CN114221724A - 智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法 - Google Patents

智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法 Download PDF

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CN114221724A CN202111489414.1A CN202111489414A CN114221724A CN 114221724 A CN114221724 A CN 114221724A CN 202111489414 A CN202111489414 A CN 202111489414A CN 114221724 A CN114221724 A CN 114221724A
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Abstract

本发明公开了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，涉及无信通信的技术领域；建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***，包括次要用户发射机、次要用户接收机、主要用户接收机和智能反射面；次要用户发射机产生复信号，直接传输的同时也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机；根据接收信号计算信干扰噪比、收获总能量和干扰功率作为约束条件，将最小化次要用户发射机的传输总功率作为优化目标，采用交替优化方法对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行联合优化，获得最优解。本发明能够满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求，减少对主要用户的信号干扰，降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率。

Description

智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法
技术领域
本发明涉及无信通信的技术领域，更具体地，涉及一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法。
背景技术
在认知无线电网络(Cognitive radio networks，CRN)中，频谱由主要用户接收机(Primary Receivers，PR)和次要用户接收机(Secondary Receivers，SR)共享，PR获准有更高的优先级来访问频谱，而SR只允许使用频谱，而不会对PR造成干扰。为了控制对PR的干扰，实现对SR适当的服务质量，通过优化多天线次要用户发射机的波束形成矢量和传输功率，将信息信号远离PR。但是由于仅优化次要用户发射机的波束形成矢量，使得次要用户发射机传输功率相对较大。智能反射平面(Intelligent reflecting surface，IRS)是一项能提高无线通信频谱和能源效率的新技术，其利用大量低成本无源发射元件通过软件动态调整反射信号的相移，重新配置无线传播信道，以增强在SR处所需的信号强度或减轻对PR信道的干扰，从而使得通信性能得到进一步的优化。与传统的有源波束成形技术相比，IRS消除了信号的放大和再生，从而享受更低的硬件成本、能耗和干扰。现有一文献公开了通过联合优化次要用户发射机(Secondary Transmitter，ST)的波束形成向量和IRS上的相移矩阵，研究了IRS增强单个认知无线电网络与主用户网络共存的下行发射功率最小化问题，该文献仅考虑次要用户发射机同时服务一个次要用户和多个主要用户的情况，模型并不具有普适性，并且没有考虑到在无线携能通信***中的通信情况；另一公开文献则研究了IRS辅助多天线基站在面向多个单天线用户的下行链路的通信，通过联合优化基站的波束形成向量、IRS上的相移矩阵和用户功率分割系数获得了最小的传输功率，仿真验证了基于IRS辅助的无线携能通信***可以显著提升通信性能，但没有考虑在认知无线电网络中通信情况。
现有技术公开了一种安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法，包括：步骤1、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法场景假设与建模；步骤2、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的选择策略；步骤3、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的接收波束成型向量设计；步骤4、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的功率分割因子与发送波束成型向量联合优化。该方法虽然确保了SWIPT通信网络中安全通信性能的要求，但没有考虑到认知无线电网络中的通信情况，功耗大、频谱利用率低。
发明内容
本发明为克服上述现有技术在认知无线携能通信网络中次要用户发射机功耗大、频谱利用率低的缺陷，提供一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，能够在满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求下，减少对主要用户的信号干扰，并大幅度降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
本发明提供了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，包括：
S1：建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***，所述***包括单个次要用户发射机、K个次要用户接收机、L个主要用户接收机和单个智能反射面；所述智能反射面包含反射相移矩阵；
S2：次要用户发射机根据波束形成向量产生复信号，所述复信号直接传输至次要用户接收机的同时，也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机，在次要用户接收机处产生接收信号；
S3：根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号，并根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量；
S4：复信号传输过程中，对主要用户接收机造成干扰，计算主要用户接收机处的干扰功率；
S5：建立优化问题：将次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，信干扰噪比、收获总能量、干扰功率为约束条件，对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行联合优化；
S6：采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得次要用户发射机的传输总功率的最小值，输出对应的波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比作为最优解。
