CN113497649B - 基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法 - Google Patents

基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，属于无线通信技术领域。所述方法包括：确定基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵；依据比特量化数构建智能反射平面的元件相移池；从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵；根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配。采用本发明，能够保证功率优化分配过程中处理速度与稳定收敛的同时，实现能量效率最大化，并解决用户间干扰与通信链路阻塞问题。

Description

基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别是指一种基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法。
背景技术
太赫兹(THz)通信是一项很有前途的技术，已成为许多国家的研究热点。太赫兹波段位于红外和微波之间，频率范围为0.1-10THz。未来的网络在对数据传输速率提出更高要求的同时，也面临着无线通信频谱资源稀缺的问题。太赫兹短程无线通信技术越来越受到人们的重视。太赫兹通信技术能提供高数据速率和大带宽，具有广阔的应用前景。它可以解决当前无线通信***中频谱不足和容量受限的问题。太赫兹***由于路径损耗大，通信范围受到限制。因此，结合其它技术来提高太赫兹网络的覆盖率是非常必要的。从低成本和低复杂度的角度来看，大规模多输入多输出(MIMO)技术可以以相对较少的投资最大限度地提高用户的通信质量。在未来的太赫兹应用场景中，采用大规模MIMO技术可以减少用户间的干扰，提高***通信质量。
智能反射平面(IRS)是一种革命性的新技术，它可以显著提高无线通信网络的性能。通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件，智能反射平面可以智能地重构无线传播环境。智能反射平面及其相关的智能无线环境将成为未来网络体系结构的发展趋势之一。智能反射平面能够智能地控制无线环境，使通信信道变得可控。智能反射平面的每个单元可以独立地诱导入射信号的幅度和相位变化，从而实现精细的三维反射波束形成。通过调整自适应动态无线信道中所有元素的相移，智能反射平面还可以抑制多用户间的干扰。智能反射平面能够应用于包括改善通信盲点、增强物理层安全性、校园边缘干扰抑制、大规模设备间通信和大规模无线能量传输等多种通信场景，有效提高了通信***设计的自由度。
现有技术中，当基站和用户之间的直接通信链路被阻塞时，信号传输就不能完成。
发明内容
本发明实施例提供了基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，能够在保证功率优化分配过程中处理速度与稳定收敛的同时，实现能量效率最大化，并解决用户间干扰与通信链路阻塞问题。
本发明实施例提供了一种基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，包括：
确定基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵；
依据比特量化数构建智能反射平面的元件相移池；
从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵；
根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配。
进一步地，基站与智能反射平面之间的信道增益矩阵表示为：
Figure BDA0003132110260000021
其中，HBS-IRS表示基站与智能反射平面的信道增益矩阵，Nt表示基站具有的天线数，Nr为接收天线数，
Figure BDA0003132110260000022
为太赫兹频率为f、基站与智能反射平面距离为d的路径损耗，Ln为路径总数，αl表示第l条路径的衰落系数，ar(θr,l,φr,l)为接收端单侧天线响应阵列向量，θr,l和φr,l分别表示第l条路径接收端的方向角和仰角，at(θt,l,φt,l)为发射端单侧天线响应阵列向量，θt,l和φt,l分别表示第l条路径发射端的方向角和仰角，上标H表示矩阵共轭转置。
进一步地，路径损耗
Figure BDA0003132110260000023
表示为：
Figure BDA0003132110260000024
其中，Lspread(f,d)表示扩展损失损耗，Labs(f,d)表示分子吸收损耗，c是真空状态光速，kabs(f)是频率相关介质的吸收系数。
进一步地，接收端单侧天线响应阵列向量表示为：
Figure BDA0003132110260000031
其中，ar(θr,l,φr,l)是根据均匀平面阵列构建的，P、Q分别表示天线的行、列数，p和q指第p行、第q列，θ是方位角，φ是仰角，dr是天线间隔，λ为波长，上标T表示矩阵转置。
进一步地，元件相移池表示为：
Figure BDA0003132110260000032
其中，δ为比特量化数，元件相移池中的每个元素表示一个相移。
进一步地，所述从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵包括：
设置外层循环次数共为K次，在外层第k次循环时从元件相移池中随机选择K-k个元素
Figure BDA0003132110260000033
内层循环次数设定为2δ次，在内层第j(j＝1:2δ)次循环时，按顺序遍历元件相移池获得元素
Figure BDA0003132110260000034
与前面获取的K-k个元素组成临时相移矩阵Φ#，设置功率平均分配
