CN114024589B - 一种miso通信***设计方法及装置 - Google Patents
一种miso通信***设计方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114024589B CN114024589B CN202111344857.1A CN202111344857A CN114024589B CN 114024589 B CN114024589 B CN 114024589B CN 202111344857 A CN202111344857 A CN 202111344857A CN 114024589 B CN114024589 B CN 114024589B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- antenna
- subset
- noise ratio
- signal
- communication system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 235000015429 Mirabilis expansa Nutrition 0.000 title claims abstract description 43
- 244000294411 Mirabilis expansa Species 0.000 title claims abstract description 43
- 235000013536 miso Nutrition 0.000 title claims abstract description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 13
- 241000544061 Cuculus canorus Species 0.000 claims abstract description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 6
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 claims description 6
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
- H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
- H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
- H04B7/0602—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using antenna switching
- H04B7/0608—Antenna selection according to transmission parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种MISO通信***设计方法及装置，MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计方法包括步骤，通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比。本发明的有益效果在于：整个MISO通信***在提高性能的同时，不需要增加射频链数量进而降低了硬件的成本和能耗。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其是指一种MISO通信***设计方法及装置。
背景技术
随着5G无线网络的大力发展，无线网络中接入的设备大量增加。然而，无线网络中的硬件成本以及能耗的增加仍然是未解决的关键问题。智能反射面(IntelligentReflecting Surface，IRS)作为一种近年提出的一种新兴的技术，通过大量低成本的无源反射元件构成，每个元件都能够独立地对入射信号产生幅度和/或相位变化，从而协同实现三维反射。同时，智能反射面不需要发射射频链，因此其可以降低硬件成本和能耗。但是，只用智能反射面，***的发射端射频链数量并不能减少。因此，为了在不增加射频链路的基础上提高***的性能，我们提出了将天线选择技术与IRS结合的一种MISO通信***设计方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种MISO通信***设计方法，旨在提高用户接收信噪比。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种MISO通信***设计方法，MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS 及接收端用户UE，MISO通信***设计方法包括步骤，
S10、通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到接收端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
S20、根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比。
进一步的，步骤S10具体包括：
S11、随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信噪比/>其中/>w是波束成形向量，采用最大比传输方案/>Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
S12、使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
S13、比较Fn与F′n，如果Fn＜F′n，则将Tn替换为T′n；
S14、使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
S15、比较Fn与F″n，如果Fn＜F″n，则将Tn替换为T″n；
S16、最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
进一步的，步骤S12中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
进一步的，步骤S14中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
进一步的，步骤S20中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw＜Pt
|Vm|＝1，m＝1，...，M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率。
本发明的另一个技术方案为一种MISO通信***设计装置，MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计装置包括，
天线选择模块，用于通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到接收端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
信噪比计算模块，用于根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比。
进一步的，天线选择模块具体包括：
天线子集生成单元，用于随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信噪比其中/>w是波束成形向量，采用最大比传输方案/>Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
全局搜索单元，用于使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
第一比较单元，用于比较Fn与F′n，如果Fn＜F′n，则将Tn替换为T′n；
