CN112953613B - 一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,包括以下步骤:步骤1,建立基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信模型;步骤2,设置卫星的发射功率,建筑上IRS和车辆V0上IRS的元素单元数量,以及信道参数;步骤3,对传输设计优化问题:在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率;步骤4,对优化问题进行求解。

Description

一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法
技术领域
本发明属于车辆与卫星协作通信技术领域,特别涉及一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法。
背景技术
空天地一体化通信网络旨在结合天基、空基和地基网络的特点和优势,通过对多种接入方式的协同传输和通信资源的统一管理,能够实现全球范围的无缝覆盖,支持海量的设备连接、高速宽带接入以及低延迟的服务。最近兴起的IRS通信技术为空天地一体化网络的发展提供了一个极好的机会。IRS是一个无源的、由大量被动反射元素单元组成的超表面,通过调整各个元素单元的振幅和相位,能够以可编程的方式,实时地改变入射电磁波的传播特性。与大规模天线阵列和中继***相比,IRS具有低成本、低功耗、轻、薄、易部署等特点,通过增加额外的信号路径能够有效地加强信号接收或抑制干扰,同时也可以通过反向散射实现近距离通信。可以肯定,将IRS应用于空天地一体化网络,增加了通信***的空间自由度,无疑可以扩大无线通信的覆盖范围、提升频谱能量效率和通信容量、改善信号接收、增强安全性等。
IRS天然地可以用于反向散射通信。反向散射通信是一种低成本、低功耗的通信技术,无需主动射频组件(如数字-模拟转换器、上变频器和功率放大器等),通过收集、调制并散射无线环境中的射频功率信号来实现散射设备的通信。与传统的反向散射设备相比,IRS无需额外的载波振源对需要传输的信息进行调制,在调制方式上更加灵活,数据既可以调制在反射系数上,也可以调制在反射模式上。例如,IRS可以通过改变反射信号的相位变化将信息调制到目标频段上。所以,将IRS和反向散射技术结合是一个很有前景的研究方向。
在空天地一体化通信网络中,将星-车通信和V2V通信进行融合能够打破二者相互独自运行的局面,有助于整合各自的优势,提升网络性能。另外,将IRS部署在车辆外侧,把卫星信号作为一种射频功率源,通过反向散射技术实现V2V通信,可以提高频谱能量效率,降低功率消耗。然而,“卫星—车辆”通信和“V2V”通信二者之间存在严重的相互干扰。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,以解决上述问题。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,包括以下步骤:
步骤1,建立基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信模型;
步骤2,设置卫星的发射功率,建筑上IRS和车辆V0上IRS的元素单元数量,以及信道参数;
步骤3,对传输设计优化问题:在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率;
步骤4,对优化问题进行求解,获得在满足卫星用户的信干噪比约束条件下车辆广播通信的最小传输速率的最大值。
进一步的,步骤1中,具体包括:
建立星地一体化网络中的V2V通信场景,卫星通过广播通信方式服务区域内包含车辆,车辆通过反向散射将其信息广播给周围车辆,车辆上配备的接收天线能够直接接收卫星的信号实现星地通信,车辆上配备的IRS能够对作为射频源的卫星信号进行调制并通过反向散射实现短距离的V2V通信。
进一步的,卫星和车辆均只配备单根天线,建筑物上IRS的元素单元数为M,车辆上IRS的元素单元数为L;对研究场景的车辆进行编号,作为反向散射设备的车辆记作V0,其信号的目标接收车辆的个数为I且第i辆记作Vi,周围的其他非目标接收车辆的个数为J且第j辆记作Vj
两种通信情况:1)当车辆V0自身的IRS能够接收卫星信号时,直接将卫星信号作为射频源来实现V2V通信;
2)当车辆自身的IRS不能接收卫星信号时,借助部署在建筑物上的IRS来接收卫星信号,并将建筑物IRS反射的卫星信号作为射频源来实现V2V通信。
进一步的,两种通信情况均是将卫星信号作为射频源来实现反向通信,对于前者,车辆V0上的IRS接收到的卫星信号直接来自于卫星;而对于后者,车辆V0的IRS接收到的卫星信号间接来自于卫星;“卫星-车辆V0”的直接信道和“卫星-建筑IRS-车辆V0”的级联信道,均记作
Figure BDA0002922340610000031
进一步的,当车辆与周围车辆进行通信时,所涉及的目标车辆允许暂时中断接收卫星服务;目标车辆Vi为短距离的相邻车辆。
进一步的,步骤3中具体包括:
假定所有信道均为慢衰落平坦信道,并且已知完整的信道状态信息,当卫星广播信号s且车辆V0通过IRS反射信号x时,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信号分别表示为:
Figure BDA0002922340610000032
Figure BDA0002922340610000033
其中,卫星信号s的功率为P;
Figure BDA0002922340610000034
Figure BDA0002922340610000035
分别表示从卫星到目标车辆Vi和非目标车辆Vj的信道;
Figure BDA0002922340610000036
Figure BDA0002922340610000037
分别表示从车辆V0到目标车辆Vi和非目标车辆Vj;ni和nj分别为目标车辆Vi和非目标车辆Vj处的零均值单位方差复高斯白噪声;x=Qhv,其中Q表示车辆V0上IRS的反射系数对角矩阵,v表示车辆V0要通过后向散射发送的符号;因此,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信干噪比表示为:
Figure BDA0002922340610000038
Figure BDA0002922340610000039
在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率,该传输设计优化问题表述为:
Figure BDA0002922340610000041
Γj代表非目标车辆Vj处所要满足的信干噪比阈值,是预先设置好的常数。
进一步的,步骤4中具体包括:
首先将其公式(5)转化如下形式:
Figure BDA0002922340610000042
将(3)和(4)代入(6),得
Figure BDA0002922340610000043
Figure BDA0002922340610000044
其中
Figure BDA0002922340610000045
(7)式重写做
Figure BDA0002922340610000046
采用半正定松弛方法,定义
Figure BDA0002922340610000047
于是,优化问题(8)转化为如下等价形式:
Figure BDA0002922340610000051
忽略rank(V)=1限制条件,得
Figure BDA0002922340610000052
该优化问题是一个半正定规划问题,通过使用常用的凸优化工具包进行求出。
进一步的,当V*是秩为1的复厄密特矩阵,通过奇异值分解求出波束成形矢量v*而作为原始优化问题(5)的解;如果V*不是秩为1的复厄密特矩阵,使用随机高斯方法从V*恢复一个近似的波束成形矢量v*
与现有技术相比,本发明有以下技术效果:建立了星地一体化网络中的V2V通信场景,卫星通过广播通信方式服务区域内包含车辆,车辆通过反向散射将其信息广播给周围车辆。一方面,车辆上配备的接收天线能够直接接收卫星的信号实现星地通信。另一方面,车辆上配备的IRS能够对作为射频源的卫星信号进行调制并通过反向散射实现短距离的V2V通信。通过传输优化设计,能够在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率。
附图说明
图1基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信模型;
图2辆广播通信中最小传输速率的最大值与车辆V0上IRS元素单元数量的关系;
图3基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信方法。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明:
请参阅图1至图3,一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,考虑如图1所示的星地一体化网络中的V2V通信场景。其中,卫星和车辆均只配备单根天线,建筑物上IRS的元素单元数为M,车辆上IRS的元素单元数为L。卫星通过广播通信方式服务一定区域内包含车辆的各类用户。同时,车辆通过反向散射将其信息广播给周围车辆。一方面,车辆上配备的接收天线能够直接接收卫星的信号实现星地通信。另一方面,车辆上配备的IRS能够对作为射频源的卫星信号进行调制并通过反向散射实现短距离的V2V通信。为了方便,我们对研究场景的车辆进行编号,作为反向散射设备的车辆记作V0,其信号的目标接收车辆的个数为I且第i辆记作Vi,周围的其他非目标接收车辆的个数为J且第j辆记作Vj
考虑两种通信情况:1)当车辆V0自身的IRS可以较好地接收卫星信号时,可以直接将卫星信号作为射频源来实现V2V通信;2)当车辆自身的IRS不能较好地接收卫星信号时,可以借助部署在建筑物上的IRS来接收卫星信号,并将建筑物IRS反射的卫星信号作为射频源来实现V2V通信。另外,当车辆与周围车辆进行通信时,所涉及的目标车辆允许暂时中断接收卫星服务。需要指出的是,目标车辆Vi为短距离的相邻车辆。当车辆与卫星协作通信时,星-车通信与V2V通信可能产生共信道干扰。具体地,车辆V0通过广播与相邻车辆Vi进行通信时,会对附近的车辆Vj造成干扰。同时,由于卫星信号覆盖整个研究区域,所以卫星信号也会对车辆Vi造成干扰。
图1所涉及的两种通信情况均是将卫星信号作为射频源来实现反向通信。所不同之处在于:对于前者,车辆V0上的IRS接收到的卫星信号直接来自于卫星;而对于后者,车辆V0的IRS接收到的卫星信号间接来自于卫星。不论是“卫星-车辆V0”的直接信道,还是“卫星-建筑IRS-车辆V0”的级联信道,我们均将其记作
Figure BDA0002922340610000061
以方便统一处理。假定所有信道均为慢衰落平坦信道,并且已知完整的信道状态信息。当卫星广播信号s且车辆V0通过IRS反射信号x时,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信号分别可以表示为:
Figure BDA0002922340610000071
Figure BDA0002922340610000072
其中,卫星信号s的功率为P。
Figure BDA0002922340610000073
Figure BDA0002922340610000074
分别表示从卫星到目标车辆Vi和非目标车辆Vj的信道。
Figure BDA0002922340610000075
Figure BDA0002922340610000076
分别表示从车辆V0到目标车辆Vi和非目标车辆Vj。ni和nj分别为目标车辆Vi和非目标车辆Vj处的零均值单位方差复高斯白噪声。x=Qhv,其中Q表示车辆V0上IRS的反射系数对角矩阵,v表示车辆V0要通过后向散射发送的符号。因此,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信干噪比可以表示为:
Figure BDA0002922340610000077
Figure BDA0002922340610000078
我们的设计目标是在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率。该传输设计优化问题可以表述为:
Figure BDA0002922340610000079
而Γj代表非目标车辆Vj处所要满足的信干噪比阈值,是一个预先设置好的常数。
为了找到优化问题(5)的可行解,首先将其转化如下形式:
Figure BDA00029223406100000710
将(3)和(4)代入(6),可得
Figure BDA0002922340610000081
Figure BDA0002922340610000082
其中
Figure BDA0002922340610000083
于是,(7)式可以重写做
Figure BDA0002922340610000084
为了求解该问题,我们采用半正定松弛方法将该问题提升到更高维度。具体地,定义
Figure BDA0002922340610000085
于是,优化问题(8)可以转化为如下等价形式:
Figure BDA0002922340610000086
忽略rank(V)=1限制条件,于是可得
Figure BDA0002922340610000087
该优化问题是一个半正定规划(Semidefinite Programming,SDP)问题。因此,能够通过使用常用的凸优化工具包进行求出。
由于秩松弛,不能保证优化问题(10)获得的V*是秩为1的复厄密特矩阵。当V*是秩为1的复厄密特矩阵,那么我们可以通过奇异值分解求出波束成形矢量v*而作为原始优化问题(5)的解。如果V*不是秩为1的复厄密特矩阵,那么可以使用随机高斯方法从V*恢复一个近似的波束成形矢量v*
实施例:
图2给出了车辆广播通信中最小传输速率的最大值与车辆V0上IRS元素单元数量的关系,其中,星地信道采用Shadowed-Rician衰落信道模型,相应的参数设置为(b,m,Ω)=(0.063,2,8.97×10-4)。车辆之间采用瑞利信道模型。卫星高度为300km,卫星发射功率为1W,卫星的天线增益为52dBi,3-dB角为0.4°,卫星到所有车辆和建筑物IRS的角度均为0.01°。载波频率为20GHz,温度为300K,载波带宽为50MHz。路径损耗系数为r=1.8。电磁波通过1m时的路径损耗-20dB。目标车辆数量为1,目标车辆与车辆V0的距离从[2m,10m]范围的均匀分布随机产生。非目标车辆数量为3,非目标车辆与车辆V0的距离从[10m,30m]范围的均匀分布随机产生。所有非目标车辆的信干噪比阈值均设置为3dB。注意:IRS反射时具有3dBi的增益。仿真结果是500次平均,仿真图例中“卫星作为射频源”“建筑物IRS作为射频源”分别对应于卫星作为直接的射频功率源或建筑物上的IRS反射卫星信号作为射频功率源两种情况,5000,10000和20000分别是建筑物IRS的元素单元数量。可以看到提出的基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信方法,在卫星作为射频功率源或建筑物IRS的反射信号作为功率源时均可以实现较高V2V传输速率,并且当车载IRS的元素单元数量增加时,车辆广播通信中最小传输速率的最大值也单调增加。

Claims (6)

1.一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,建立基于IRS反向散射的车辆与卫星协作通信模型;
步骤2,设置卫星的发射功率,建筑上IRS和反向散射设备的车辆V0上IRS的元素单元数量,以及信道参数;
步骤3,对传输设计优化问题:在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率;
步骤4,对优化问题进行求解,获得在满足卫星用户的信干噪比约束条件下车辆广播通信的最小传输速率的最大值;
步骤3中具体包括:
假定所有信道均为慢衰落平坦信道,并且已知完整的信道状态信息,当卫星广播信号s且反向散射设备的车辆V0通过IRS反射信号x时,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信号分别表示为:
Figure FDA0003919202650000011
Figure FDA0003919202650000012
其中,卫星信号s的功率为P;
Figure FDA0003919202650000013
Figure FDA0003919202650000014
分别表示从卫星到目标车辆Vi和非目标车辆Vj的信道;
Figure FDA0003919202650000015
Figure FDA0003919202650000016
分别表示从反向散射设备的车辆V0到目标车辆Vi和非目标车辆Vj;ni和nj分别为目标车辆Vi和非目标车辆Vj处的零均值单位方差复高斯白噪声;x=Qhv,其中Q表示反向散射设备的车辆V0上IRS的反射系数对角矩阵,v表示反向散射设备的车辆V0要通过后向散射发送的符号;因此,目标车辆Vi和非目标车辆Vj的接收信干噪比表示为:
Figure FDA0003919202650000017
Figure FDA0003919202650000018
在满足卫星用户的信干噪比约束条件下最大化车辆广播通信的最小传输速率,该传输设计优化问题表述为:
Figure FDA0003919202650000021
Γj代表非目标车辆Vj处所要满足的信干噪比阈值,是预先设置好的常数;
步骤4中具体包括:
首先将其公式(5)转化如下形式:
Figure FDA0003919202650000022
将(3)和(4)代入(6),得
Figure FDA0003919202650000023
Figure FDA0003919202650000024
其中
Figure FDA0003919202650000025
(7)式重写做
Figure FDA0003919202650000026
采用半正定松弛方法,定义
Figure FDA0003919202650000027
于是,优化问题(8)转化为如下等价形式:
Figure FDA0003919202650000031
忽略rank(V)=1限制条件,得
Figure FDA0003919202650000032
该优化问题是一个半正定规划问题,通过使用常用的凸优化工具包进行求出。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,步骤1中,具体包括:
建立星地一体化网络中的V2V通信场景,卫星通过广播通信方式服务区域内包含车辆,车辆通过反向散射将其信息广播给周围车辆,车辆上配备的接收天线能够直接接收卫星的信号实现星地通信,车辆上配备的IRS能够对作为射频源的卫星信号进行调制并通过反向散射实现短距离的V2V通信。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,卫星和车辆均只配备单根天线,建筑物上IRS的元素单元数为M,车辆上IRS的元素单元数为L;对研究场景的车辆进行编号,作为反向散射设备的车辆记作V0,其信号的目标接收车辆的个数为I且第i辆记作Vi,周围的其他非目标接收车辆的个数为J且第j辆记作Vj
两种通信情况:1)当反向散射设备的车辆V0自身的IRS能够接收卫星信号时,直接将卫星信号作为射频源来实现V2V通信;
2)当车辆自身的IRS不能接收卫星信号时,借助部署在建筑物上的IRS来接收卫星信号,并将建筑物IRS反射的卫星信号作为射频源来实现V2V通信。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,两种通信情况均是将卫星信号作为射频源来实现反向通信,对于前者,反向散射设备的车辆V0上的IRS接收到的卫星信号直接来自于卫星;而对于后者,反向散射设备的车辆V0的IRS接收到的卫星信号间接来自于卫星;“卫星-车辆V0”的直接信道和“卫星-建筑IRS-车辆V0”的级联信道,均记作
Figure FDA0003919202650000041
5.根据权利要求3所述的一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,当车辆与周围车辆进行通信时,所涉及的目标车辆允许暂时中断接收卫星服务;目标车辆Vi为短距离的相邻车辆。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面反向散射的车辆与卫星协作通信方法,其特征在于,当V*是秩为1的复厄密特矩阵,通过奇异值分解求出波束成形矢量v*而作为原始优化问题(5)的解;如果V*不是秩为1的复厄密特矩阵,使用随机高斯方法从V*恢复一个近似的波束成形矢量v*
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