本发明构建的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***包括一个配有M根天线的次要用户发射机、K个单天线的次要用户接收机、L个单天线的主要用户接收机和一个包含N个无源反射元件的智能反射面；多天线的次要用户发射机产生复信号，在L个单天线的主要用户接收机存在的情况下，向K个单天线的次要用户接收机发送数据流，次要用户接收机接收后进信息处理和能量收集；通过对次要用户发射机的传输功率进行约束，就能保证次要用户接收机接入频段后，对主要用户接收机的干扰保持在可承受范围内，不会对主要用户的正常通信产生影响，主要用户接收机和次要用户接收机即可在相同的频段上同时进行数据传输；设置智能反射面，使复信号经反射户再传输至次要用户接收机，通过调节智能反射面的反射相移矩阵，增强了次要用户接收机接收的信号强度，即收获总能量，同时消除施加给主要用户接收机的干扰；通过计算复信号传输过程中对主要用户接收机的干扰功率、传输到次要用户接收机形成接收信号的信干扰噪比和收获总能量，作为约束条件，将次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，形成优化问题；采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比的最优解，以实现满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求下，减少对主要用户的信号干扰，并大幅度降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率的目的。
优选地，所述步骤S1中，反射相移矩阵具体为：
智能反射面包括N个无源反射元件，N个无源反射元件组成反射相移矩阵：
Θ＝diag(q1，q2，…，qn)
Figure BDA0003397818830000031
式中，Θ表示反射相移矩阵，qn表示第n个无源反射元件，βn表示第n个无源反射元件的幅度，θn表示第n个无源反射元件的相移，n∈{1，…，N}，βn∈[0，1]，θn∈(0，2π]。
优选地，所述步骤S2中，次要用户发射机根据波束形成向量产生的复信号具体为：
Figure BDA0003397818830000032
式中，x(t)表示t时刻次要用户发射机产生的复信号，vk表示第k个次要用户接收机的波束形成向量，sk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机的传输数据信号。
优选地，所述步骤S2中，在次要用户接收机处产生的接收信号具体为：
Figure BDA0003397818830000041
Figure BDA0003397818830000042
式中，yk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机产生的接收信号，hk表示次要用户发射机与第k个次要用户接收机间的等效信道系数，nk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的天线噪声；hs，k表示次要用户发射机到第k个次要用户接收机的信道系数，hr，k表示智能反射面到第k个次要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作；天线噪声nk(t)的均值为0，方差为
Figure BDA0003397818830000043
优选地，所述步骤S3中，根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号的具体方法为：
次要用户接收机包括信息解码器和能量收集器，次要用户接收机根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号传输至信息解码器、***为功率收集输入信号传输至能量收集器；
处理输入信号表示为：
Figure BDA0003397818830000044
式中，
Figure BDA0003397818830000045
表示t时刻第k个次要用户接收机处的处理输入信号，αk表示第k个次要用户接收机的功率***比，wk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的信号处理噪声，均值为0，方差为
Figure BDA0003397818830000046
功率收集输入信号表示为：
Figure BDA0003397818830000047
式中，
Figure BDA0003397818830000048
表示t时刻第k个次要用户接收机处的功率收集输入信号。
优选地，所述步骤S3中，根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量的具体方法为：
信干扰噪比表示为：
Figure BDA0003397818830000049
式中，SINRk表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比，
Figure BDA00033978188300000410
表示第k个次要用户接收机处的天线噪声的方差，
Figure BDA0003397818830000051
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差；
线性获取的收获能量表示为：
Figure BDA0003397818830000052
式中，
Figure BDA0003397818830000053
表示第k个次要用户接收机的线性获取的收获能量，μk表示第k个次要用户接收机处的功率转换效率，μk∈(0，1]；
为避免线性获取的收获能量与实际不匹配，利用非线性能量获取模型计算收获总能量，表示为：
Figure BDA0003397818830000054
Figure BDA0003397818830000055
Figure BDA0003397818830000056
式中，
Figure BDA0003397818830000057
表示第k个次要用户接收机的收获总能量，Mk表示能量采集饱和时第k个次要用户接收机的最大收获功率，ak表示第一联合效应常数，bk表示第二联合效应常数；Ωk表示响应常数，以确保能量采集的零输入或零输出响应，
Figure BDA0003397818830000058
表示第k个次要用户接收机线性获取的收获能量的逻辑函数。
优选地，所述步骤S4中，主要用户接收机处的干扰功率表示为：
Figure BDA0003397818830000059
Figure BDA00033978188300000510
式中，Il表示第l个主要用户接收机处的干扰功率，gl表示次要用户发射机与第l个主要用户接收机间的等效信道系数；hs，l表示次要用户发射机到第l个主要用户接收机的信道系数，hr，l表示智能反射面到第l个主要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作。
优选地，所述步骤S5中，优化问题具体表示为：
(P1)
Figure BDA0003397818830000061
Figure BDA0003397818830000062
Figure BDA0003397818830000063
Figure BDA0003397818830000064
Figure BDA0003397818830000065
式中，(1a)表示优化目标，即求取次要用户发射机的传输总功率的最小值；(1b)-(1f)表示约束条件，(1b)表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比最小值不小于信干扰噪比阈值γk；(1c)表示第k个次要用户接收机的收获总能量不小于能量阈值ek；(1d)表示第l个主要用户接收机的干扰功率不大于干扰阈值εl；(1e)表示功率***比的取值范围；(1f)表示无源反射元件达到最大反射功率增益；
在优化问题(P1)中，由于vk，αk和Θ耦合在一起，使得约束(1b)、约束(1c)和约束(1e)并不是凸约束，同时由于约束(1f)为单模约束，也是非凸约束，使得(P1)并不是一个凸问题，故其难以求解，为了易于处理，根据利用非线性能量获取模型计算收获总能量的方程将(1c)重新表述为：