局部搜索单元，用于使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
第二比较单元，用于比较Fn与F″n，如果Fn＜F″n，则将Tn替换为F″n；
迭代单元，用于最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
进一步的，全局搜索单元中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
进一步的，局部搜索单元中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
进一步的，信噪比计算模块中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw＜Pt
|Vm|＝1，m＝1，...，M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率。
本发明的有益效果在于：使用天线选择技术可以减少发射端射频链的数量，同时增加***的接收信噪比；使用智能反射面技术增强整个***的接收信噪比，同时由于其是无源元件构成，同时又不需要射频链。因此，整个MISO通信***在提高性能的同时，也降低了射频链的数量进而降低了硬件的成本和能耗。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构。
图1为本发明具体实施例的MISO通信***结构图；
图2为本发明具体实施例的用户接收信噪比仿真图；
图3为本发明具体实施例的MISO通信***设计方法流程图；
图4为本发明具体实施例的MISO通信***设计装置框图；
图5为本发明具体实施例的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图3所示，本发明第一实施例为：一种MISO通信***设计方法，如图1所示，MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计方法包括步骤，
S10、通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到接收端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
S20、根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比。
本方案中，在发射端AP处有N根天线，发射天线选择个数为NS(NS＜N)，其中NS就是射频数量，智能反射表面IRS有M个反射单元，接收端用户UE有一根天线。在发射端AP做直达路径天线选择和波束成形设计，在智能反射面做相移角优化。
其中，步骤S10具体包括：
S11、随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信噪比/>其中/>w是波束成形向量，采用最大比传输方案/>Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
S12、使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
S13、比较Fn与F′n，如果Fn＜F′n，则将Tn替换为T′n；
S14、使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
S15、比较Fn与F″n，如果Fn＜F″n，则将Tn替换为T″n；
S16、最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
其中，步骤S12中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
其中，步骤S14中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
其中，步骤S20中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw＜Pt
|Vm|＝1，m＝1，...，M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率。
本实施例中，使用天线选择技术可以减少发射端射频链的数量，同时增加***的接收信噪比；使用智能反射面技术增强整个***的接收信噪比，同时由于其是无源元件构成，同时又不需要射频链。因此，整个MISO通信***在提高性能的同时，也降低了射频链的数量进而降低了硬件的成本和能耗。得到最终的仿真结果如图2所示，可以看出在结合直达径的天线选择和智能反射面的MISO***比没有结合这两种技术的性能更好。
如图4所示，本发明的另一个实施例为一种MISO通信***设计装置，如图1所示，MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计装置包括，
天线选择模块10，用于通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到接收端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
信噪比计算模块20，用于根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比。
其中，天线选择模块10具体包括：
天线子集生成单元，用于随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信嗓比其中/>w是波束成形向量，采用最大比传输方案/>Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
全局搜索单元，用于使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
第一比较单元，用于比较Fn与F′n，如果Fn＜F′n，则将Tn替换为T′n；
局部搜索单元，用于使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
第二比较单元，用于比较Fn与F″n，如果Fn＜F″n，则将Tn替换为T″n；
迭代单元，用于最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
其中，全局搜索单元中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
其中，局部搜索单元中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
其中，信噪比计算模块中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw＜Pt
|Vm|＝1，m＝1，...，M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述MISO通信***设计装置和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述MISO通信***设计装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。
请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端，也可以是服务器，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参阅图5，该计算机设备500包括通过***总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作***5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种MISO通信***设计方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种MISO通信***设计方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如上所述的MISO通信***设计方法。
