CN112737994A - 一种基于智能反射面的功率域noma通信***设计方法 - Google Patents

一种基于智能反射面的功率域noma通信***设计方法 Download PDF

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CN112737994A CN202011558491.3A CN202011558491A CN112737994A CN 112737994 A CN112737994 A CN 112737994A CN 202011558491 A CN202011558491 A CN 202011558491A CN 112737994 A CN112737994 A CN 112737994A
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岳新伟
刘元玮
李学华
刘荣科
康绍莉
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    • H04L27/18Phase-modulated carrier systems, i.e. using phase-shift keying
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Abstract

本发明属于无线通信技术领域,本发明提出一种智能反射面辅助的功率域NOMA通信***设计方法,通过引入超材料智能反射面来协助基站发送信息给非正交用户,所述设计方法包括建立智能反射面辅助NOMA***模型、给出用户接收信号表达式和检测信噪比,提出1‑bit编码随机相移机制将智能反射面的连续相移转变为随机相移,通过“1”和“0”开关对反射单元进行控制,推导出用户的中断概率理论表达式。本发明方法相对于传统译码转发中继、放大转发中继以及智能反射面辅助的OMA***,提高了中断概率性能和***频谱效率,具有较好的应用价值。

Description

一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法
技术领域
本发明涉及一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,属于无线通信技术领域,尤其是涉及一种将反射面上反射连续相移转变为随机相移的 1-bit编码方法。
背景技术
随着移动通信数据业务需求的迅速增长,对下一代移动通信***的频谱效率和用户连接密度等关键技术指标提出了更高要求。多址接入作为移动通信***更新换代的标志性技术历来受到了广泛关注。从第一代到***通信采用的都是传统的OMA方案,即无线资源在时域,频域或空域等方向的自由度受限于接入方案的正交性。这不仅造成无线资源得不到充分利用,而且限制了用户的接入数量。面对无线通信业务量以及无线设备接入量***式的增长,功率域NOMA 技术能有效提高无线通信***的频谱效率及用户连接密度,已成为下一代通信网络的关键技术之一。
作为一种新兴无线技术,智能反射面通过在整个空间区域以规则阵列布置一组小的散射或孔径来设计编码超材料,是一种具有可编程电磁特性的人工电磁表面结构可应用于从微波到可见光的各种频段中。借助数字序列进行编程控制,实现对电磁波幅度、相位、频率等电磁参数的实时调控,完成无线传播环境的重新配置,提供了智能反射面的物理电磁世界与信息科学的数字世界之间的借口。智能反射面能突破传统无线信道不可控的局限性,在三维空间中实现信号传播方向调控及增强或消除,抑制干扰并增强信号,已被证实可以当作电磁中继来提高网络的***性能。智能反射面的使用带来了新的通信资源维度,在提高***吞吐量和分集增益等方面展现出了强大优势。目前智能发射面辅助NOMA无线通信已经成为学术界的研究热点。
发明内容
本发明的目的在于在功率域NOMA***中引入智能反射面,充分挖掘和利用***有限的通信资源,设计高效的通信传输方案。
一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,包括以下步骤:
步骤一:建立智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自己的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对步骤二给出的用户检测信干噪比进行处理,使用1-bit编码机制将智能反射面的连续相移转变为随机相移;
步骤四:定义智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率闭合解表达式。
进一步地,通信***具体包括一个基站、一块智能反射面和M个地面用户,基站在智能反射面的辅助下将M个用户的叠加信息发送给地面用户,在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信,只能通过反射面的辅助才能完成;
假设智能反射面上包括K个反射单元,基站到反射面和反射面到第m个用户的复信道系数分别用hsr和hrm表示,不失一般性,将基站到智能反射面,再到用户的级联信道增益进行排序处理,即
Figure BDA0002859519440000021
Figure BDA0002859519440000022
是一个对角阵,β∈[0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θk∈[0,2π)表示第k个反射单元的相移;此时,第m个用户的接收信号可以表示为:
Figure BDA0002859519440000031
其中,xi表示第i个用户的归一化能量信号,ai表示第i个用户的功率分配因子且满足关系式a1≥a2≥…am≥…≥aM
Figure BDA0002859519440000032
Ps表示在基站处的归一化发送功率,
Figure BDA0002859519440000033
其中
Figure BDA0002859519440000034
表示基站到第k个反射单元的复信道系数,
Figure BDA0002859519440000035
其中,
Figure BDA0002859519440000036
表示第k个反射单元到第 m个用户的复信道系数,nm表示在第m个用户处的高斯白噪声。
进一步地,步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(第m个用户)解码远端用户(第q个用户)信号时对应的信干噪比表达为:
Figure BDA0002859519440000037
其中,
Figure BDA0002859519440000038
表示发送端信噪比,
Figure BDA00028595194400000310
具体而言,当
Figure BDA00028595194400000311
Figure BDA00028595194400000312
分别表示第m个用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于第M个用户,在使用串行干扰删除机制删除前面M-1个用户后的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000039
进一步地,步骤三具体包括:
从实际应用角度来看,连续改变智能反射面的反射单元幅度和相位有利于增强网络性能,但需要精确设计和昂贵的硬件体系结构,这将给智能反射面的部署带来较高的成本,智能反射单元可以将PIN二极管嵌入在每个元表面上来实现,通过直流馈电线路控制其偏置电压,等效为“1”(开)和“0”(关) 状态之间切换从而产生相位差,还可使用可变电阻负载有效地控制反射放大因子,因此通过可编程软件控制实现智能反射面上反射相位和放大因子的随机性,使用1-bit编码随机相移策略实现智能反射面上的随机相移控制,具体实现过程为:定义
Figure BDA0002859519440000041
其中,K=PQ,P和Q都是整数,IP是P×P的单位阵,1Q是元素全为1的Q×1列向量,
Figure BDA0002859519440000043
表示取Kronecker内积,vp表示V的第p列(维度为K×1),可以看出在p≠l的条件下,
Figure BDA0002859519440000044
通过简单的算术运算,随机选取一列vp来最大化用户的检测信干噪比,从而实现增强用户通信性能的目的,使用1-bit编码策略后,第m个用户解码第q个用户信号时的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000045
第M个用户解码自身信号的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000046
进一步地,步骤四具体包括:当第m个用户不能检测第q个用户的信息发生通信中断,对应的中断事件用数学表达式可以写为
Figure BDA0002859519440000047
进一步,使用补事件表示第m个用户的中断概率为:
Pm=Pr[min(Em,1,Em,2,…,Em,m)] (6)
进一步,通过理论推导可以获得第m个用户在非理想/理想串行干扰删除机制下的中断概率表达式分别为:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
Rm表示第m个用户检测信号xm时的目标速率。
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示高斯-拉盖尔积分的加权系数,ru分别是拉盖尔多项式的零点。U表示复杂度和准确度之间的折中参数。
Figure DEST_PATH_IMAGE006
技术效果:
本发明在基于智能反射面的功率域NOMA通信***中使用1-bit编码方法将连续的反射幅度和相移转变为离散的形式,便于给出非正交用户的最大检测信噪比,容易求解用户的中断概率表达式,该方法实现了节省反射单元上因设计高精度元器件造成昂贵成本的目的,且操作简单易行。
附图说明
图1是本发明所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***模型图;
图2是智能反射面辅助功率域NOMA、智能反射面辅助OMA以及传统协作通信***的中断性能对比图;
图3是智能反射面辅助功率域NOMA***在非理想/理想串行干扰删除机制下的中断性能对比图;
图4是智能反射面辅助功率域NOMA***中反射面在基站与用户之间部署位置对中断性能影响示意图;
图5是本发明智能反射面辅助的功率域NOMA通信***设计方法流程图。
具体实施方式
下面结合实例及附图对本发明作进一步的描述,需要说明的是,实施例并不限定本发明要求保护的范围。
本发明的目的在于在功率域NOMA***中引入智能反射面,充分挖掘和利用***有限的通信资源,设计高效的通信传输方案。
首先建模基于智能反射面的功率域NOMA***模型,给出非正交用户的接收信号表达式、检测信噪比以及信干噪比;然后利用1-bit编码方法将反射面的连续相移转变为离散相移,求解出离散相移下第m个用户的最优检测信噪比和信干噪比;最后根据最优检测信噪比和信干噪比定义用户的中断事件并推导出在理想/非理想串行干扰删除机制下的中断概率表达式。本发明方法相对于传统译码转发中继、放大转发中继以及智能反射面辅助的OMA***提高了中断概率性能,降低了智能反射面在实际部署中的成本,且操作简单易形。
一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,包括以下步骤:
步骤一:建立智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自己的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对步骤二给出的用户检测信干噪比进行处理,使用1-bit编码机制将智能反射面的连续相移转变为随机相移;
步骤四:定义智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率闭合解表达式。
进一步地,通信***具体包括一个基站、一块智能反射面和M个地面用户,基站在智能反射面的辅助下将M个用户的叠加信息发送给地面用户,在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信,只能通过反射面的辅助才能完成;
假设智能反射面上包括K个反射单元,基站到反射面和反射面到第m个用户的复信道系数分别用hsr和hrm表示,不失一般性,将基站到智能反射面,再到用户的级联信道增益进行排序处理,即
Figure BDA0002859519440000071
Figure BDA0002859519440000072
是一个对角阵,β∈[0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θk∈[0,2π)表示第k个反射单元的相移;此时,第m个用户的接收信号可以表示为:
Figure BDA0002859519440000073
其中,xi表示第i个用户的归一化能量信号,ai表示第i个用户的功率分配因子且满足关系式a1≥a2≥…am≥…≥aM
Figure BDA0002859519440000074
Ps表示在基站处的归一化发送功率,
Figure BDA0002859519440000075
其中
Figure BDA0002859519440000076
表示基站到第k个反射单元的复信道系数,
Figure BDA0002859519440000077
其中,
Figure BDA0002859519440000078
表示第k个反射单元到第 m个用户的复信道系数,nm表示在第m个用户处的高斯白噪声。
进一步地,步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(第m个用户)解码远端用户(第q个用户)信号时对应的信干噪比表达为:
Figure BDA0002859519440000079
其中,
Figure BDA0002859519440000081
表示发送端信噪比,
Figure BDA0002859519440000088
具体而言,当
Figure BDA0002859519440000089
Figure BDA00028595194400000810
分别表示第m个用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于第M个用户,在使用串行干扰删除机制删除前面M-1个用户后的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000082
进一步地,步骤三具体包括:
从实际应用角度来看,连续改变智能反射面的反射单元幅度和相位有利于增强网络性能,但需要精确设计和昂贵的硬件体系结构,这将给智能反射面的部署带来较高的成本,智能反射单元可以将PIN二极管嵌入在每个元表面上来实现,通过直流馈电线路控制其偏置电压,等效为“1”(开)和“0”(关) 状态之间切换从而产生相位差,还可使用可变电阻负载有效地控制反射放大因子,因此通过可编程软件控制实现智能反射面上反射相位和放大因子的随机性,使用1-bit编码随机相移策略实现智能反射面上的随机相移控制,具体实现过程为:定义
Figure BDA0002859519440000083
其中,K=PQ,P和Q都是整数,IP是P×P的单位阵,1Q是元素全为1的
Figure BDA0002859519440000084
列向量,
Figure BDA0002859519440000085
表示取Kronecker内积,vp表示V的第p列(维度为K×1),可以看出在p≠l的条件下,
Figure BDA0002859519440000086
通过简单的算术运算,随机选取一列vp来最大化用户的检测信干噪比,从而实现增强用户通信性能的目的,使用1-bit编码策略后,第m个用户解码第q个用户信号时的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000087
第M个用户解码自身信号的信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002859519440000091
步骤四具体包括:当第m个用户不能检测第q个用户的信息发生通信中断,对应的中断事件用数学表达式可以写为:
Figure BDA0002859519440000092
进一步,使用补事件表示第m个用户的中断概率为:
Pm=Pr[min(Em,1,Em,2,…,Em,m)] (6)
进一步,通过理论推导可以获得第m个用户在非理想/理想串行干扰删除机制下的中断概率表达式分别为:
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE008
Figure DEST_PATH_IMAGE009
Figure DEST_PATH_IMAGE010
Rm表示第m个用户检测信号xm时的目标速率。
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示高斯-拉盖尔积分的加权系数,ru分别是拉盖尔多项式的零点。U表示复杂度和准确度之间的折中参数。
Figure DEST_PATH_IMAGE012
本发明提出一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***,该***有一个基站、一个智能反射面和M个用户构成。下面通过仿真验证本发明所涉及的一种智能反射面辅助功率域NOMA通信***的中断概率性能。假设***中有用户1、用户2和用户3三个用户,将其对应的功率因子分别设置为a1=0.5、a2=0.4和 a3=0.1,目标速率分别设置为R1=0.6、R2=1.6和R3=2BPCU;不失一般性,将基站到用户的距离归一化为1,参数
Figure BDA0002859519440000101
Figure BDA0002859519440000102
其中, dsr、dr1、dr2和dr3分别表示基站到反射面以及反射面到三个用户的距离,α表示路径损耗指数。
在基于智能反射面的功率域NOMA通信***中,根据式子(7)和(8)可以计算用户在使用非理想/理想串行干扰删除条件下的中断概率。从图2可以看出,智能发射面辅助功率域NOMA***三个用户的中断性能优于传统译码转发中继、放大转发中继以及智能反射面辅助的OMA***。出现这种现象的主要原因有: (1)对于多个用户,基于智能反射面的功率域NOMA通信***较OMA***可以实现更好的用户公平性;(2)全双工译码转发中继由于遭受环路干扰信号的影响,需要使用先进的环路干扰消除技术而且成本较高;(3)相对于工作在半双工模式的译码转发中继,基于智能反射面的功率域NOMA***工作在全双工模式且不受环路干扰的影响,具有较高的频谱效率。
图3呈现了基于智能反射面的功率域NOMA通信***用户在使用非理想/理想串行干扰删除条件下中断概率性能的对比。从图可以看出,用户2和用户3 在使用理想串行干扰删除条件下的中断性能优于非理想串行干扰删除。另外随着干扰值的不断增加,用户的中断概率越来越大。这主要是因为非理想串行干扰删除过程中受差错传播等因素的影响。
图4呈现了基于智能反射面的功率域NOMA通信***反射面的部署位置对用户中断性能的影响。从结果可以看出,智能反射面部署在基站和用户侧时,非正交用户的中断性能最好。这种现象可以解释为,当反射面部署在基站附近时,可以将接收到的来自基站的直射路径信号全部反射给用户;当反射面的位置逐渐远离基站时,直射路径信号恶化导致用户的中断性能逐渐变差,反射面在基站和用户中间时,用户的中断性能达到最差;当反射面的部署逐渐靠近用户侧时,增强了用户接收信号,带来了较好的用户中断性能。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:建立智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自己的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对步骤二给出的用户检测信干噪比进行处理,使用1-bit编码机制将智能反射面的连续相移转变为随机相移;
步骤四:定义智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率闭合解表达式。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:通信***具体包括一个基站、一块智能反射面和M个地面用户,基站在智能反射面的辅助下将M个用户的叠加信息发送给地面用户,在该***中基站和用户之间的通信链路受到建筑物的阻挡而无法直接通信,只能通过反射面的辅助才能完成;
智能反射面上包括K个反射单元,基站到反射面和反射面到第m个用户的复信道系数分别用hsr和hrm表示,并将其建模为瑞利衰落信道。不失一般性,将基站到智能反射面,再到用户的级联信道增益进行排序处理,即
Figure FDA0002859519430000011
是一个对角阵,β∈[0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θk∈[0,2π)表示第k个反射单元的相移;此时,第m个用户的接收信号可以表示为
Figure FDA0002859519430000012
其中,xi表示第i个用户的归一化能量信号,ai表示第i个用户的功率分配因子且满足关系式a1≥a2≥…am≥…≥aM
Figure FDA0002859519430000021
Ps表示在基站处的归一化发送功率,
Figure FDA0002859519430000022
其中
Figure FDA0002859519430000023
表示基站到第k个反射单元的复信道系数,
Figure FDA0002859519430000024
其中,
Figure FDA0002859519430000025
表示第k个反射单元到第m个用户的复信道系数,nm表示在第m个用户处的高斯白噪声。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(第m个用户)解码远端用户(第q个用户)信号时对应的信干噪比表达为
Figure FDA0002859519430000026
其中,
Figure FDA0002859519430000027
表示发送端信噪比,
Figure FDA0002859519430000028
具体而言,当
Figure FDA0002859519430000029
Figure FDA00028595194300000210
分别表示第m个用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于第M个用户,在使用串行干扰删除机制删除前面M-1个用户后的信干噪比可以表示为
Figure FDA00028595194300000211
4.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:步骤三具体包括:
从应用角度分析,连续改变智能反射面的反射单元幅度和相位有利于增强网络性能,但需要精确设计和昂贵的硬件体系结构,这将给智能反射面的部署带来较高的成本,智能反射单元可以将PIN二极管嵌入在每个元表面上来实现,通过直流馈电线路控制其偏置电压,等效为“1”(开)和“0”(关)状态之间切换从而产生相位差,还可以使用可变电阻负载有效地控制反射放大因子,因此通过可编程软件控制实现智能反射面上反射相位和放大因子的随机性,使用1-bit编码随机相移策略实现智能反射面上的随机相移控制,具体实现过程为:定义
Figure FDA0002859519430000031
其中,K=PQ,P和Q都是整数,IP是P×P的单位阵,1Q是元素全为1的Q×1列向量,
Figure FDA0002859519430000032
表示取Kronecker内积,vp表示V的第p列(维度为K×1),可以看出在p≠l的条件下,
Figure FDA0002859519430000033
通过简单的算术运算,随机选取一列vp来最大化用户的检测信干噪比,从而实现增强用户通信性能的目的;使用1-bit编码方法后,第m个用户解码第q个用户信号时的信干噪比可以表示为:
Figure FDA0002859519430000034
第M个用户解码自身信号的信干噪比可以表示为
Figure FDA0002859519430000035
5.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:
步骤四具体包括:当第m个用户不能检测第q个用户的信息发生通信中断,对应的中断事件用数学表达式可以写为:
Figure FDA0002859519430000036
进一步,使用补事件表示第m个用户的中断概率为:
Pm=Pr[min(Em,1,Em,2,…,Em,m)] (6)
通过理论推导可以获得第m个用户在非理想/理想串行干扰删除机制下的中断概率表达式分别为:
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
Figure DEST_PATH_IMAGE004
Rm表示第m个用户检测信号xm时的目标速率。
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示高斯-拉盖尔积分的加权系数,ru分别是拉盖尔多项式的零点。U表示复杂度和准确度之间的折中参数。
Figure FDA0002859519430000046
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