Figure BDA0003397818830000066
式中，βk表示在非线性能量获取模型下所需的功率；
进而将优化问题(P1)转化为：
(P2)
Figure BDA0003397818830000067
Figure BDA0003397818830000068
Figure BDA0003397818830000069
Figure BDA0003397818830000071
Figure BDA0003397818830000072
Figure BDA0003397818830000073
式中，
Figure BDA0003397818830000074
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差。
针对优化问题(P2)，即可采用交替优化vk、Θ和αk的方法进行求解。
优选地，所述步骤S6具体包括：
S6.1：给定反射相移矩阵Θ，对波束形成向量vk和功率***比αk进行优化；
当反射相移矩阵Θ给定时，优化问题(P2)转化为：
(P3)
Figure BDA0003397818830000075
Figure BDA0003397818830000076
Figure BDA0003397818830000077
Figure BDA0003397818830000078
Figure BDA0003397818830000079
对约束进行变形，由于
Figure BDA00033978188300000710
Figure BDA00033978188300000711
则引入第一矩阵
Figure BDA00033978188300000712
第二矩阵
Figure BDA00033978188300000713
第三矩阵
Figure BDA00033978188300000714
将优化问题(P3)转化为：
(P4)
Figure BDA00033978188300000715
Figure BDA00033978188300000716
Figure BDA00033978188300000717
Figure BDA0003397818830000081
Figure BDA0003397818830000082
Figure BDA0003397818830000083
运用半正定规划去掉约束rank(Vk)＝1将优化问题(P4)转化为凸问题，rank(*)表示求秩操作；(4a)是线性的，约束(4b)-(4e)是普通的凸约束。具体来说，约束(4b)和(4c)的左侧是线性的，而右侧都是αk的拟凸函数，说明这些约束都是凸的；约束(4f)是凸的正半定约束；因此去掉秩一约束之后的优化问题(P4)标准的半定规划问题，可以通过凸优化工具包CVX进行求解，获得波束形成向量和功率***比的最优解；
S6.2：给定波束形成向量vk和功率***比αk，对反射相移矩阵Θ进行优化：
当波束形成向量vk和功率***比αk给定时，优化问题(P2)转化为可行性检验问题，由于
Figure BDA0003397818830000084
则转化为：
(P5)
Figure BDA0003397818830000085
Figure BDA0003397818830000086
Figure BDA0003397818830000087
Figure BDA0003397818830000088
Figure BDA0003397818830000089
由于优化问题(5)中存在二次不等式和等式约束，使用半正定松弛来求解引入第四矩阵φ＝[q1，q2，…，qn]H，
Figure BDA00033978188300000810
则第五矩阵
Figure BDA00033978188300000811
由于：
Figure BDA00033978188300000812
则有第六矩阵Lk＝[diag(hr，k)*hs，r；hs，k]，第七矩阵Jl＝[diag(hr，l)*hs，r；hs，l]；令第八矩阵
Figure BDA00033978188300000813
将优化问题(P5)转化为：
(P6)
Figure BDA00033978188300000814
Figure BDA0003397818830000091
Figure BDA0003397818830000092
Figure BDA0003397818830000093
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (6e)
rank(Q)＝1 (6f)
Q≥0 (6g)
考虑到去掉约束(6f)的优化问题(P6)是一个标准的SDP，可以通过凸优化工具包CVX来求解。可以迭代求解优化问题(P4)和松弛后的优化问题(P6)，但是在优化问题(P4)中使用的初始化Θ在优化问题(P6)中仍然可行，无法实现更好的收敛解。因此，需要将优化问题(P6)转化为一个具有明确目标的优化问题，以获得一个更有效的Θ来降低传输功率。引入第一松弛变量τk和第二松弛变量
Figure BDA0003397818830000094
第一松弛变量τk表示次要用户接收机的信干扰噪比残差，第二松弛变量
Figure BDA0003397818830000095
表示次要用户接收机的收获总能量残差，则优化问题(P6)转化为：
(P7)
Figure BDA0003397818830000096
Figure BDA0003397818830000097
Figure BDA0003397818830000098
Figure BDA0003397818830000099
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (7e)
rank(Q)＝1 (7f)
Figure BDA00033978188300000910
假设Qi是第i次迭代得到的局部最优解，在第(i+1)次迭代中，根据算法得到以下松弛问题作为优化问题(P8)：
(P8)
Figure BDA0003397818830000101
Figure BDA0003397818830000102
Figure BDA0003397818830000103
Figure BDA0003397818830000104
Figure BDA0003397818830000105
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (8f)
umax(Qi)HQumax(Qi)≥ωiTr(Q). (8g)
式中，umax(Qi)表示Qi的最大特征值，ωi表示松弛参数；优化问题(P8)是半正定规划问题，利用内点法就行求解；随着ωi从0到1，(6f)到(8g)的松弛变得越来越紧密，当ωi＝1时，(6f)等于(8g)，因此优化问题(P6)得到的解等于优化问题(P5)得到的解；
S6.3：交替对优化问题(4)和优化问题(P8)进行优化，获得最优的Vk，αk，Q；
S6.4：根据最优的Vk，αk，Q，获得波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比的最优解。
优选地，利用基于顺序秩一约束松弛算法对优化问题(P8)进行求解。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明构建的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***实现了多用户认知无线电***在无线携能通信网络的应用，利用智能反射面为次要用户发射机与次要用户接收机之间的通信创造新的传输路径，通过计算复信号传输过程中对主要用户接收机的干扰功率、传输到次要用户接收机形成接收信号的信干扰噪比和收获总能量，作为约束条件，次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行交替优化，增强了次要用户接收机的接收信号强度，降低了施加给主要用户接收机的干扰，实现了最小化次要用户发射机的传输总功率，提高了频谱利用率，并且求解时稳定性和收敛性好，复杂度低。