应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机***中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行如上所述的MISO通信***设计方法。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种MISO通信***设计方法，其特征在于：MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计方法包括步骤，
S10、通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
S20、根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比；
步骤S10具体包括：
S11、随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信噪比/>其中w是波束成形向量，采用最大比传输方案/>Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
S12、使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
S13、比较Fn与F′n，如果Fn<F′n，则将Tn替换为T′n；
S14、使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
S15、比较Fn与F″n，如果Fn<F″n，则将Tn替换为T″n；
S16、最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
2.如权利要求1所述的MISO通信***设计方法，其特征在于：步骤S12中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
3.如权利要求2所述的MISO通信***设计方法，其特征在于：步骤S14中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
4.如权利要求3所述的MISO通信***设计方法，其特征在于：步骤S20中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw<Pt
|Vm|＝1,m＝1,…,M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率；Vm表示智能反射面M个反射单元中某个反射单元m的相移，|Vm|＝1表示IRS系数矩阵中对相移的约束。
5.一种MISO通信***设计装置，其特征在于：MISO通信***包括发射端AP、智能反射表面IRS及接收端用户UE，MISO通信***设计装置包括，
天线选择模块，用于通过离散布谷鸟天线选择算法选择发射端AP的表面天线，选出发射端AP到端用户UE对应的直达路径信噪比最大的NS根天线；
信噪比计算模块，用于根据选择出来的NS根天线，发射端AP发射信号经智能反射面和直达路径，得到用户端UE的接收信噪比；
天线选择模块具体包括：
天线子集生成单元，用于随机生成NS个可能的天线子集其中Tn代表其中的一个可能天线子集，同时算出这些可能天线子集对应的用户信噪比其中/>w是波束成形向量，采用最大比传输方案Pt是发射功率，σ2是噪声功率，hd是发射端AP到接收端用户UE之间的信道；
全局搜索单元，用于使用全局搜索策略来更新天线子集为全局搜索策略表达式为/>其中α是步长因子，/>是点乘运算，∈是符合莱维分布的随机步长，/>是子集T中的某个集，算出更新后的T′对应的用户信噪比/>
第一比较单元，用于比较Fn与F′n，如果Fn<F′n，则将Tn替换为T′n；
局部搜索单元，用于使用局部搜索策略来更新天线子集为局部搜索策略表达式为/>其中/>是子集T中的某个解，γ、ε是服从均匀分布的随机数，h(p-ε)是跳跃函数，p是抛弃现有解的概率，/>是子集T中的除了/>的某个集；
第二比较单元，用于比较Fn与F″n，如果Fn<F″n，则将Tn替换为T″n；
迭代单元，用于最后经过NS次迭代后，选择T中对应信噪比最大的Tn作为最后的结果。
6.如权利要求5所述的MISO通信***设计装置，其特征在于：全局搜索单元中，还包括将全局搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
7.如权利要求6所述的MISO通信***设计装置，其特征在于：局部搜索单元中，还包括将局部搜索策略来更新天线子集的值进行向下取整，以将小数替换掉，并对同一子集中的天线索引进行重新随机选值，以去除重复的天线索引。
8.如权利要求7所述的MISO通信***设计装置，其特征在于：信噪比计算模块中，接收端用户UE的接收信噪比的计算公式如下：
s.t.wHw<Pt
|Vm|＝1,m＝1,...,M
采用最大传输方案得到最后采用SDR算法得到最终的接收端用户UE的接收信噪比，其中，发射端AP到智能反射表面IRS、智能反射表面IRS到接收端用户UE、发射端AP到接收端用户UE之间的信道分别表示为：G、hr、hd；M为智能反射表面IRS的反射单元的数量，Pt是发射功率；Vm表示智能反射面M个反射单元中某个反射单元m的相移，|Vm|＝1表示IRS系数矩阵中对相移的约束。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111344857.1A CN114024589B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种miso通信***设计方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111344857.1A CN114024589B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种miso通信***设计方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114024589A CN114024589A (zh) | 2022-02-08 |
| CN114024589B true CN114024589B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=80064214
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111344857.1A Active CN114024589B (zh) | 2021-11-11 | 2021-11-11 | 一种miso通信***设计方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114024589B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015016487A1 (en) * | 2013-07-30 | 2015-02-05 | Lg Electronics Inc. | Method for performing antenna shuffling using partial antenna array based beamforming in wireless communication system, and apparatus therefor |
| CN105848245A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-08-10 | 汕头大学 | 一种多用户能量采集中继***的信息传输方法 |
| CN105954731A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-09-21 | 哈尔滨工程大学 | 冲击噪声下基于免疫布谷鸟搜索的双基地mimo雷达测向方法 |