Figure BDA0003132110260000035
计算使用临时相移矩阵Φ#的***和速率
Figure BDA0003132110260000036
内层循环结束后，共获得2δ个***和速率R#，在其中找到最大***和速率对应的的
Figure BDA0003132110260000037
作为第k个元件的相移
Figure BDA0003132110260000038
并作为临时相移矩阵的第k个元素参与下一次内层循环；
在完成双层循环后，最终得到智能反射平面的相移矩阵
Figure BDA0003132110260000039
进一步地，所述根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配优化包括：
以最大化***能量效率为目标，确定目标函数为：
Figure BDA00031321102600000310
Figure BDA00031321102600000311
Figure BDA0003132110260000041
Figure BDA0003132110260000042
Figure BDA0003132110260000043
Figure BDA0003132110260000044
Figure BDA0003132110260000045
其中，E(Φ,P)表示***能量效率，R(Φ,P)表示***和速率，U(P)表示***总功耗，Φ表示智能反射平面的相移矩阵，P为功率分配矩阵，s.t.表示约束条件，C1是预编码向量的规范化限制，FRF和FBB都表示预编码矩阵，C2是总功率不能超过基站最大发射功率Pmax的限制，M表示单天线用户的数目，pm表示分配给用户m的发射功率，C4表示用户服务质量需求Rt约束，cm表示用户m的可实现速率，C5表示最大跨层干扰I约束，pj表示分配给非用户m的发射功率，hr,j表示智能反射平面与非用户m间的信道向量；
引入代表***能量效率的辅助变量ξ*，实现原目标函数分式转换为减式，变为
Figure BDA0003132110260000046
引入用户功率分配矩阵X、全局辅助向量Z和指标函数g(Z)，将函数max(R(P)-ξ*U(P))重新定义为：
min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}
s.t.X-Z＝0
利用分布式算法对函数min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}中的功率分配问题进行求解。
进一步地，***和速率R(Φ,P)表示为：
Figure BDA0003132110260000047
Figure BDA0003132110260000048
Figure BDA0003132110260000049
其中，W是带宽，γm表示信干噪比，hr,m表示智能反射平面与用户m间的信道向量，σ2表示方差。
进一步地，***总功耗U(P)表示为：
Figure BDA0003132110260000051
其中，Pc为基站的电路功耗。
进一步地，指标函数g(Z)表示为：
Figure BDA0003132110260000052
分布式算法的增广拉格朗日函数如下：
Figure BDA0003132110260000053
其中，ρ表示增广拉格朗日参数，μ为对偶变量。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本发明实施例中，利用比特量化数建立元件相移池以实现相移矩阵优化；然后，在相移矩阵优化的基础上，采用分布式算法进行功率分配。这样，将上述原始能量效率优化问题分解为相移矩阵优化和功率分配这两个子问题，在相移矩阵优化的基础上采用分布式算法，旨在保证功率优化分配过程中处理速度与稳定收敛的同时，实现能量效率最大化，并解决用户间干扰与通信链路阻塞问题。这也证明将智能反射平面和大规模MIMO技术应用于THz通信网络是可行和有效的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的智能反射平面(IRS)辅助的THz-MIMO下行链路无线网络***结构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例的目的是在太赫兹频段中同时引入大规模的MIMO技术与智能反射平面来解决用户间干扰与通信链路阻塞问题，同时保证太赫兹频段通信网络的容量和能效，为此，设计了一种智能反射平面(IRS)辅助的THz-MIMO下行链路无线网络***，如图1所示，该***包括：具有Nt根天线的基站(Base station)、具有K个反射元件的智能反射平面和M个单天线用户(User)。当基站和用户之间的直接通信链路被阻塞时，信号传输就不能完成。在这种情况下，部署智能反射平面绕过障碍物并实现信号反射，从而在基站和用户之间创建虚拟视线(LoS)链路。
在所述网络***中，引入大规模MIMO技术，依据场景设定为基于部分连接的混合预编码方案，这种设定能够减少算法复杂度，用于实际场景中也可以满足降低成本的需求。
用户m的接收信号可由以下公式表示：
ym＝hr,mΦHBS-IRSFRFFBBs+υm
其中，ym表示用户m的接收信号，
Figure BDA0003132110260000061
(
Figure BDA0003132110260000062
为向量空间，上标为维度)表示智能反射平面与用户m之间的信道向量，HBS-IRS表示基站与智能反射平面的信道增益矩阵，HIRS-UE是智能反射平面与用户之间信道增益矩阵，Φ表示智能反射平面的相移矩阵，s表示数据流。本发明采用了基于部分连通结构的混合预编码方法，FRF和FBB是预编码矩阵，υm是均值为零和方差为σ2的加性高斯白噪声(AWGN)矢量。
本实施例中，智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵表示为：
Figure BDA0003132110260000063