附图说明
图1为实施例1所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法的流程图；
图2为实施例1所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***的示意图；
图3为实施例3所述的次要用户发射机的平均传输功率随信干扰噪比阈值的变化趋势图；
图4为实施例3所述的次要用户发射机的平均传输功率随干扰阈值的变化趋势图；
图5为实施例3所述的次要用户发射机的平均传输功率随能量阈值的变化趋势图；
图6为实施例3所述的次要用户发射机的平均传输功率与智能反射面反射元件数目的变化趋势图
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提供了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，如图1所示，包括：
S1：建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***，所述***包括单个次要用户发射机、K个次要用户接收机、L个主要用户接收机和单个智能反射面；所述智能反射面包含反射相移矩阵；
S2：次要用户发射机根据波束形成向量产生复信号，所述复信号直接传输至次要用户接收机的同时，也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机，在次要用户接收机处产生接收信号；
S3：根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号，并根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量；
S4：复信号传输过程中，对主要用户接收机造成干扰，计算主要用户接收机处的干扰功率；
S5：建立优化问题：以次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，信干扰噪比、收获总能量、干扰功率为约束条件，对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行联合优化；
S6：采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得次要用户发射机的传输总功率的最小值，输出对应的波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比作为最优解。
在具体实施过程中，如图2所示，本实施例构建的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***包括一个配有M根天线的次要用户发射机、K个单天线的次要用户接收机、L个单天线的主要用户接收机和一个包含N个无源反射元件的智能反射面；多天线的次要用户发射机产生复信号，在L个单天线的主要用户接收机存在的情况下，向K个单天线的次要用户接收机发送数据流，次要用户接收机接收后进信息处理和能量收集；通过对次要用户发射机的传输功率进行约束，就能保证次要用户接收机接入频段后，对主要用户接收机的干扰保持在可承受范围内，不会对主要用户的正常通信产生影响，主要用户接收机和次要用户接收机即可在相同的频段上同时进行数据传输；设置智能反射面，使复信号经反射户再传输至次要用户接收机，通过调节智能反射面的反射相移矩阵，增强了次要用户接收机接收的信号强度，即收获总能量，同时消除施加给主要用户接收机的干扰；通过计算复信号传输过程中对主要用户接收机的干扰功率、传输到次要用户接收机形成接收信号的信干扰噪比和收获总能量，作为约束条件，将次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，形成优化问题；采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比的最优解，以实现满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求下，减少对主要用户的信号干扰，并大幅度降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率的目的。
实施例2
本实施例提供了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，包括：
S1：建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***，所述***包括单个次要用户发射机、K个次要用户接收机、L个主要用户接收机和单个智能反射面；所述智能反射面包含反射相移矩阵；
智能反射面包括N个无源反射元件，N个无源反射元件组成反射相移矩阵：
Θ＝diag(q1，q2，…，qn)
Figure BDA0003397818830000131
式中，Θ表示反射相移矩阵，qn表示第n个无源反射元件，βn表示第n个无源反射元件的幅度，θn表示第n个无源反射元件的相移，n∈{1，…，N}，βn∈[0，1]，θn∈(0，2π]；
S2：次要用户发射机根据波束形成向量产生复信号，所述复信号直接传输至次要用户接收机的同时，也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机，在次要用户接收机处产生接收信号；
复信号具体为：
Figure BDA0003397818830000132
式中，x(t)表示t时刻次要用户发射机产生的复信号，vk表示第k个次要用户接收机的波束形成向量，sk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机的传输数据信号；
接收信号具体为：
Figure BDA0003397818830000133
Figure BDA0003397818830000134
式中，yk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机产生的接收信号，hk表示次要用户发射机与第k个次要用户接收机间的等效信道系数，nk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的天线噪声；hs，k表示次要用户发射机到第k个次要用户接收机的信道系数，hr，k表示智能反射面到第k个次要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作；天线噪声nk(t)的均值为0，方差为
Figure BDA0003397818830000135
S3：根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号，并根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量；
次要用户接收机包括信息解码器和能量收集器，次要用户接收机根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号传输至信息解码器、***为功率收集输入信号传输至能量收集器；
处理输入信号表示为：
Figure BDA0003397818830000141
式中，
Figure BDA0003397818830000142
表示t时刻第k个次要用户接收机处的处理输入信号，αk表示第k个次要用户接收机的功率***比，wk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的信号处理噪声，均值为0，方差为