| CN110311719A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-08 | 安徽大学 | 一种应用于毫米波大规模mimo***的波束选择方法及其装置 |
| CN112865893A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-28 | 重庆邮电大学 | 智能反射面辅助的sm-noma***资源分配方法 |
| CN113114311A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-13 | 东华大学 | 基于智能反射面和发射端的联合波束赋形与空间调制方法 |
| CN113612508A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-05 | 郑州海威光电科技有限公司 | 基于机器学习的irs辅助毫米波通信波束成形设计方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3033841A1 (en) * | 2013-08-14 | 2016-06-22 | Hewlett Packard Enterprise Development LP | Transmit antenna selection |
-
2021
- 2021-11-11 CN CN202111344857.1A patent/CN114024589B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015016487A1 (en) * | 2013-07-30 | 2015-02-05 | Lg Electronics Inc. | Method for performing antenna shuffling using partial antenna array based beamforming in wireless communication system, and apparatus therefor |
| CN105954731A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-09-21 | 哈尔滨工程大学 | 冲击噪声下基于免疫布谷鸟搜索的双基地mimo雷达测向方法 |
| CN105848245A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-08-10 | 汕头大学 | 一种多用户能量采集中继***的信息传输方法 |
| CN110311719A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-08 | 安徽大学 | 一种应用于毫米波大规模mimo***的波束选择方法及其装置 |
| CN112865893A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-28 | 重庆邮电大学 | 智能反射面辅助的sm-noma***资源分配方法 |
| CN113114311A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-13 | 东华大学 | 基于智能反射面和发射端的联合波束赋形与空间调制方法 |
| CN113612508A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-11-05 | 郑州海威光电科技有限公司 | 基于机器学习的irs辅助毫米波通信波束成形设计方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张沛昌 ; 安万年 ; 钟世达 ; 黄磊 ; 庄春生.一种新型低复杂度双层分组天线选择算法.《电信科学》.2021,第1-4节. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114024589A (zh) | 2022-02-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110226289B (zh) | 接收器和用于解码的方法 | |
| CN109716662B (zh) | 使用极化码编码数据的方法和装置 | |
| CN113382445B (zh) | 提高swipt***安全速率的方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN113747442B (zh) | 基于irs辅助的无线通信传输方法、装置、终端及存储介质 | |
| WO2016029405A1 (zh) | 一种基于多目标遗传的译码方法及装置 | |
| Nie et al. | Deterministic pilot pattern allocation optimization for sparse channel estimation based on CS theory in OFDM system | |
| CN114024589B (zh) | 一种miso通信***设计方法及装置 | |
| CN113708811B (zh) | 一种毫米波大规模mimo***中的混合预编码设计方法 | |
| CN112926271B (zh) | 一种基于混合遗传算法的线性阵列子阵划分方法 | |
| CN115865289A (zh) | 信道分离方法及*** | |
| CN117335848B (zh) | 一种超大规模mimo空间非平稳信道的波束训练方法 | |
| Wang et al. | TTD configurations for near-field beamforming: Parallel, serial, or hybrid? | |
| Ho et al. | Hybrid precoding processor for millimeter wave MIMO communications | |
| JP2008048404A (ja) | 干渉回避のためのブロック送信の動的最適化 | |
| CN114765785A (zh) | 一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法 | |
| Zhong et al. | A novel spatial beam training strategy for mmWave UAV communications | |
| CN108696334B (zh) | 极化Polar码的速率匹配方法和装置、通信设备 | |
| CN114599044B (zh) | 基于智能反射面技术的认知网络中波束赋形优化方法 | |
| CN113067813B (zh) | 基于频控阵的物理层安全传输优化方法和装置 | |
| CN115051739A (zh) | 一种基于短码长信息论的非自适应性波束对准方法 | |
| CN112152681B (zh) | 一种预编码方法及装置 | |
| Akeela et al. | Efficient co-design partitioning of WLANs on SoC-based SDRs | |
| Huang et al. | Beam tracking particle filter for hybrid beamforming and precoding systems | |
| CN114050898B (zh) | 基于hls和ldpc码构建的qkd协商方法 | |
| Wang et al. | Optimization of Wireless Transceivers under Processing Energy Constraints: A New Challenge in the Design of Wireless Communication Systems for 100 Gbit/s and Beyond |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |