CN115208491B - 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法 - Google Patents

一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115208491B
CN115208491B CN202210143653.XA CN202210143653A CN115208491B CN 115208491 B CN115208491 B CN 115208491B CN 202210143653 A CN202210143653 A CN 202210143653A CN 115208491 B CN115208491 B CN 115208491B
Authority
CN
China
Prior art keywords
end user
far
reflecting surface
user
representing
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
Application number
CN202210143653.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN115208491A (zh
Inventor
岳新伟
巩彩红
刘元玮
李学华
刘荣科
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Information Science and Technology University
Original Assignee
Beijing Information Science and Technology University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Information Science and Technology University filed Critical Beijing Information Science and Technology University
Priority to CN202210143653.XA priority Critical patent/CN115208491B/zh
Publication of CN115208491A publication Critical patent/CN115208491A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115208491B publication Critical patent/CN115208491B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391Modelling the propagation channel
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/336Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/345Interference values
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/382Monitoring; Testing of propagation channels for resource allocation, admission control or handover
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391Modelling the propagation channel
    • H04B17/3912Simulation models, e.g. distribution of spectral power density or received signal strength indicator [RSSI] for a given geographic region
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明属于无线通信技术领域,本发明提出一种分布式智能反射面辅助的功率域NOMA通信***设计方法,通过引入超材料智能反射面来协助基站发送信息给合法非正交用户,所述设计方法包括建立智能反射面辅助NOMA***模型、给出非正交用户的接收信号表达式和检测信噪比,提出一种最优反射面选择方案,以最大化用户的接收信干噪比,推导出用户的中断概率理论表达式。本发明方法相对于传统译码转发中继、放大转发中继以及智能反射面辅助的OMA***,极大地降低了***中断概率,具有较好的应用价值。

Description

一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法
技术领域
本发明涉及一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,属于无线通信技术领域,尤其是反射面位置建模为异构泊松点过程,涉及一种选择方案使得目的节点接收信干噪比最大。
背景技术
数据流量的***式增长对下一代移动通信***的频谱效率和用户连接密度等关键技术指标提出了更高要求。多址接入作为移动通信***更新换代的标志性技术受到了广泛关注。从第一代到***通信采用的都是传统的正交方案,限制了无线资源在时域,频域或空域等方向的自由度,极大地限制了用户的接入数量。不同于OMA技术,功率域NOMA技术能够保证多用户同时服务于同一时/频资源块上,因此可以有效提高无线通信***的频谱效率及用户连接密度,成为下一代通信网络的关键技术之一。
此外,智能反射面作为一种新兴技术,通过在整个空间区域以规则阵列布置一组小的散射或孔径来设计编码超材料,是一种具有可编程电磁特性的人工电磁表面结构可应用于从微波到可见光的各种频段中。借助数字序列进行编程控制,实现对电磁波幅度、相位、频率等电磁参数的实时调控,完成无线传播环境的重新配置,提供了智能反射面的物理电磁世界与信息科学的数字世界之间的接口。智能反射面能突破传统无线信道不可控的局限性,在三维空间中实现信号传播方向调控及增强或消除,抑制干扰并增强信号,已被证实可以当作电磁中继来提高网络的***性能。
智能反射面的使用带来了新的通信资源维度,在提高***吞吐量、分集增益和提高***安全性等方面展现出了强大优势。应用智能反射面技术,用户的信道矢量方向可以被有效的进行调整,以进一步促进NOMA的实现,即使在信道的矢量方向没有对齐的情况下。因此,得益于增长的频谱效率和连接性,智能反射面辅助NOMA的无线通信***已经成为学术界的研究热点。
发明内容
本发明的目的在于在功率域NOMA***中引入智能反射面,充分发挥两者优势,以在有限的通信资源上实现可靠传输,设计高效的通信传输方案。
一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,包括以下步骤:
步骤一:建立分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出近端用户和远端用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自身的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对于近端用户,考虑非理想干扰消除;对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,以最大化用户的接收信干噪比;
步骤四:定义分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率理论表达式;
通信***具体包括一个基站、多块智能反射面和一对非正交用户,其中反射面分布服从异构泊松点过程,基站将发送两个用户的叠加信息,其中,基站与近端用户直接进行通信,而由于受到建筑物的阻挡,远端用户无法直接与基站通信,只能通过反射面的辅助完成;
假设M个智能反射面随机均匀地分布在以远端用户为中心,半径为R的圆内,智能反射面上包括N个反射单元,基站到第m个反射面和第m个反射面到远端用户的复信道系数分别用hsrm和hrmf表示,并将其建模为莱斯衰落信道;基站到近端用户的复信道系数用hsn表示,建模为瑞利衰落信道,不失一般性,利用表示第m个智能反射面的特性,ηm,n∈(0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θm,n∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移;此时,近端和远端用户的接收信号分别表示为
其中,xn和xf分别表示近端和远端用户的归一化能量信号,an和af表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式af≥an和af+an=1,Ps表示在基站处的归一化发送功率,dsn表示基站到近端用户的距离,dsrm和drmf分别表示基站和用户到第m个反射面的距离,其中/>表示基站到第m个反射面的第n个反射单元的复信道系数且满足/>其中/>表示第m个反射面的第n个反射单元到远端用户的复信道系数且满足/>K1和K2表示对应的莱斯因子,nn和nf表示用户处的高斯白噪声。
进一步的,步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(用户n)解码远端信号和自身信号时对应的信干噪比表达式分别为
其中,表示发送端信噪比,/>具体而言,/>和/>分别表示用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于远端用户(用户f),直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号,考虑最大接收信干噪比
进一步的,步骤三具体包括:对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,选择一块反射面使得接收信干噪比最大的智能反射面进行辅助通信,其整体的信干噪比表达式为
进一步的,其特征在于:
步骤四具体包括:对于近端用户,其中断事件可以表述为:不能解码出远端用户消息或者成功解码出远端消息而不能解码出自身消息,对应的中断事件可用其补事件来表示,即同时解码出远端和近端用户消息时不发生中断,用数学表达式可以写为
对于远端用户,当其容量小于目标速率时发生中断,对应的数学表达式为
其中,Rn和Rf分别是近端和远端用户的目标速率,
通过理论推导可以获得近端用户在理想和非理想串行干扰消除机制下的中断概率表达式
通过理论推导可以获得远端用户的中断概率表达式为
其中,
W为切比雪夫权重因子。
技术效果:
本发明在基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***中将多块反射面位置建模为异构泊松点过程,提出一种选择方案以最大化非正交用户的最大检测信噪比,采用随机几何工具求解用户的中断概率表达式,该方法达到了节省传统中继辅助***因设计高精度元器件造成昂贵成本的目的,且操作简单易行。
附图说明
图1是本发明所述的一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***模型图;
图2是分布式智能反射面辅助功率域NOMA在非理想/理想串行干扰删除机制下和分布式智能反射面辅助OMA以及中继辅助NOMA的中断性能对比图;
图3是分布式智能反射面辅助功率域NOMA***在非理想/理想串行干扰删除机制下,不同的智能反射面单元对中断性能影响对比图;
图4是分布式智能反射面辅助功率域NOMA***在非理想/理想串行干扰删除机制下,智能反射面个数对中断性能影响示意图;
图5是分布式智能反射面辅助功率域NOMA在非理想/理想串行干扰删除机制下,不同的莱斯因子对中断性能影响示意图;
图6是本发明分布式智能反射面辅助的功率域NOMA通信***设计方法流程图。
具体实施方式
下面结合实例及附图对本发明作进一步的描述,需要说明的是,实施例并不限定本发明要求保护的范围。
本发明的目的在于在功率域NOMA***中引入分布式智能反射面,充分发挥两者优势,以在有限的通信资源上实现可靠传输,设计高效的通信传输方案。
一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,包括以下步骤:
步骤一:建立分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出近端用户和远端用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自身的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对于近端用户,考虑非理想干扰消除;对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,以最大化用户的接收信干噪比;
步骤四:定义分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率理论表达式。
进一步地,通信***具体包括一个基站、多块智能反射面和一对非正交用户,其中反射面位置分布服从异构泊松点过程。基站将发送两个用户的叠加信息,其中,基站与近端用户直接进行通信,而由于受到建筑物等的阻挡,远端用户无法直接与基站通信,只能通过反射面的辅助完成;
假设M个智能反射面随机均匀地分布在以远端用户为中心,半径为R的圆内。智能反射面上包括N个反射单元,基站到第m个反射面和第m个反射面到远端用户的复信道系数分别用hsrm和hrmf表示,并将其建模为莱斯衰落信道;基站到近端用户的复信道系数用hsn表示,建模为瑞利衰落信道。不失一般性,利用表示第m个智能反射面的特性,ηm,n∈(0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θm,n∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移;此时,近端和远端用户的接收信号分别表示为
其中,xn和xf分别表示近端和远端用户的归一化能量信号,an和af表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式af≥an和af+an=1,Ps表示在基站处的归一化发送功率,dsn表示基站到近端用户的距离,dsrm和drmf分别表示基站和用户到第m个反射面的距离,其中,/>表示基站到第m个反射面的第n个反射单元的复信道系数且满足/>其中,/>表示第m个反射面的第n个反射单元到远端用户的复信道系数且满足/>K1和K2表示对应的莱斯因子,nn和nf表示用户处的高斯白噪声。
进一步地,步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(用户n)解码远端信号和自身信号时对应的信干噪比表达式分别为
其中,表示发送端信噪比,/>具体而言,/>和/>分别表示用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于远端用户(用户f),直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号,考虑最大接收信干噪比
进一步地,步骤三具体包括:对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,选择一块反射面使得接收信干噪比最大的智能反射面进行辅助通信,其整体的信干噪比表达式为
进一步地,步骤四具体包括:对于近端用户,其中断事件可以表述为:不能解码出远端用户消息或者成功解码出远端消息而不能解码出自身消息。对应的中断事件可用其补事件来表示,即同时解码出远端和近端用户消息时不发生中断,用数学表达式可以写为
对于远端用户,当其容量小于目标速率时发生中断,对应的数学表达式为
其中,Rn和Rf分别是近端和远端用户的目标速率。
通过理论推导可以获得近端用户在理想和非理想串行干扰消除机制下的中断概率表达式
通过理论推导可以获得远端用户的中断概率表达式为
其中,
W为切比雪夫权重因子。
本发明提出一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***,该***由一个基站、多个智能反射面和一对非正交用户构成。下面通过仿真验证本发明所涉及的一种分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***的中断性能。不失一般性,假设***中存在一对非正交用户,记为近端用户和远端用户,将其对应的功率因子分别设置为an=0.2和af=0.8;基站到近端用户和远端用户的距离分别设置为2米和12米;路径损耗因子设置为2。图中远端用户基准是基于随机选择准则,即从多个智能反射面中随机选择一个来辅助基站到远端用户的通信。
在基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***中,根据公式(9)和(10)可以计算近端用户在非理想干扰删除和理想干扰删除机制下的中断概率,根据公式(11)可计算出远端用户的中断概率。从图2可以看出,分布式智能发射面辅助功率域NOMA***中非正交用户的中断性能优于智能反射面辅助的OMA***。出现这种现象的主要原因是,对于非正交用户,基于智能反射面的功率域NOMA通信***较OMA***可以实现更好的用户公平性。同时,基于智能反射面的NOMA通信***的中断性能优于中继辅助NOMA***(如全双工和半双工译码转发中继),实现了更高的频谱效率。另外从图2还可以观察到,近端用户在使用理想串行干扰删除条件下的中断性能优于非理想串行干扰删除的情况。另外随着干扰值的不断增加,用户的中断概率越来越大。这主要是因为非理想串行干扰删除过程中受到差错传播等因素的影响。最后还可以看到所提选择方案中断概率低于随机选择方案,极大地提高了***性能。
图3呈现了分布式智能反射面辅助功率域NOMA***在非理想/理想串行干扰删除机制下,不同的智能反射面单元对中断性能影响对比图。从图3中可以看出,在智能反射面个数固定的情况下,增加智能反射面反射单元个数极大地增强了***性能,与实际应用场景相符。同时,随着反射单元数目的增加,远端用户的性能优于近端用户的性能。图4呈现了基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***反射面的个数对用户中断性能的影响。从结果可以看出,在反射单元数固定的情况下,随着反射面个数的增多,***的中断急剧下降。这是因为更多的反射面带来了更高的分集增益,提高了协作NOMA网络的可靠性。
图5呈现了分布式智能反射面辅助功率域NOMA在非理想/理想串行干扰删除机制下,不同的莱斯因子对中断性能影响的对比图。从图中可以看出,在智能反射面个数和反射面单元数均固定的情况下,随着莱斯因子的增加,两种选择方案的分集增益均随之增大,带来了更低的中断概率。出现这种现象的主要原因是接收节点收到了来自直视路径中更多的信号部分,显著提高了***性能。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (4)

1.一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:建立分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***模型,写出近端用户和远端用户的接收信号表达式;
步骤二:近端用户使用串行干扰删除先检测远端用户的信号将其删除,然后再检测自身的信号;远端用户直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号;
步骤三:对于近端用户,考虑非理想干扰消除;对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,以最大化用户的接收信干噪比;
步骤四:定义分布式智能反射面辅助功率域NOMA通信***中用户的中断事件,推导出非正交用户的中断概率理论表达式;
通信***具体包括一个基站、多块智能反射面和一对非正交用户,其中反射面分布服从异构泊松点过程,基站将发送两个用户的叠加信息,其中,基站与近端用户直接进行通信,而由于受到建筑物的阻挡,远端用户无法直接与基站通信,只能通过反射面的辅助完成;
假设M个智能反射面随机均匀地分布在以远端用户为中心,半径为R的圆内,智能反射面上包括N个反射单元,基站到第m个反射面和第m个反射面到远端用户的复信道系数分别用hsrm和hrmf表示,并将其建模为莱斯衰落信道;基站到近端用户的复信道系数用hsn表示,建模为瑞利衰落信道,不失一般性,利用表示第m个智能反射面的特性,ηm,n∈(0,1]表示反射面的固定放大反射系数,θm,n∈[0,2π)表示第m个反射单元的相移;此时,近端和远端用户的接收信号分别表示为
其中,xn和xf分别表示近端和远端用户的归一化能量信号,an和af表示近端和远端用户的功率分配因子且满足关系式af≥an和af+an=1,Ps表示在基站处的归一化发送功率,dsn表示基站到近端用户的距离,dsrm和drmf分别表示基站和用户到第m个反射面的距离,其中/>表示基站到第m个反射面的第n个反射单元的复信道系数且满足/>其中/>表示第m个反射面的第n个反射单元到远端用户的复信道系数且满足/>K1和K2表示对应的莱斯因子,nn和nf表示用户处的高斯白噪声。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:步骤二具体包括:根据NOMA解码顺序准则,近端用户(用户n)解码远端信号和自身信号时对应的信干噪比表达式分别为
其中,表示发送端信噪比,/>具体而言,/>和/>分别表示用户使用了理想串行干扰删除和非理想串行干扰删除机制;
对于远端用户(用户f),直接将近端用户的信号当作干扰解码自身信号,考虑最大接收信干噪比
3.根据权利要求1所述的一种基于智能反射面的功率域NOMA安全通信***设计方法,其特征在于:步骤三具体包括:对于远端用户,提出一种智能反射面选择方案,选择一块反射面使得接收信干噪比最大的智能反射面进行辅助通信,其整体的信干噪比表达式为
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式智能反射面的功率域NOMA通信***设计方法,其特征在于:
步骤四具体包括:对于近端用户,其中断事件可以表述为:不能解码出远端用户消息或者成功解码出远端消息而不能解码出自身消息,对应的中断事件可用其补事件来表示,即同时解码出远端和近端用户消息时不发生中断,用数学表达式可以写为
对于远端用户,当其容量小于目标速率时发生中断,对应的数学表达式为
其中,Rn和Rf分别是近端和远端用户的目标速率,
通过理论推导可以获得近端用户在理想和非理想串行干扰消除机制下的中断概率表达式
通过理论推导可以获得远端用户的中断概率表达式为
其中,
W为切比雪夫权重因子。
CN202210143653.XA 2022-02-16 2022-02-16 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法 Active CN115208491B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210143653.XA CN115208491B (zh) 2022-02-16 2022-02-16 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210143653.XA CN115208491B (zh) 2022-02-16 2022-02-16 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115208491A CN115208491A (zh) 2022-10-18
CN115208491B true CN115208491B (zh) 2023-12-01

