CN112838884B - 一种智能超表面的反射系数计算方法及*** - Google Patents

一种智能超表面的反射系数计算方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能超表面的反射系数计算方法及***，属于无线通信技术领域，方法包括：为每个反射单元设置一个初始反射系数并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；将所有反射单元进行分组，依次改变每一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户设备(UE)反馈的数据，确定每一组反射单元的最优反射系数，由此得到反射系数矩阵。如此，本发明在保证时间复杂度低的前提下能有比较高的准确度；同时通过改变RIS反射单元的反射系数，使反射信号主波束指向用户方位，不需要移动用户的位置。

Description

一种智能超表面的反射系数计算方法及***
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种智能超表面的反射系数计算方法及***。
背景技术
在5G无线通信领域甚至是未来6G无线通信领域，毫米波技术都作为一项关键技术有着极其重要的作用，但是，毫米波又有着十分致命的缺陷，遇到障碍物时损耗严重，导致通信效果不理想。
为了解决这个问题，现有技术是在无线通信环境增加一种特殊制造的、低成本、可编程的智能超表面(RIS/Large Intelligent Surface/Reconfigurable IntelligentSurface/Software Defined Surface/Metasurface/IRS/Intelligent ReflectingSurface/Reconfigurable Meta-Surfaces/Holographic MIMO等，下文均用RIS表述)来辅助通信。当AP(Access Point)或基站(Base Station)与用户设备(UE)之间有阻隔时，可以通过在合适的位置加装一块RIS，信号可以在RIS处反射，从而形成信道AP-RIS-UE使得AP与UE可以进行有效通信，如图1所示。
然而，现有的绝大部分研究中，RIS反射系数矩阵的计算是基于AP-RIS或RIS-UE的无线信道信息(Channel State Information,CSI)实现的，其复杂度至少为O(N2)或者更高。但与传统的多入多出技术(MIMO)不同，RIS上不具备射频链路(RF-Chain)，无法感知到环境中的电磁波信号，因此AP-RIS或RIS-UE的无线信道信息的获取本身就是一个比较困难的问题。
在无线信道信息无法有效获取时，RIS反射系数矩阵的确定可以采用穷举搜索法。穷举搜索法可以找到最佳的反射系数(也就是反射单元产生的相移和幅度)，但是时间复杂度太高，如果我们对反射系数进行n-bit量化且RIS上反射单元个数为m时，其时间复杂度为O(2m*n)，如果反射单元数量比较多，过高的时间复杂度无法适应快速变化的信道，这种方法的实用性受限。
因此在大多数已经实现的RIS中，并没有一个好的方法来自主的调节反射信号主波瓣的方位，使能量最强的主波束指向用户方向。为了使接收信号最强，最常规的做法是调整用户的位置来搜寻接最佳的接收位置，显然这种做法十分麻烦且有很大的不确定性。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种智能超表面的反射系数计算方法及***，由此解决现有技术计算RIS反射系数过程中出现的时间复杂度过高或者是性能不能满足要求的技术问题。
为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种智能超表面的反射系数计算方法，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；
(3)改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵。
另一方面，本发明提供了另一种智能超表面的反射系数计算方法，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户UE反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；
(3)激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵。
进一步地，反射单元未激活指的是反射单元处于基本不反射状态或是透射电磁波状态。
进一步地，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，使反射单元被激活。
进一步地，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，改变反射单元的反射系数。
进一步地，所述用户反馈的数据为用户接收信号强度的指标，包括CQI、SNR、SINR、RSRP、RSRQ、RSSI。
进一步地，用户在每次扫描后都进行一次反馈，由RIS进行比较；或者，由RIS向用户发送指令，指示用户在未来K个时序内RIS会进行连续扫描，待连续扫描过后，由用户进行比较，确定接收信号强度最大时所对应的最优反射系数，并反馈给RIS。
另一方面，本发明提供了一种智能超表面的反射系数计算***，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；以及改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵。
另一方面，本发明提供了另一种智能超表面的反射系数计算***，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；以及激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵。
进一步地，反射单元未激活指的是反射单元处于基本不反射状态或是透射电磁波状态。
进一步地，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，使反射单元被激活。
进一步地，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，改变反射单元的反射系数。
进一步地，所述用户反馈的数据为用户接收信号强度的指标，包括CQI、SNR、SINR、RSRP、RSRQ、RSSI。