其中，ht,k为基站与智能反射平面元件k之间的信道向量。
本实施例中，相移矩阵表示为：
Figure BDA0003132110260000064
其中，
Figure BDA0003132110260000065
Figure BDA0003132110260000066
表示智能反射平面元件K的相移。
如图2所示，本发明实施例提供了一种基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，包括：
S101，确定基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵；
S102，依据比特量化数构建智能反射平面的元件相移池；
S103，从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵；
S104，根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配。
本发明实施例所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，利用比特量化数建立元件相移池以实现相移矩阵优化；然后，在相移矩阵优化的基础上，采用分布式算法进行功率分配。这样，将上述原始能量效率优化问题分解为相移矩阵优化和功率分配这两个子问题，在相移矩阵优化的基础上采用分布式算法，旨在保证功率优化分配过程中处理速度与稳定收敛的同时，实现能量效率最大化，并解决用户间干扰与通信链路阻塞问题。这也证明将智能反射平面和大规模MIMO技术应用于THz通信网络是可行和有效的。
本实施例中，在确定基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵(S101)之前，需初始化网络***中基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的方位角、仰角，同时还需要初始化比特量化数。
本实施例中，为了得到基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵，首先需要按照均匀平面阵列而不是传统的均匀线阵列计算单侧天线响应阵列向量，以获得接收端单侧天线响应阵列向量ar(θr,l,φr,l)和发射端单侧天线响应阵列向量at(θt,l,φt,l)，同时考虑太赫兹频段下的扩展损失损耗Lspread(f,d)与分子吸收损耗Labs(f,d)，然后，根据确定的ar(θr,l,φr,l)、at(θt,l,φt,l)、Lspread(f,d)和Labs(f,d)，进一步获得基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵HBS-IRS和HIRS-UE；其中，
基站与智能反射平面之间的信道增益矩阵表示为：
Figure BDA0003132110260000071
其中，HBS-IRS表示基站与智能反射平面的信道增益矩阵，Nt表示基站具有的天线数，Nr为接收天线数，
Figure BDA0003132110260000081
为太赫兹频率为f、基站与智能反射平面距离为d的路径损耗，Ln为路径总数，αl表示第l条路径的衰落系数，ar(θr,l,φr,l)为接收端单侧天线响应阵列向量，θr,l和φr,l分别表示第l条路径接收端的方向角和仰角，at(θt,l,φt,l)为发射端单侧天线响应阵列向量，θt,l和φt,l分别表示第l条路径发射端的方向角和仰角，上标H表示矩阵共轭转置；
路径损耗
Figure BDA0003132110260000082
包括扩展损失损耗与分子吸收损耗两部分，表示为：
Figure BDA0003132110260000083
其中，Lspread(f,d)表示扩展损失损耗；Labs(f,d)表示分子吸收损耗；c是真空状态光速；kabs(f)是频率相关介质的吸收系数，具体的，kabs(·)是一个与频率有关的函数，频率不同该系数也不同；
接收端单侧天线响应阵列向量表示为：
Figure BDA0003132110260000084
其中，ar(θr,l,φr,l)是根据均匀平面阵列构建的，P、Q分别表示天线的行、列数，p和q指第p行、第q列，θ是方位角，φ是仰角，dr是天线间隔，dr默认设置为
Figure BDA0003132110260000085
λ为波长，上标T表示矩阵转置。
本实施例中，发射端单侧天线响应阵列向量表示方法与接收端相同。
本实施例中，智能反射平面的所有元件都可以调整输入信号的幅度和相位，是有限精度的可调离散值
Figure BDA0003132110260000086
可以设置幅度κ为1，
Figure BDA0003132110260000087
表示反射元件的相移，
Figure BDA0003132110260000088
δ为比特量化数，可以根据比特量化数δ构建相移池，表示为：
Figure BDA0003132110260000089
其中，元件相移池中的每个元素表示一个相移。
本实施例中，设置了一个双层迭代算法，从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵，外层控制循环次数，内层以***和速率最大化为目标选择元件k相移
Figure BDA00031321102600000810
直至循环结束，具体可以包括以下步骤：
设置外层循环次数共为K次，在外层第k次循环时从元件相移池中随机选择K-k个元素
Figure BDA00031321102600000811
内层循环次数设定为2δ次，在内层第j(j＝1:2δ)次循环时，按顺序遍历元件相移池获得元素
Figure BDA0003132110260000091
与前面获取的K-k个元素组成临时相移矩阵Φ#，设置功率平均分配
Figure BDA0003132110260000092
计算使用临时相移矩阵Φ#的***和速率
Figure BDA0003132110260000093
