0003465937030000066
Figure GDA0003465937030000067
Figure GDA0003465937030000068
Figure GDA0003465937030000069
Figure GDA00034659370300000610
其中，第一个约束是主接收机信干噪比需求，第二个约束是为了保证IoT接收机能够成功解调主信号，第三个约束是IoT接收机信噪比需求，第四个是智能反射表面的相移约束。
由于基站端发射波束赋形W和智能反射表面端相移矩阵Φ在第一个、第二个和第三个约束中耦合在一起，并且第一个和第二个约束中分子和分母均包含优化变量，因此问题(P1)为非凸优化问题。通过综合利用交替优化(Alternating Optimization)技术“Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe,Convex Optimization,CambridgeUniv.Press,2004.”、二次变换(Quadratic Transform)方法“Kaiming Shen and Wei Yu,"Fractional programming for communication systems—part I:Power control andbeamforming”.IEEE Trans.Signal Processing,vol.66,no.10,pp.2616-2630,May,2018.”、半正定松弛(Semi-definite Relaxation)方法“Zhi-Quan Luo,Wing-Kin Ma,Anthony Man-Cho So,Yinyu Ye,and Shuzhong Zhang,"Semidefinite relaxation ofquadratic optimization problems,"IEEE Signal Processing Mag.,vol.27,no.3,pp.20-34,2010.”，根据上述资料可以得到高效的迭代算法求解优化问题(P1)，得到基站端发射波束赋形W和智能反射表面端相移矩阵Φ的联合优化设计方法。
为说明该方案在功率性能上的优越性，引入另外两种方案作为对比参照，一种是没有智能反射表面辅助的传统多播传输，另一种是智能反射表面辅助的多播传输(智能反射表面不发送信息，不支持物联网传输，即没有实现共生通信)，通过联合优化基站端发射波束赋形W和智能反射表面端相移矩阵Φ来最小化基站发射功率。
下面通过仿真来验证本发明的有益效果。仿真参数设置如下，基站天线和IoT接收机天线数目都为4，符号周期倍数为60。基站到智能反射表面、智能反射表面到所有主接收机、智能反射表面到IoT接收机的信道均建模为莱斯信道，莱斯因子为10，大尺度路径损耗分别设为10-3d-2、10-3d-2.8、10-3d-2.8(d为链路距离，单位为米)；基站到所有主接收机、基站到IoT接收机的信道均建模为瑞利信道，大尺度路径损耗都设为10-3d-4；加性高斯白噪声的功率为-114dBm。具体地，从图2的三维坐标系中可以看出各个设备的位置和距离关系，基站坐标为(0，0，10)，智能反射表面坐标为(
Figure GDA0003465937030000071
10)，IoT接收机坐标为(
Figure GDA0003465937030000072
30，10)，所有的主接收机随机分布在一个以(60，60，1.5)为圆心，10为半径的圆中。
图3示出了基站发射功率与主接收机信干噪比及量化比特数的关系。设置智能反射表面反射单元个数为64，IoT接收机最小信噪比需求为8dB。首先，可以观察到随着主接收机信干噪比需求的增加，基站发射功率也随之增加。本发明提出的基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方案相比于没有智能反射表面辅助的传统多播传输方案节省了较多的基站发射功率，并且这两种方案的性能差距随着主接收机信干噪比需求的增加而增加，这表明当主接收机信干噪比需求较小时，本发明提出的方案需要消耗更多的功率来满足物联网传输需求，然而当主接收机信干噪比需求较大时，本发明提出的方案主要满足主传输需求，而物联网传输需求容易满足。另外，相比于智能反射表面辅助的多播传输方案，即没有实现共生通信，本发明提出的方案有轻微的性能损失，这是因为需要额外的功率来支持物联网传输。在实际应用中，智能反射表面无法调整连续相位值，因此通常考虑离散相移的情况，将连续相位值按照固定量化比特数B量化至特定范围。从图3中可以发现，离散相移情况有一些性能损失，但随着量化比特数的增大，性能损失进一步变小。具体地，当量化比特数分别为1、2、3时，相比于本发明提出的连续相移情况，基站发射功率平均增加了7.1％、2.6％、0.9％。