进一步地，用户在每次扫描后都进行一次反馈，由RIS进行比较；或者，由RIS向用户发送指令，指示用户在未来K个时序内RIS会进行连续扫描，待连续扫描过后，由用户进行比较，确定接收信号强度最大时所对应的最优反射系数，并反馈给RIS。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)本发明运用分组迭代的方法，依次改变每一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定每一组反射单元的最优反射系数，由此得到反射系数矩阵。如此，本发明在保证时间复杂度低的前提下能有比较高的准确度；同时通过改变RIS反射单元的反射系数，使反射信号主波束指向用户方位，不需要移动用户的位置。
(2)本发明的普适性很强，可以适用于各种RIS阵列，例如方阵、圆阵等，时间复杂度较低为O(n)级别，性能良好，整体性能优于码本穷举搜索法。
附图说明
图1是现有RIS的无线通信***架构图；
图2是本发明提供的均匀矩形面阵模型；
图3是本发明提供的一种智能超表面的反射系数计算方法流程图；
图4是本发明提供的另一种智能超表面的反射系数计算方法流程图；
图5-1至图5-4分别为未量化时最佳情况下的波束方向图、1-bit量化时最佳情况下的波束方向图、方式一计算得到的反射系数对应的波束方向图、方式二计算得到的反射系数对应的波束方向图；
图6-1至图6-6分别为采用方式一在不同反射系数下扫描得到的波束方向图；
图7-1至图7-11分别为采用方式二在不同反射系数下扫描得到的波束方向图；
图8为本发明的实验装置及实验环境；
图9-1为利用本发明上述算法确定反射系数得到的实测结果；
图9-2为RIS反射系数为全-1得到的实测结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明研究的平面阵列模型由M*N个结构单元组成，M是RIS阵列中反射单元的行数、N是RIS阵列中反射单元的列数。如图2所述，y轴和z轴的天线单元均匀排布，dy表示y轴天线单元间的间隔，dz表示z轴天线单元间的间隔。
在RIS工作过程中，为了使反射波束精确的对准UE，我们需要获取反射单元反射系数矩阵来达到改变RIS电磁反射特性的目的。为了避免穷举式搜索超高的时间复杂度，我们提出性能更好的搜索方案，并且针对不同初始状态的RIS，我们提出以下两种实现方式：
方式一：参阅图3，为本发明提出的一种智能超表面的反射系数计算方法流程图，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；
(3)改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵，由此得到反射系数矩阵。
方式二：参阅图4，为本发明提出的另一种智能超表面的反射系数计算方法流程图，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；
(3)激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵，由此得到反射系数矩阵。
具体的，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，使反射单元被激活。
具体的，用户反馈的数据为用户接收信号强度的指标，包括
CQI、SNR、SINR、RSRP、RSRQ、RSSI等。
具体的，UE可以在每次扫描后都进行一次反馈，由RIS进行比较。也可以由RIS向UE发送指令，告知UE在未来K个时序内RIS会进行连续扫描，连续扫描过后，由UE比较确定最佳扫描波束，并且进行反馈，告知RIS哪个反射系数矩阵时信号最强。
进一步地，基于各个反射单元反射系数，通过改变RIS反射单元的反射系数，使反射信号主波束指向用户方位，并不需要改变用户的位置，就能实现无线AP与用户之间的有效通信。
另一方面，本发明提供了一种智能超表面的反射系数计算***，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；以及改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵，由此得到反射系数矩阵。
另一方面，本发明还提供了另一种智能超表面的反射系数计算***，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；以及激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵，由此得到反射系数矩阵。
上述智能超表面的反射系数计算***中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将智能超表面的反射系数计算***按照需要划分为不同的模块，以完成上述***的全部或部分功能。
下面以一个具体的应用场景，进一步说明本发明。
1、前提条件和相关预设
(1)存在一个通信***，由一个AP、一个UE、一个RIS构成。AP、RIS的相关参数已知，包括RIS反射单元的分布等。
(2)RIS反射阵列尺寸为M*N，反射单元间距分别为Dy、Dz。
(3)反射单元的反射系数存在n-bit量化。
2、具体步骤
(1)设定模型初始值：频率、速度、波长、反射单元间距、初始俯仰角和方位角。
(2)全部反射单元处于工作状态，可选的，也可以使部分反射单元处于工作状态。
(3)将反射单元分组，选择一组为基准组，每一次迭代都选取当前条件下最优解。
(4)波束扫描：进行波束扫描时，接收天线接到信号后需要及时向RIS控制器反馈相应数据。
3、设置仿真参数
RIS：行数N＝20，列数M＝40，反射单元总数800，每一列有4个控制单元，每一个控制单元控制5个反射单元；反射单元间距dz＝dy＝0.262λ。
空间位置：以RIS左下角单元为坐标原点(0，0，0)建立坐标系，RIS位于yoz平面，y方向和z方向反射单元均匀分布，间距为Dy和Dz。
发射源：频率f＝5.5GHz，波速v＝3×108m/s，垂直入射。
远场模型：到达RIS时为平面波。
接收天线：位于xoy平面，方位角为45°。
分组：将一列划分为一组，每一列反射单元反射系数一致，只取其中一行反射单元反射系数变化作为示例。
量化：对每个反射系数qn,n进行1-bit量化。
反射系数幅值|qn,n|＝1。
信道幅值a＝1。
4、仿真结果
最佳情况是依据已知UE俯仰角和方位角计算得出，该情况下RIS能提供最大的增益。
图5-1至图5-4为未量化时最佳情况下的波束方向图、1-bit量化时最佳情况下的波束方向图、方式一计算得到的反射系数对应的波束方向图、方式二计算得到的反射系数对应的波束方向图。
(1)方式一
(11)RIS初始示例反射系数矩阵
