CN115915269A - 一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法 - Google Patents

一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法 Download PDF

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CN115915269A
CN115915269A CN202211565342.9A CN202211565342A CN115915269A CN 115915269 A CN115915269 A CN 115915269A CN 202211565342 A CN202211565342 A CN 202211565342A CN 115915269 A CN115915269 A CN 115915269A
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CN202211565342.9A
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李潇
许丹宁
金石
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Southeast University
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Southeast University
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    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
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    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

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Abstract

本发明公开了一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，该方法所针对的***包含多个小区，各小区基站具有多个天线阵元；每个小区内有多个单天线用户处于小区边缘弱覆盖或信号盲区，通过在小区边缘处设置的智能反射表面来辅助该区域内用户通信。首先固定智能反射表面反射相移矩阵，设计各个基站发送的波束成形向量；然后，固定基站发送的波束成形向量，优化智能反射表面反射相移矩阵；通过交替优化基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵，直到***的总能量效率收敛到一个最优值。本发明能以较低的计算复杂度获得较高的能量效率，易于实现。

Description

一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法
技术领域
本发明涉及一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，属于无线通信技术领域。
背景技术
在蜂窝网***中，基站可以为分布在小区中心的用户提供高的传输速率和低的传输时延。然而，当用户位于小区边缘时，用户与为其提供服务的基站的距离较远，传输信号的路径损耗增大；并且边缘用户与干扰基站之间的距离减小，用户受到的干扰增加。在蜂窝网中，提升边缘用户的性能一直是一大挑战。同时，在先进多媒体应用快速发展的驱动下，下一代无线网络必须支持高频谱效率和大规模连接。由于大量的用户接入和高数据速率的要求，因此，能量损耗也成为无线网络设计中具有挑战性的一个问题。
智能反射表面作为未来6G蜂窝网络中一种新兴的技术，近年来得到国内外许多研究者的广泛关注。智能反射表面是由大量可调节反射相位的反射单元组成的无源反射板，智能反射表面不仅功耗较低而且能够智能的改变无线信道的传输环境。通过将智能反射表面部署在小区边缘用户的附近，额外提供一条基站与边缘用户的传输信道，从而增强用户的接收信号增益，同时降低用户间的干扰。值得注意的是，由于智能反射表面调控相移也需要消耗一定的能量，随着智能反射单元的不断增加，***的频谱效率会随之提升，但智能反射表面的总功耗也会随之升高。如何实现频谱效率和功耗之间的折中也非常值得研究。
综上所述，针对智能反射表面辅助的通信***中能量效率优化问题，采用智能反射表面辅助多小区传输方法联合设计基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵的传输方案是合适的选择。
发明内容
技术问题：本发明的目的是提供一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，对基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵进行联合优化，使得***的总能量效率最大化；
技术方案：本发明是一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，该方法所针对的***为：该***中共有J个小区，各小区基站部署包含M个天线阵元的均匀天线阵；每个小区内有K个单天线用户处于小区边缘弱覆盖或信号盲区，需通过在小区边缘处设置的具有N＝Nv×Nh个反射单元的智能反射表面来辅助该区域内用户通信，该智能反射表面上排布了Nv行Nh列的反射单元，每个反射单元采用PIN晶体管实现，各反射单元相移精度为B比特，其可能的反射相移为
Figure BDA0003985930310000021
本发明首先固定智能反射表面反射相移矩阵，设计各个基站发送的波束成形向量；然后，固定基站发送的波束成形向量，优化智能反射表面反射相移矩阵；通过交替优化基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵，直到***的总能量效率收敛到一个最优值。该方法具体包括以下步骤：
步骤一、设定收敛门限ε，令迭代次数t＝1；初始化第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000022
其中j＝1,…,J，k＝1,…,K，1M×1表示所有元素均为1的M×1维向量；对智能反射表面反射相移矩阵初始值
Figure BDA0003985930310000023
进行随机化，并使其对角元素模值均为1，
Figure BDA00039859303100000210
表示第t次迭代后的第n个反射单元相移值，diag(·)表示生成对角阵；
步骤二、计算在第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下智能反射表面的总功耗