图4示出了主接收机信干噪比约束值为20dB时，基站发射功率与智能反射表面反射单元数量及IoT接收机信噪比的变化关系。首先，可以看出随着智能反射表面反射单元个数增加，基于智能反射表面的方案(即智能反射表面辅助的多播传输方案和本发明提出的基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方案)所需的基站发射功率减少，而没有智能反射表面辅助的传统多播传输方案所需的基站发射功率保持较大的值不变，这表明增加反射单元数量会带来显著的性能提升。另外，当IoT接收机信噪比需求从2dB增加到10dB时，基站发射功率并没有明显的增加，这是因为当主接收机信干噪比需求较大时，本发明提出的方案主要满足主传输需求而物联网传输需求可以很容易就满足。在这种情况下，智能反射表面不仅能够增强主传输，也可以支持物联网传输而不用增加额外的功率消耗。

Claims (2)

1.基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法，***由一个配置M根天线的基站、一个配置Q根天线的IoT接收机、一个包含N个无源反射单元的智能反射表面和与其相连的IRS控制器、K个单天线主接收机组成；其特征在于，多天线多播传输方法包括：
将K个主接收机分 为G个组，
Figure FDA0003465937020000011
同组内的主接收机同时请求相同的信息，并且每个主接收机只能属于一个组，即主接收机
Figure FDA0003465937020000012
g≠i，令M≥1，Q≥1，K≥1，1≤G≤K；
基站通过主动式波束赋形，多播独立的信号给每组主接收机，通过控制智能反射表面的反射单元增强基站与主接收机的主链路通信；智能反射表面使用二进制相移键控方式将自身信息调制在多播信号上并传输给IoT接收机；主接收机和IoT接收机都接收到两部分信号：来自于基站的直接链路信号和来自于智能反射表面的反射信号；
第g组的第k个主接收机接收到的信号为：
Figure FDA0003465937020000013
其中，sg(l)和
Figure FDA0003465937020000014
分别表示基站在第l个符号周期发送给第g组主接收机的信息符号和主动式波束赋形向量，x表示智能反射表面发送的信息符号，定义物联网传输速率远远小于主传输速率，因此x的一个符号周期包含L个sg(l)的符号周期，L＞＞1，
Figure FDA0003465937020000015
表示智能反射表面的相移矩阵，
Figure FDA0003465937020000016
表示相移向量，θn表示第n个反射单元的相移，n∈{1,2,…,N}，
Figure FDA0003465937020000017
和
Figure FDA0003465937020000018
分别表示基站到第k个主接收机的信道、智能反射表面到第k个主接收机的信道和基站到智能反射表面的信道，zk(l)表示功率为
Figure FDA0003465937020000019
的零均值加性高斯白噪声；
IoT接收机接收到的信号为：
Figure FDA00034659370200000110
其中，
Figure FDA00034659370200000111
和
Figure FDA00034659370200000112
分别表示基站到IoT接收机的信道和智能反射表面到IoT接收机的信道，
Figure FDA0003465937020000021
表示功率为
Figure FDA0003465937020000022
的零均值加性高斯白噪声向量。
2.根据权利要求1所述的基于智能反射表面的共生通信***多天线多播传输方法，其特征在于，基站端发射波束赋形
Figure FDA0003465937020000023
和智能反射表面的相移矩阵Φ的设计方法是：
在保证主***中主接收机信干噪比需求
Figure FDA0003465937020000024
和物联网通信中IoT接收机信噪比需求
Figure FDA0003465937020000025
的前提下，
Figure FDA0003465937020000026
以最小化基站发射功率为目标，建立优化问题：
Figure FDA0003465937020000027
Figure FDA0003465937020000028
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其中，第一个约束是主接收机的信干噪比
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需求，第二个约束是为了保证IoT接收机能够成功解调主信号的信干噪比
Figure FDA00034659370200000213
需求，第三个约束是IoT接收机解码x的信噪比
Figure FDA00034659370200000214
需求，第四个是智能反射表面的相移约束，通过求解上述优化问题即可获得基站端发射波束赋形W和智能反射表面端相移矩阵Φ。
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