Figure BDA0003397818830000143
功率收集输入信号表示为：
Figure BDA0003397818830000144
式中，
Figure BDA0003397818830000145
表示t时刻第k个次要用户接收机处的功率收集输入信号；
信干扰噪比表示为：
Figure BDA0003397818830000146
式中，SINRk表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比，
Figure BDA0003397818830000147
表示第k个次要用户接收机处的天线噪声的方差，
Figure BDA0003397818830000148
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差；
线性获取的收获能量表示为：
Figure BDA0003397818830000149
式中，
Figure BDA00033978188300001410
表示第k个次要用户接收机的线性获取的收获能量，μk表示第k个次要用户接收机处的功率转换效率，μk∈(0，1]；
为避免线性获取的收获能量与实际不匹配，利用非线性能量获取模型计算收获总能量，表示为：
Figure BDA00033978188300001411
Figure BDA00033978188300001412
Figure BDA00033978188300001413
式中，
Figure BDA00033978188300001414
表示第k个次要用户接收机的收获总能量，Mk表示能量采集饱和时第k个次要用户接收机的最大收获功率，ak表示第一联合效应常数，bk表示第二联合效应常数；Ωk表示响应常数，以确保能量采集的零输入或零输出响应，
Figure BDA0003397818830000151
表示第k个次要用户接收机线性获取的收获能量的逻辑函数；
S4：复信号传输过程中，对主要用户接收机造成干扰，计算主要用户接收机处的干扰功率，表示为：
Figure BDA0003397818830000152
Figure BDA0003397818830000153
式中，Il表示第l个主要用户接收机处的干扰功率，gl表示次要用户发射机与第l个主要用户接收机间的等效信道系数；hs，l表示次要用户发射机到第l个主要用户接收机的信道系数，hr，l表示智能反射面到第l个主要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作；
S5：建立优化问题：以次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，信干扰噪比、收获总能量、干扰功率为约束条件，对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行联合优化；
优化问题具体表示为：
(P1)
Figure BDA0003397818830000154
Figure BDA0003397818830000155
Figure BDA0003397818830000156
Figure BDA0003397818830000157
Figure BDA0003397818830000158
Figure BDA0003397818830000159
式中，(1a)表示优化目标，即求取次要用户发射机的传输总功率的最小值；(1b)-(1f)表示约束条件，(1b)表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比最小值不小于信干扰噪比阈值γk；(1c)表示第k个次要用户接收机的收获总能量不小于能量阈值ek；(1d)表示第l个主要用户接收机的干扰功率不大于干扰阈值εl；(1e)表示功率***比的取值范围；(1f)表示无源反射元件达到最大反射功率增益；
在优化问题(P1)中，由于vk、αk和Θ耦合在一起，使得约束(1b)、约束(1c)和约束(1e)并不是凸约束，同时由于约束(1f)为单模约束，也是非凸约束，使得(P1)并不是一个凸问题，故其难以求解，为了易于处理，根据利用非线性能量获取模型计算收获总能量的方程将(1c)重新表述为：
Figure BDA0003397818830000161
式中，βk表示在非线性能量获取模型下所需的功率；
进而将优化问题(P1)转化为：
(P2)
Figure BDA0003397818830000162
Figure BDA0003397818830000163
Figure BDA0003397818830000164
Figure BDA0003397818830000165
Figure BDA0003397818830000166
Figure BDA0003397818830000167
式中，
Figure BDA0003397818830000168
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差。
针对优化问题(P2)，即可米用交替优化vk、Θ和ak的方法进行求解；
S6：采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得次要用户发射机的传输总功率的最小值，输出对应的波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比作为最优解。
实施例3
在实施例2的基础上，本实施例提供利用交替优化方法对优化问题进行求解具体步骤：
针对优化问题(P2)，可采用交替优化vk、Θ和αk的方法进行求解，获得次要用户发射机的传输总功率的最小值，输出对应的波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比作为最优解，具体步骤为：
S6.1：给定反射相移矩阵Θ，对波束形成向量vk和功率***比αk进行优化；
当反射相移矩阵Θ给定时，优化问题(P2)转化为：
(P3)
Figure BDA0003397818830000171
Figure BDA0003397818830000172
Figure BDA0003397818830000173
Figure BDA0003397818830000174
Figure BDA0003397818830000175
对约束进行变形，由于
Figure BDA0003397818830000176
Figure BDA0003397818830000177
则引入第一矩阵
Figure BDA0003397818830000178
第二矩阵
Figure BDA00033978188300001717
第三矩阵
Figure BDA00033978188300001710
将优化问题(P3)转化为：
(P4)
Figure BDA00033978188300001711
Figure BDA00033978188300001712
Figure BDA00033978188300001713
Figure BDA00033978188300001714
Figure BDA00033978188300001715
Figure BDA00033978188300001716
运用半正定规划去掉约束rank(Vk)＝1将优化问题(P4)转化为凸问题，rank(*)表示求秩操作；(4a)是线性的，约束(4b)-(4e)是普通的凸约束。具体来说，约束(4b)和(4c)的左侧是线性的，而右侧都是αk的拟凸函数，说明这些约束都是凸的；约束(4f)是凸的正半定约束；因此去掉秩一约束之后的优化问题(P4)标准的半定规划问题，可以通过凸优化工具包CVX进行求解，获得波束形成向量和功率***比的最优解；
S6.2：给定波束形成向量vk和功率***比αk，对反射相移矩阵Θ进行优化：
当波束形成向量vk和功率***比αk给定时，优化问题(P2)转化为可行性检验问题，由于
Figure BDA0003397818830000181
则转化为：
(P5)
Figure BDA0003397818830000182
Figure BDA0003397818830000183
Figure BDA0003397818830000184
Figure BDA0003397818830000185
Figure BDA0003397818830000186
由于优化问题(5)中存在二次不等式和等式约束，使用半正定松弛来求解引入第四矩阵φ＝[q1，q2，…，qn]H，
Figure BDA0003397818830000187
则第五矩阵
Figure BDA00033978188300001815
由于：
Figure BDA0003397818830000189
则有第六矩阵Lk＝[diag(hr，k)*hs，r；hs，k]，第七矩阵Jl＝[diag(hr，l)*hs，r；hs，l]；令第八矩阵
Figure BDA00033978188300001810
将优化问题(P5)转化为：
(P6)
Figure BDA00033978188300001811
Figure BDA00033978188300001812
Figure BDA00033978188300001813
Figure BDA00033978188300001814
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (6e)
rank(Q)＝1 (6f)
Q≥0 (6g)
考虑到去掉约束(6f)的优化问题(P6)是一个标准的SDP，可以通过凸优化工具包CVX来求解。可以迭代求解优化问题(P4)和松弛后的优化问题(P6)，但是在优化问题(P4)中使用的初始化Θ在优化问题(P6)中仍然可行，无法实现更好的收敛解。因此，需要将优化问题(P6)转化为一个具有明确目标的优化问题，以获得一个更有效的Θ来降低传输功率。引入第一松弛变量τk和第二松弛变量
Figure BDA0003397818830000191
第一松弛变量τk表示次要用户接收机的信干扰噪比残差，第二松弛变量
Figure BDA0003397818830000192
表示次要用户接收机的收获总能量残差，则优化问题(P6)转化为：
(P7)
Figure BDA0003397818830000193
Figure BDA0003397818830000194
Figure BDA0003397818830000195
Figure BDA0003397818830000196
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (7e)
rank(Q)＝1 (7f)
Figure BDA0003397818830000197
假设Qi是第i次迭代得到的局部最优解，在第(i+1)次迭代中，根据算法得到以下松弛问题作为优化问题(P8)：
(P8)
Figure BDA0003397818830000198
Figure BDA0003397818830000199
Figure BDA00033978188300001910
Figure BDA00033978188300001911
Figure BDA0003397818830000201
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (8f)
umax(Qi)HQumax(Qi)≥ωiTr(Q). (8g)
式中，umax(Qi)表示Qi的最大特征值，ωi表示松弛参数；优化问题(P8)是半正定规划问题，利用内点法就行求解；随着ωi从0到1，(6f)到(8g)的松弛变得越来越紧密，当ωi＝1时，(6f)等于(8g)，因此优化问题(P6)得到的解等于优化问题(P5)得到的解；
S6.3：交替对优化问题(4)和优化问题(P8)进行优化，获得最优的Vk，αk，Q；
S6.4：根据最优的Vk，αk，Q，获得波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比的最优解。
在本实施例中，利用算法1交替迭代求解优化问题(P4)和优化问题(P8)，算法2表示求解优化问题(P8)解决单位模量约束，具体为：
算法1：交替迭代求解优化问题(P4)和优化问题(P8)
(1)初始化Θ(0)、设置迭代次数r＝0、阈值ε0＝1×10-2；
(2)给定Q(r)，通过解决优化问题(P4)获得
Figure BDA0003397818830000202
(3)给定
Figure BDA0003397818830000203
通过算法2解决问题(P8)获得Q(r+1)；
(4)将Q(r+1)更新Q(r)，通过解决问题(P4)获得
Figure BDA0003397818830000204
(5)令r＝r+1；
(6)当
Figure BDA0003397818830000205
则可以获得次要用户发射机的传输总功率最小值，否则继续重复(2)(3)(4)(5)直到收敛；
算法2：求解优化问题(P8)解决单位模量约束
初始化：迭代次数i＝0，收敛阈值ε1＝0.999。
当ω(i)＝0时解决(P8)获得Q(i)，
初始化步长δ(i)∈(0，1-λmax(Qi)/Tr(Qi)]。
(1)重复；
(2)给定{ω(i)，Q(i)}，解决凸问题(P8)；
(3)if问题(P8)可解，then
(4)获得最优解Q(i+1)；
(5)则δ(i+1)＝δ(i)。
(6)else
(7)则更新δ(i+1)＝δ(i)/2。
(8)end
(9)
Figure BDA0003397818830000211
(10)i＝i+1；
(11)直到
Figure BDA0003397818830000212
或者ω(i)＝1跳出重复，得到近似秩一的Q(i)；
(12)Q(r+1)＝Q(i)。
在具体实施过程，将本实施例提供的方法的性能与其他方法的性能进行比较；图中圆形标识线表示本方法，十字形标识线表示设置智能反射面半正定松弛的方法，方形标识线表示没有设置智能反射面的方法，米字形标识线表示随机智能反射面优化的方法，菱形标识线表示迫零波束形成随机智能反射面优化的方法；
如图3所示，表示次要用户发射机的平均传输功率随信干扰噪比阈值γk的变化趋势图，平均传输功率与传输总功率成正比；从图中可以看出本方法与设置智能反射面半正定松弛的方法的效果近似，均获得了非常小的平均传输功率；总体来看，随着信干扰噪比的增大，本方法和设置智能反射面半正定松弛的方法降低平均传输功率的幅度也随之增加；随机智能反射面优化的方法的平均传输功率略低于没有设置智能反射面的方法的平均传输功率，是由于设置智能反射面随机增加了信道的自由度；迫零波束形成随机智能反射面优化的方法的性能最差，是由于迫零后次要用户发射机平均传输功率与信干扰噪比几乎无关，随干扰噪比阈值γk的变化并不明显；
如图4所示，表示次要用户发射机的平均传输功率随干扰阈值εl的变化趋势图，平均传输功率与传输总功率成正比；迫零波束形成随机智能反射面优化的方法的平均传输功率不变，说明完全消除了对主要用户接收机的干扰，但是平均传输功率也最大；剩余方法，随着干扰阈值εl的放宽，平均传输功率都呈现减小的趋势，其中本方法和设置智能反射面半正定松弛的方法的效果近似，都获得了非常小的平均传输功率；当干扰阈值εl大于-50dB时，降低功耗性能趋于平稳，这是因为随着εl的增大，意味着主要用户接收机可以容忍更多来自次要用户发射的干扰；
如图5所示，表示次要用户发射机的平均传输功率随能量阈值ek的变化趋势图，平均传输功率与传输总功率成正比；从图中可以看出，所有方法下，次要用户发射机的平均传输功率均随着能量阈值ek的增大而线性增大，其中，本方法与设置智能反射面半正定松弛的方法的效果近似，均获得了非常小的平均传输功率；