Family

ID=83573915

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210143653.XA Active CN115208491B (zh) 2022-02-16 2022-02-16 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115208491B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110225538A (zh) * 2019-06-21 2019-09-10 电子科技大学 反射面辅助的非正交多址接入通信***设计方法
CN112737994A (zh) * 2020-12-25 2021-04-30 北京信息科技大学 一种基于智能反射面的功率域noma通信***设计方法
CN113225758A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 中国科学院微小卫星创新研究院 一种基于协作关系的智能反射面通信增强方法
CN113573293A (zh) * 2021-07-14 2021-10-29 南通大学 一种基于ris的智能应急通信***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210026866A (ko) * 2019-09-02 2021-03-10 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 비동기적 신호를 송신 및 수신하기 위한 장치 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110225538A (zh) * 2019-06-21 2019-09-10 电子科技大学 反射面辅助的非正交多址接入通信***设计方法
CN112737994A (zh) * 2020-12-25 2021-04-30 北京信息科技大学 一种基于智能反射面的功率域noma通信***设计方法
CN113225758A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 中国科学院微小卫星创新研究院 一种基于协作关系的智能反射面通信增强方法
CN113573293A (zh) * 2021-07-14 2021-10-29 南通大学 一种基于ris的智能应急通信***

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Gong C, Yue X, Zhang Z, Wang X, Dai X.Enhancing Physical Layer Security With Artificial Noise in Large-Scale NOMA Networks.《IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vehicular Technology》.2021,第70卷(第3期),2349-2361. *
Gong, Caihong, Xinwei Yue, Xiyuan Wang, Xiaoming Dai, Runmin Zou, and Mohamed Essaaidi.Intelligent Reflecting Surface Aided Secure Communications for NOMA Networks.IEEE transactions on vehicular technology.2021,第71卷(第3期),2761-2773. *
Yue X, Liu Y. Performance Analysis of Intelligent Reflecting Surface Assisted NOMA Networks.《IEEE Transactions on Wireless Communications, Wireless Communications》.2021,第21卷(第4期),2623-2636. *
王洪明 ; 姚媛媛 ; Wei Xiang ; 李学华.泊松簇过程部署的窄带蜂窝物联网性能分析.《北京邮电大学学报》.2021,第44卷(第4期),109-114. *
董园园 ; 巩彩红 ; 李华 ; 张振宇 ; 刘新雅 ; 惠峥 ; 戴晓明.面向6G的非正交多址接入关键技术.《移动通信》.2020,(第6期),57-62+69. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115208491A (zh) 2022-10-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112737994A (zh) 一种基于智能反射面的功率域noma通信***设计方法
CN112672375B (zh) 一种智能反射面辅助的非正交多址接入网络中安全通信方法
CN113098652A (zh) 一种智能反射面辅助的功率域noma安全通信***设计方法
CN113938891B (zh) 一种反射面辅助的用户节点不可信noma网络安全通信方法
CN113873575B (zh) 智能反射面辅助的非正交多址无人机空地通信网络节能优化方法
CN113114317B (zh) 一种irs辅助下行多用户通信***的相移优化方法
CN113612508B (zh) 基于机器学习的irs辅助毫米波通信波束成形设计方法
CN113810975B (zh) 一种混合多中继与智能反射面辅助无线通信网络的最优中继选择方法
CN113708819B (zh) 一种基于新型可重构智能表面的非正交多址接入方法
Shaddad et al. Channel estimation for intelligent reflecting surface in 6G wireless network via deep learning technique
CN115208491B (zh) 一种基于分布式智能反射面的功率域noma通信***设计方法
CN113194072A (zh) 一种智能反射面辅助的合法监听实现方法
CN114157392B (zh) 一种分布式irs辅助通信***安全传输的优化方法
CN115967948A (zh) 一种基于无人机智能反射面的移动车载网络下行安全通信方法
CN114244469A (zh) 一种安全传输方法、***、介质、设备及数据处理终端
Ni et al. Performance analysis for large intelligent surface assisted vehicular networks
CN114337902A (zh) 一种irs辅助的毫米波多小区间干扰的抑制方法
CN114584188B (zh) 一种基于多站协同的防窃听通信方法
CN115037394B (zh) 基于GSIC的多RISs辅助的NOMA***设计方法
CN115314094B (zh) 一种基于级联IRSs与合法用户协同安全传输策略分析方法
CN117439673B (zh) 基于非正交多址的智能超表面辅助水声数据传输方法
CN115765900B (zh) 一种叠加导频模式下智能反射面辅助的大规模mimo***上行传输方法
CN116390056B (zh) Star-ris辅助的车联网sr***链路优化方法
CN116470938B (zh) Irs辅助通信服务质量公平的联合波束赋形优化方法及设备
CN115038099B (zh) 一种非理想sic下的ris-noma上行传输方法及装置

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