Figure BDA0002881885440000101
扫描后方向图如图6-1所示。
(12)以第一列反射单元为基准组，将第二列反射单元反射系数变为180°，示例变为
Figure BDA0002881885440000102
扫描后方向图如图6-2所示；比较后确定第二列反射单元相移为0°。
(13)将第三列反射单元相移变为180°，示例变为
Figure BDA0002881885440000103
扫描后方向图如图6-3所示；比较后确定第三列反射单元相移为180°。
(14)将第四列反射单元相移变为180°，示例变为
Figure BDA0002881885440000104
扫描后方向图如图6-4所示；比较后确定第四列反射单元相移为180°。
(15)迭代至第20列时，示例为：
[1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]，扫描后方向图如图6-5所示。
(16)迭代完成时，示例为：
[1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1]，扫描后方向图如图6-6所示。
(2)方式二
(21)基准码字为[1]，进行第一次迭代的示例为[1,1],[1,-1]，扫描后对应的方向图如图7-1和7-2所示。
(22)进行第一次迭代后示例码字确定为[1,1]，第二次迭代示例为[1,1,1],[1,1,-1]，扫描后对应的方向图如图7-3和7-4所示。
(23)进行第二次迭代后示例码字确定为[1,1,-1]，第三次迭代示例为[1,1,-1,1],[1,1,-1,-1]，扫描后对应的方向图如图7-5和7-6所示。
(24)进行第三次迭代后示例码字确定为[1,1,-1,-1]，第四次迭代示例为[1,1,-1,-1,1],[1,1,-1,-1,-1]，扫描后对应的方向图如图7-7和7-8所示。
(25)第十九次迭代时示例码字为：
[1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,1]，
[1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1]，扫描后对应的方向图如图7-9和7-10所示。
(26)迭代完成时，示例为：
[1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,1]，扫描后对应的方向图如图7-11所示。
5、实测结果
空间位置：用户与RIS同平面，在RIS的30°方向
以下是基于上述算法，在微波暗室环境(如图8所示，为本发明的实验装置及实验环境)下的实测结果：
图9-1为利用本发明上述算法确定反射系数得到的实测结果；图9-2为RIS反射系数为全-1得到的实测结果。
由此可见，本发明在保证时间复杂度低的前提下仍然有比较高的准确度。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能超表面的反射系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；
(3)改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵。
2.一种智能超表面的反射系数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
(2)将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；
(3)激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；
(4)重复步骤(3)，直至确定整个反射系数矩阵。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，使反射单元被激活。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，改变反射单元的反射系数。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户反馈的数据为用户接收信号强度的指标，包括CQI、SNR、SINR、RSRP、RSRQ、RSSI。
6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，用户在每次扫描后都进行一次反馈，由RIS进行比较；或者，
由RIS向用户发送指令，指示用户在未来K个时序内RIS会进行连续扫描，待连续扫描过后，由用户进行比较，确定接收信号强度最大时所对应的最优反射系数，并反馈给RIS。
7.一种智能超表面的反射系数计算***，其特征在于，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上所有反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将所有反射单元进行分组，改变其中一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述其中一组反射单元的最优反射系数；以及改变下一组反射单元的反射系数，并固定其余反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵。
8.一种智能超表面的反射系数计算***，其特征在于，包括：
初始化模块，用于为每个反射单元设置一个初始反射系数，并激活RIS上部分反射单元；各个反射单元被激活后可以反射射向其的电磁信号；
最优反射系数确定模块，用于将其余反射单元进行分组，激活第一组反射单元，并改变第一组反射单元的反射系数，使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述第一组反射单元的最优反射系数；以及激活下一组反射单元，并改变下一组反射单元的反射系数使RIS在不同反射系数的条件下进行扫描；通过比较用户反馈的数据，确定所述下一组反射单元的最优反射系数；直至确定整个反射系数矩阵。
9.如权利要求7或8所述的***，其特征在于，通过施加电压信号或者光信号或者压力信号的方式，使反射单元被激活。
10.如权利要求7或8所述的***，其特征在于，用户在每次扫描后都进行一次反馈，由RIS进行比较；或者，
由RIS向用户发送指令，指示用户在未来K个时序内RIS会进行连续扫描，待连续扫描过后，由用户进行比较，确定接收信号强度最大时所对应的最优反射系数，并反馈给RIS。
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