如图6所示，表示次要用户发射机的平均传输功率与智能反射面反射元件数目n的变化趋势图，平均传输功率与传输总功率成正比；从图中可以看出，本方法与设置智能反射面半正定松弛的方法效果近似，平均传输功率随着反射元件数目的增加而降低，这是由于部署具有更多反射元件的智能反射面可以放大信号功率，从而降低次要用户发射机的发射功率；剩余方法的平均传输功率上下波动趋于平稳，其中没有设置智能反射面的方法的平均传输功率最大。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，其特征在于，包括：
S1：建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络***，所述***包括次要用户发射机、次要用户接收机、主要用户接收机和单个智能反射面；所述智能反射面包含反射相移矩阵；
S2：次要用户发射机根据波束形成向量产生复信号，所述复信号直接传输至次要用户接收机的同时，也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机，在次要用户接收机处产生接收信号；
S3：根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号，并根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量；
S4：复信号传输过程中，对主要用户接收机造成干扰，计算主要用户接收机处的干扰功率；
S5：建立优化问题：以次要用户发射机的传输总功率为最小值作为优化目标，信干扰噪比、收获总能量、干扰功率为约束条件，对波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比进行联合优化；
S6：采用交替优化方法对优化问题进行求解，获得次要用户发射机的传输总功率的最小值，输出对应的波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比作为最优解。
2.根据权利要求1所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S1中，反射相移矩阵具体为：
智能反射面包括N个无源反射元件，N个无源反射元件组成反射相移矩阵：
Θ＝diag(q1，q2，…，qn)
Figure FDA0003397818820000011
式中，Θ表示反射相移矩阵，qn表示第n个无源反射元件，βn表示第n个无源反射元件的幅度，θn表示第n个无源反射元件的相移，n∈{1，…，N}，βn∈[0，1]，θn∈(0，2π]。
3.根据权利要求2所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S2中，次要用户发射机根据波束形成向量产生的复信号具体为：
Figure FDA0003397818820000021
式中，x(t)表示t时刻次要用户发射机产生的复信号，vk表示第k个次要用户接收机的波束形成向量，sk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机的传输数据信号。
4.根据权利要求3所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S2中，在次要用户接收机处产生的接收信号具体为：
Figure FDA0003397818820000022
Figure FDA0003397818820000023
式中，yk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机产生的接收信号，hk表示次要用户发射机与第k个次要用户接收机间的等效信道系数，nk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的天线噪声；hs，k表示次要用户发射机到第k个次要用户接收机的信道系数，hr，k表示智能反射面到第k个次要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作。
5.根据权利要求4所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S3中，根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号和功率收集输入信号的具体方法为：
次要用户接收机包括信息解码器和能量收集器，次要用户接收机根据功率***比，将接收信号***为处理输入信号传输至信息解码器、***为功率收集输入信号传输至能量收集器；
处理输入信号表示为：
Figure FDA0003397818820000024
式中，
Figure FDA0003397818820000026
表示t时刻第k个次要用户接收机处的处理输入信号，αk表示第k个次要用户接收机的功率***比，wk(t)表示t时刻第k个次要用户接收机处的信号处理噪声；
功率收集输入信号表示为：
Figure FDA0003397818820000025
式中，
Figure FDA0003397818820000039
表示t时刻第k个次要用户接收机处的功率收集输入信号。
6.根据权利要求5所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S3中，根据处理输入信号计算信干扰噪比、根据功率收集输入信号计算收获总能量的具体方法为：
信干扰噪比表示为：
Figure FDA0003397818820000031
式中，SINRk表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比，
Figure FDA0003397818820000038
表示第k个次要用户接收机处的天线噪声的方差，
Figure FDA00033978188200000310
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差；
线性获取的收获能量表示为：
Figure FDA0003397818820000032
式中，
Figure FDA0003397818820000033
表示第k个次要用户接收机的线性获取的收获能量，μk表示第k个次要用户接收机处的功率转换效率，μk∈(0，1]；
为避免线性获取的收获能量与实际不匹配，利用非线性能量获取模型计算收获总能量，表示为：
Figure FDA0003397818820000034
Figure FDA0003397818820000035
Figure FDA0003397818820000036
式中，
Figure FDA0003397818820000037
表示第k个次要用户接收机的收获总能量，Mk表示能量采集饱和时第k个次要用户接收机的最大收获功率，ak表示第一联合效应常数，bk表示第二联合效应常数；Ωk表示响应常数，以确保能量采集的零输入或零输出响应，
Figure FDA00033978188200000311
表示第k个次要用户接收机线性获取的收获能量的逻辑函数。
7.根据权利要求6所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S4中，主要用户接收机处的干扰功率表示为：
Figure FDA0003397818820000041
Figure FDA0003397818820000042
式中，Il表示第l个主要用户接收机处的干扰功率，gl表示次要用户发射机与第l个主要用户接收机间的等效信道系数；hs，l表示次要用户发射机到第l个主要用户接收机的信道系数，hr，l表示智能反射面到第l个主要用户接收机的信道系数，hs，r表示次要用户发射机到智能反射面的信道系数，(*)H表示求共轭转置操作。
8.根据权利要求7所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S5中，优化问题具体表示为：
(P1)
Figure FDA0003397818820000043
s.t.
Figure FDA0003397818820000044
Figure FDA0003397818820000045
Figure FDA0003397818820000046
Figure FDA0003397818820000047
Figure FDA0003397818820000048
式中，(1a)表示优化目标，即求取次要用户发射机的传输总功率的最小值；(1b)-(1f)表示约束条件，(1b)表示第k个次要用户接收机的信干扰噪比最小值不小于信干扰噪比阈值γk；(1c)表示第k个次要用户接收机的收获总能量不小于能量阈值ek；(1d)表示第l个主要用户接收机的干扰功率不大于干扰阈值εl；(1e)表示功率***比的取值范围；(1f)表示无源反射元件达到最大反射功率增益；
根据利用非线性能量获取模型计算收获总能量的方程将(1c)重新表述为：
Figure FDA0003397818820000049
式中，βk表示在非线性能量获取模型下所需的功率；
进而将优化问题(P1)转化为：
(P2)
Figure FDA0003397818820000051
s.t.
Figure FDA0003397818820000052
Figure FDA0003397818820000053
Figure FDA0003397818820000054
Figure FDA0003397818820000055
Figure FDA00033978188200000517
式中，
Figure FDA0003397818820000056
表示第k个次要用户接收机处的信号处理噪声的方差。
9.根据权利要求8所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，所述步骤S6具体包括：
S6.1：给定反射相移矩阵Θ，对波束形成向量vk和功率***比αk进行优化；
当反射相移矩阵Θ给定时，优化问题(P2)转化为：
(P3)
Figure FDA0003397818820000057
s.t.
Figure FDA0003397818820000058
Figure FDA0003397818820000059
Figure FDA00033978188200000510
Figure FDA00033978188200000511
对约束进行变形，由于
Figure FDA00033978188200000512
Figure FDA00033978188200000513
则引入第一矩阵
Figure FDA00033978188200000514
第二矩阵
Figure FDA00033978188200000515
第三矩阵
Figure FDA00033978188200000516
将优化问题(P3)转化为：
(P4)
Figure FDA0003397818820000061
s.t.
Figure FDA0003397818820000062
Figure FDA0003397818820000063
Figure FDA0003397818820000064
Figure FDA0003397818820000065
Figure FDA0003397818820000066
运用半正定规划去掉约束rank(Vk)＝1将优化问题(P4)转化为凸问题，rank(*)表示求秩操作；去掉秩一约束之后的优化问题(P4)标准的半定规划问题，利用凸优化工具包CVX进行求解，获得波束形成向量和功率***比的最优解；
S6.2：给定波束形成向量vk和功率***比αk，对反射相移矩阵Θ进行优化：
当波束形成向量vk和功率***比αk给定时，优化问题(P2)转化为可行性检验问题，由于
Figure FDA0003397818820000067
则转化为：
(P5)
Figure FDA0003397818820000068
s.t.
Figure FDA0003397818820000069
Figure FDA00033978188200000610
Figure FDA00033978188200000611
Figure FDA00033978188200000612
由于优化问题(5)中存在二次不等式和等式约束，使用半正定松弛来求解引入第四矩阵
Figure FDA00033978188200000613
则第五矩阵
Figure FDA00033978188200000614
由于：
Figure FDA00033978188200000615
则有第六矩阵Lk＝[diag(hr，k)*hs，r；hs，k]，第七矩阵Jl＝[diag(hr，l)*hs，r；hs，l]；令第八矩阵
Figure FDA0003397818820000071
将优化问题(P5)转化为：
(P6)
Figure FDA0003397818820000072
s.t.
Figure FDA0003397818820000073
Figure FDA0003397818820000074
Figure FDA0003397818820000075
Qn，n＝1，n＝1，…，N+i (6e)
rank(Q)＝1 (6f)
Figure FDA00033978188200000713
引入第一松弛变量τk和第二松弛变量
Figure FDA00033978188200000711
第一松弛变量τk表示次要用户接收机的信干扰噪比残差，第二松弛变量
Figure FDA00033978188200000712
表示次要用户接收机的收获总能量残差，则优化问题(P6)转化为：
(P7)
Figure FDA0003397818820000076
s.t.
Figure FDA0003397818820000077
Figure FDA0003397818820000078
Figure FDA0003397818820000079
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (7e)
rank(Q)＝1(7f)
Figure FDA00033978188200000710
假设Qi是第i次迭代得到的局部最优解，在第(i+1)次迭代中，根据算法得到以下松弛问题作为优化问题(P8)：
(P8)
Figure FDA0003397818820000081
s.t.
Figure FDA0003397818820000082
Figure FDA0003397818820000083
Figure FDA0003397818820000084
Figure FDA0003397818820000085
Qn，n＝1，n＝1，…，N+1 (8f)
umax(Qi)HQumax(Qi)≥ωiTr(Q). (8g)
式中，umax(Qi)表示Qi的最大特征值，ωi表示松弛参数；优化问题(P8)是半正定规划问题，利用内点法就行求解；
S6.3：交替对优化问题(4)和优化问题(P8)进行优化，获得最优的Vk，αk，Q；
S6.4：根据最优的Vk，αk，Q，获得波束形成向量、反射相移矩阵和功率***比的最优解。
10.根据权利要求9所述的智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，利用基于顺序秩一约束松弛算法对优化问题(P8)进行求解。
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