内层循环结束后，共获得2δ个***和速率R#，在其中找到最大***和速率对应的的
Figure BDA0003132110260000094
作为第k个元件的相移
Figure BDA0003132110260000095
并作为临时相移矩阵的第k个元素参与下一次内层循环；
在完成双层循环后，最终得到智能反射平面的相移矩阵
Figure BDA0003132110260000096
本实施例中，从设置的元件相移池中挑选能够使***和速率最大化的智能反射平面相移矩阵，不同比特量化数对相移矩阵所产生的影响也有所区别，可对比选择。
在前述基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法的具体实施方式中，进一步地，所述根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配优化包括：
以最大化***能量效率为目标，确定目标函数为：
Figure BDA0003132110260000097
Figure BDA0003132110260000098
s.t.C1:||FRFFBB||2≤1
Figure BDA0003132110260000099
Figure BDA00031321102600000910
Figure BDA00031321102600000911
Figure BDA00031321102600000912
其中，E(Φ,P)表示***能量效率，R(Φ,P)表示***和速率，U(P)表示***总功耗，Φ表示智能反射平面的相移矩阵，P为功率分配矩阵，s.t.表示约束条件，C1是预编码向量的规范化限制，FRF和FBB都表示预编码矩阵，C2是总功率不能超过基站最大发射功率Pmax的限制，M表示单天线用户的数目，pm表示分配给用户m的发射功率，C4表示用户服务质量需求Rt约束，cm表示用户m的可实现速率，C5表示最大跨层干扰I约束，pj表示分配给非用户m的发射功率，hr,j表示智能反射平面与非用户m间的信道向量；
***和速率R(Φ,P)表示为：
Figure BDA0003132110260000101
Figure BDA0003132110260000102
Figure BDA0003132110260000103
其中，W是带宽，γm表示信干噪比，hr,m表示智能反射平面与用户m间的信道向量，σ2表示方差，预编码矩阵FRF、FBB由迫零算法获得；
***总功耗U(P)表示为：
Figure BDA0003132110260000104
其中，Pc为基站的电路功耗；在获取到相移矩阵后，只考虑功率分配优化问题；由于能量效率的优化问题
Figure BDA0003132110260000105
是非凸问题，并且函数
Figure BDA0003132110260000106
是分式且是非线性的，因此，需要对其进行更改，具体的：
引入代表***能量效率的辅助变量ξ*，实现原目标函数分式转换为减式，变为
Figure BDA0003132110260000107
以降低计算复杂度，主要是保证***的功率资源分配最优的同时实现***能量效率最大化；
引入用户功率分配矩阵X、全局辅助向量Z和指标函数g(Z)，将函数max(R(P)-ξ*U(P))重新定义为：
min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}
s.t.X-Z＝0
Figure BDA0003132110260000108
利用分布式算法对函数min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}中的功率分配问题进行求解。
本实施例中，X是为了实现后续的算法引入的辅助向量，本质上X最终的值就是功率分配的结果，即P。
本实施例中，所述分布式算法是将对偶上升法的可分解性和乘子法的上届收敛属性融合在一起的算法，具有处理速度快、收敛性能好的优点。所述分布式算法所涉及到的增广拉格朗日函数如下：
Figure BDA0003132110260000111
其中，ρ>0为增广拉格朗日参数，μ为对偶变量。
本实施例中，为了解决功率分配问题，X、Z、μ的迭代方式为：
Figure BDA0003132110260000112
Figure BDA0003132110260000113
μt+1＝μt+ρ(Xt+1-Zt+1)
其中，t表示第t次迭代。
本实施例中，考虑智能反射平面(IRS)辅助的THz-MIMO下行链路无线网络中用户服务质量、最大发射功率等约束，利用分布式算法将原始非线性问题转化为凸优化问题，通过增广拉格朗日函数实现功率分配方案，当能量效率值E逐渐收敛达到某一定值时，此时能效值最大，则终止该功率分配的优化过程，以保证在稳定收敛的情况下获得最大能量效率值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，包括：
确定基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵；
依据比特量化数构建智能反射平面的元件相移池；
从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵；
根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配；
其中，基站与智能反射平面之间的信道增益矩阵表示为：
Figure FDA0003526847190000011
其中，HBS-IRS表示基站与智能反射平面的信道增益矩阵，Nt表示基站具有的天线数，Nr为接收天线数，
Figure FDA0003526847190000012
为太赫兹频率为f、基站与智能反射平面距离为d的路径损耗，Ln为路径总数，αl表示第l条路径的衰落系数，ar(θr,l,φr,l)为接收端单侧天线响应阵列向量，θr,l和φr,l分别表示第l条路径接收端的方向角和仰角，at(θt,l,φt,l)为发射端单侧天线响应阵列向量，θt,l和φt,l分别表示第l条路径发射端的方向角和仰角，上标H表示矩阵共轭转置。
2.根据权利要求1所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，路径损耗
Figure FDA0003526847190000013
表示为：
Figure FDA0003526847190000014
其中，Lspread(f,d)表示扩展损失损耗，Labs(f,d)表示分子吸收损耗，c是真空状态光速，kabs(f)是频率相关介质的吸收系数。
3.根据权利要求1所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，接收端单侧天线响应阵列向量表示为：
Figure FDA0003526847190000021
其中，ar(θr,l,φr,l)是根据均匀平面阵列构建的，P、Q分别表示天线的行、列数，p和q指第p行、第q列，θ是方位角，φ是仰角，dr是天线间隔，λ为波长，上标T表示矩阵转置。
4.根据权利要求1所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，元件相移池表示为：
Figure FDA0003526847190000022
其中，δ为比特量化数，元件相移池中的每个元素表示一个相移。
5.根据权利要求4所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，所述从元件相移池选择能够使***和速率最大化的相移，构建智能反射平面相移矩阵包括：
设置外层循环次数共为K次，在外层第k次循环时从元件相移池中随机选择K-k个元素
Figure FDA0003526847190000023
内层循环次数设定为2δ次，在内层第j(j＝1:2δ)次循环时，按顺序遍历元件相移池获得元素
Figure FDA0003526847190000024
与前面获取的K-k个元素组成临时相移矩阵Φ#，设置功率平均分配
Figure FDA0003526847190000025
计算使用临时相移矩阵Φ#的***和速率
Figure FDA0003526847190000026
内层循环结束后，共获得2δ个***和速率R#，在其中找到最大***和速率对应的
Figure FDA0003526847190000027
作为第k个元件的相移
Figure FDA0003526847190000028
并作为临时相移矩阵的第k个元素参与下一次内层循环；
在完成双层循环后，最终得到智能反射平面的相移矩阵
Figure FDA0003526847190000029
6.根据权利要求1所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，所述根据确定的基站与智能反射平面、智能反射平面与用户之间的信道增益矩阵及构建的相移矩阵，以最大化***能量效率为目标，利用分布式算法进行功率分配优化包括：
以最大化***能量效率为目标，确定目标函数为：
Figure FDA0003526847190000031
Figure FDA0003526847190000032
Figure FDA0003526847190000033
Figure FDA0003526847190000034
Figure FDA0003526847190000035
Figure FDA0003526847190000036
Figure FDA0003526847190000037
其中，E(Φ,P)表示***能量效率，R(Φ,P)表示***和速率，U(P)表示***总功耗，Φ表示智能反射平面的相移矩阵，P为功率分配矩阵，s.t.表示约束条件，C1是预编码向量的规范化限制，FRF和FBB都表示预编码矩阵，C2是总功率不能超过基站最大发射功率Pmax的限制，M表示单天线用户的数目，pm表示分配给用户m的发射功率，C4表示用户服务质量需求Rt约束，cm表示用户m的可实现速率，C5表示最大跨层干扰I约束，pj表示分配给非用户m的发射功率，hr,j表示智能反射平面与非用户m间的信道向量；
引入代表***能量效率的辅助变量ξ*，实现原目标函数分式转换为减式，变为max(R(P)-ξ*U(P))；
s.t.C2,C3,C4,C5
引入用户功率分配矩阵X、全局辅助向量Z和指标函数g(Z)，将函数max(R(P)-ξ*U(P))重新定义为：
min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}
s.t.X-Z＝0
利用分布式算法对函数min{ξ*U(P)-R(P)+g(Z)}中的功率分配问题进行求解。
7.根据权利要求6所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，***和速率R(Φ,P)表示为：
Figure FDA0003526847190000041
Figure FDA0003526847190000042
Figure FDA0003526847190000043
其中，W是带宽，γm表示信干噪比，hr,m表示智能反射平面与用户m间的信道向量，σ2表示方差。
8.根据权利要求6所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，***总功耗U(P)表示为：
Figure FDA0003526847190000044
其中，Pc为基站的电路功耗。
9.根据权利要求6所述的基于智能反射平面的太赫兹无线通信网络资源管控方法，其特征在于，指标函数g(Z)表示为：
Figure FDA0003526847190000045
分布式算法的增广拉格朗日函数如下：
Figure FDA0003526847190000046
其中，ρ表示增广拉格朗日参数，μ为对偶变量。
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