Figure BDA0003985930310000024
步骤三、计算在第t-1次迭代后，当第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure BDA0003985930310000025
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t-1)时的***总能量效率G(t-1)：
Figure BDA0003985930310000026
其中，
Figure BDA0003985930310000027
为第t-1次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA0003985930310000028
表示第j个基站到智能反射表面的信道，
Figure BDA0003985930310000029
表示智能反射表面到第j个小区内第k个用户的信道，
Figure BDA0003985930310000031
为第t-1次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA0003985930310000032
表示第q个基站到智能反射表面的信道，上标(·)H表示共轭转置，
Figure BDA0003985930310000033
表示第t-1次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA0003985930310000034
表示第t-1次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA0003985930310000035
表示第j个小区内第k个用户处的噪声功率，ν表示发射功率放大器的效率，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
步骤四、利用第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)及第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000036
计算第t次迭代中第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000037
步骤五、根据步骤四计算得出的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000038
计算第t次迭代的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)以及智能反射表面总功耗
Figure BDA0003985930310000039
步骤六、计算在第t次迭代后，第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure BDA00039859303100000310
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t)时的***总能量效率G(t)：
Figure BDA00039859303100000311
其中，
Figure BDA00039859303100000312
为第t次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA00039859303100000313
为第t次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA00039859303100000314
表示第t次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA00039859303100000315
表示第t次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量；
步骤七、判断下式是否成立：
Figure BDA0003985930310000041
若不成立，令t＝t+1，进入步骤四；否则，将
Figure BDA0003985930310000042
作为第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量，将Φ(t)作为智能反射表面反射相移矩阵。
所述步骤二中，在第t-1次迭代后，智能反射表面反射相移矩阵
Figure BDA0003985930310000043
下的智能反射表面总功耗
Figure BDA0003985930310000044
由下式计算得到：
Figure BDA0003985930310000045
其中，Pstatic和
Figure BDA0003985930310000046
分别为智能反射表面静态功耗和动态功耗；静态功耗为控制电路功耗；动态功耗随着反射单元编码情况动态变化，而第t-1次迭代中第n个反射单元编码由其相移值
Figure BDA0003985930310000047
确定；智能反射表面的每个反射单元相移值对应了2B种编码值，即
Figure BDA0003985930310000048
其中，
Figure BDA0003985930310000049
为第n个反射单元对应的2B种编码值中的一种编码，动态功耗可以表示为：
Figure BDA00039859303100000410
其中，
Figure BDA00039859303100000411
表示第n个反射单元对应编码
Figure BDA00039859303100000412
中“1”的数量，PPIN表示编码为“1”时PIN晶体管的功耗。
所述步骤四中，利用第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)及第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA00039859303100000413
计算第t次迭代中第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA00039859303100000414
包括以下子步骤：
a1)计算第t次迭代中的中间变量
Figure BDA00039859303100000415
Figure BDA00039859303100000416
其中，
Figure BDA00039859303100000417
为第j小区中第k个用户接收的加性高斯白噪声功率；
a2)利用下式计算第t次迭代中第j个小区内第k个用户的均方误差：
Figure BDA0003985930310000051
a3)计算第t次迭代的辅助变量
Figure BDA0003985930310000052
a4)根据下式，计算第t次迭代中的辅助变量λ(t)，
Figure BDA0003985930310000053
其中，辅助变量
Figure BDA0003985930310000054
利用下式计算
Figure BDA0003985930310000055
ν为发射功率放大器的效率，
Figure BDA0003985930310000056
表示在智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下的智能反射表面总功耗，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
a5)通过奇异值(SVD)分解，计算第t次迭代得到的特征向量矩阵
Figure BDA0003985930310000057
Figure BDA0003985930310000058
其中，Σ为对角元均为正数的对角阵，IM表示M×M维的单位阵；
a6)计算第t次迭代中辅助变量η(t)＝[η1 (t),…,ηJ (t)]各元素的上界：
Figure BDA0003985930310000059
其中，Pmax,j表示第j个基站处所允许的最大发射功率；
a7)利用下式，在区间
Figure BDA0003985930310000061
内对辅助变量η(t)进行二分搜索，更新第t次迭代后第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000062
Figure BDA0003985930310000063
所述步骤五中，根据已计算得出的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000064
计算智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)，包括以下子步骤：
b1)利用下式，计算第t次迭代后的中间矩阵
Figure BDA0003985930310000065
Figure BDA0003985930310000066
Figure BDA0003985930310000067
Figure BDA0003985930310000068
Figure BDA0003985930310000069
Figure BDA00039859303100000610
b2)设置内循环收敛门限ξ，初始化内循环迭代次数r＝1，根据智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)，对智能反射表面反射相移向量
Figure BDA00039859303100000611
进行初始化，v(0)为由Φ(t-1)对角元素组成的向量，其中，(·)T表示向量的转置；
b3)计算第r-1次迭代得到的目标函数：
f(v(r-1))＝(v(r-1))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r-1)-2Re{(v(r-1))H(d(t))*}
其中，(·)*表示向量的共轭，
Figure BDA00039859303100000612
为由D(t)对角元素组成的向量；
b4)计算第r次迭代的中间向量
Figure BDA0003985930310000071
其中，
Figure BDA0003985930310000072
λmax为(Α(t)⊙(Β(t))T)的最大特征值，IN表示N×N维的单位阵,
Figure BDA0003985930310000073
为辅助矩阵，
Figure BDA0003985930310000074
为由
Figure BDA0003985930310000075
对角元素组成的向量；
b5)利用下式，并在区间[0,1]内对辅助矩阵μ(r)的每个元素进行二分搜索，计算第r次迭代的智能反射表面反射相移向量：
Figure BDA0003985930310000076
其中，arg(·)表示取向量的幅角；
b6)计算第r次迭代得到的目标函数，
f(v(r))＝(v(r))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r)-2Re{(v(r))H(d(t))*}
b7)判断
Figure BDA0003985930310000077
是否成立，若成立则进入步骤b8)，否则令r＝r+1并进入步骤b4)；
b8)更新第t次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)＝diag(v(r))。
有益效果：本发明为一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，与现有技术相比，该方法具有如下优点：
(1)本发明中提出一种实际的智能反射表面功耗模型，并对具有离散相移的智能反射表面功耗进行建模计算。
(2)本发明中基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵的设计方案复杂度低，易于实现，具有很好的性能。
附图说明
图1是本发明一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法的流程图。
具体实施方式
以下将结合具体实施案例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本发明涉及一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，该方法所针对的***为：该***中共有J个小区，各小区基站部署包含M个天线阵元的均匀天线阵；每个小区内有K个单天线用户处于小区边缘弱覆盖或信号盲区，需通过在小区边缘处设置的具有N＝Nv×Nh个反射单元的智能反射表面来辅助该区域内用户通信，该智能反射表面上排布了Nv行Nh列的反射单元，每个反射单元反射相移精度为B比特，其可能的反射相移为
Figure BDA0003985930310000081
本发明首先固定智能反射表面反射相移矩阵，设计各个基站发送的波束成形向量；然后，固定基站发送的波束成形向量，优化智能反射表面反射相移矩阵；通过交替优化基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵，直到***的总能量效率收敛到一个最优值。该方法具体包括以下步骤：
步骤一、设定收敛门限ε，令迭代次数t＝1；初始化第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000082
其中j＝1,…,J，k＝1,…,K，1M×1表示所有元素均为1的M×1维向量；对智能反射表面反射相移矩阵初始值
Figure BDA0003985930310000083
进行随机化，并使其对角元素模值均为1，
Figure BDA0003985930310000084
表示第t次迭代后的第n个反射单元相移值，diag(·)表示生成对角阵；
步骤二、计算在第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下智能反射表面的总功耗
Figure BDA0003985930310000085
由下式可得：
Figure BDA0003985930310000086
其中，Pstatic和
Figure BDA0003985930310000087
分别为智能反射表面静态功耗和动态功耗；静态功耗为控制电路功耗；动态功耗随着反射单元编码情况动态变化，而第t-1次迭代中第n个反射单元编码由其相移值
Figure BDA0003985930310000088
确定；智能反射表面的每个反射单元相移值对应了2B种编码值，即
Figure BDA0003985930310000091
其中，
Figure BDA0003985930310000092
为第n个反射单元对应的2B种编码值中的一种编码，动态功耗可以表示为：
Figure BDA0003985930310000093
其中，
Figure BDA0003985930310000094
表示第n个反射单元对应编码
Figure BDA0003985930310000095
中“1”的数量，PPIN表示编码为“1”时PIN晶体管的功耗；
步骤三、计算在第t-1次迭代后，当第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure BDA0003985930310000096
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t-1)时的***总能量效率G(t-1)：
Figure BDA0003985930310000097
其中，
Figure BDA0003985930310000098
为第t-1次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA0003985930310000099
表示第j个基站到智能反射表面的信道，
Figure BDA00039859303100000910
表示智能反射表面到第j个小区内第k个用户的信道，
Figure BDA00039859303100000911
为第t-1次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA00039859303100000912
表示第q个基站到智能反射表面的信道，上标(·)H表示共轭转置，
Figure BDA00039859303100000913
表示第t-1次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA00039859303100000914
表示第t-1次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA00039859303100000915
表示第j个小区内第k个用户处的噪声功率，ν表示发射功率放大器的效率，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
步骤四、利用第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)及第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA00039859303100000916
计算第t次迭代中第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA00039859303100000917
具体包括以下子步骤：
a1)计算第t次迭代中的中间变量
Figure BDA0003985930310000101
Figure BDA0003985930310000102
其中，
Figure BDA0003985930310000103
为第j小区中第k个用户接收的加性高斯白噪声功率；
a2)利用下式计算第t次迭代中第j个小区内第k个用户的均方误差：
Figure BDA0003985930310000104
a3)计算第t次迭代的辅助变量
Figure BDA0003985930310000105
a4)根据下式，计算第t次迭代中的辅助变量λ(t)，
Figure BDA0003985930310000106
其中，辅助变量
Figure BDA0003985930310000107
利用下式计算
Figure BDA0003985930310000108
ν为发射功率放大器的效率，
Figure BDA0003985930310000109
表示在智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下的智能反射表面总功耗，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
a5)通过奇异值(SVD)分解，计算第t次迭代得到的特征向量矩阵
Figure BDA00039859303100001010
Figure BDA00039859303100001011
其中，Σ为对角元均为正数的对角阵，IM表示M×M维的单位阵；
a6)计算第t次迭代中辅助变量η(t)＝[η1 (t),…,ηJ (t)]各元素的上界：
Figure BDA0003985930310000111
其中，Pmax,j表示第j个基站处所允许的最大发射功率；
a7)利用下式，在区间|0,(ηj (t))ub|内对辅助变量η(t)进行二分搜索，更新第t次迭代后第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000112
Figure BDA0003985930310000113
步骤五、根据步骤四计算得出的波束成形向量
Figure BDA0003985930310000114
计算第t次迭代的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)以及智能反射表面总功耗
Figure BDA0003985930310000115
具体包括以下子步骤：
b1)利用下式，计算第t次迭代后的中间矩阵
Figure BDA0003985930310000116
Figure BDA0003985930310000117
Figure BDA0003985930310000118
Figure BDA0003985930310000119
Figure BDA00039859303100001110
Figure BDA00039859303100001111
b2)设置内循环收敛门限ξ，初始化内循环迭代次数r＝1，根据智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)，对智能反射表面反射相移向量
Figure BDA00039859303100001112
进行初始化，v(0)为由Φ(t-1)对角元素组成的向量，其中，(·)T表示向量的转置；
b3)计算第r-1次迭代得到的目标函数：
f(v(r-1))＝(v(r-1))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r-1)-2Re{(v(r-1))H(d(t))*}
其中，(·)*表示向量的共轭，
Figure BDA0003985930310000121
为由D(t)对角元素组成的向量；
b4)计算第r次迭代的中间向量
Figure BDA0003985930310000122
其中，
Figure BDA0003985930310000123
λmax为(Α(t)⊙(Β(t))T)的最大特征值，IN表示N×N维的单位阵,
Figure BDA0003985930310000124
为辅助矩阵，
Figure BDA0003985930310000125
为由
Figure BDA0003985930310000126
对角元素组成的向量；
b5)利用下式，并在区间[0,1]内对辅助矩阵μ(r)的每个元素进行二分搜索，计算第r次迭代的智能反射表面反射相移向量：
Figure BDA0003985930310000127
其中，arg(·)表示取向量的幅角；
b6)计算第r次迭代得到的目标函数，
f(v(r))＝(v(r))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r)-2Re{(v(r))H(d(t))*}
b7)判断
Figure BDA0003985930310000128
是否成立，若成立则进入步骤b8)，否则令r＝r+1并进入步骤b4)；
b8)更新第t次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)＝diag(v(r))；
步骤六、计算在第t次迭代后，第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure BDA0003985930310000131
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t)时的***总能量效率G(t)：
Figure BDA0003985930310000132
其中，
Figure BDA0003985930310000133
为第t次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA0003985930310000134
为第t次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure BDA0003985930310000135
表示第t次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure BDA0003985930310000136
表示第t次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量；
步骤七、判断下式是否成立：
Figure BDA0003985930310000137
若不成立，令t＝t+1，进入步骤四；否则，将
Figure BDA0003985930310000138
作为第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量，将Φ(t)作为智能反射表面反射相移矩阵。
综上，本发明通过对基站发射的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵的联合设计，实现了频谱效率和功耗较好的折中，达到了***总能量效率最大化，在运行时间复杂度和***性能上均超过传统的传输设计方法。一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法的流程图如图1所示。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，其特征在于：该方法所针对的***为：***中共有J个小区，各小区基站部署包含M个天线阵元的均匀天线阵；每个小区内有K个单天线用户处于小区边缘弱覆盖或信号盲区，需通过在小区边缘处设置的具有N＝Nv×Nh个反射单元的智能反射表面来辅助该区域内用户通信，该智能反射表面上排布了Nv行Nh列的反射单元，每个反射单元采用PIN晶体管实现，各反射单元相移精度为B比特，其可能的反射相移为
Figure FDA0003985930300000011
首先固定智能反射表面反射相移矩阵，设计各个基站发送的波束成形向量；然后，固定基站发送的波束成形向量，优化智能反射表面反射相移矩阵；通过交替优化基站发送的波束成形向量和智能反射表面反射相移矩阵，直到***的总能量效率收敛到一个最优值。
2.根据权利要求1所述的一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：
步骤一、设定收敛门限ε，令迭代次数t＝1；初始化第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA0003985930300000012
其中j＝1,…,J，k＝1,…,K，1M×1表示所有元素均为1的M×1维向量；对智能反射表面反射相移矩阵初始值
Figure FDA0003985930300000013
进行随机化，并使其对角元素模值均为1，
Figure FDA0003985930300000014
表示第t次迭代后的第n个反射单元相移值，diag(·)表示生成对角阵
步骤二、计算在第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下智能反射表面的总功耗
Figure FDA0003985930300000015
步骤三、计算在第t-1次迭代后，当第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure FDA0003985930300000016
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t-1)时的***总能量效率G(t-1)：
Figure FDA0003985930300000021
其中，
Figure FDA0003985930300000022
为第t-1次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure FDA0003985930300000023
表示第j个基站到智能反射表面的信道，
Figure FDA0003985930300000024
表示智能反射表面到第j个小区内第k个用户的信道，
Figure FDA0003985930300000025
为第t-1次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure FDA0003985930300000026
表示第q个基站到智能反射表面的信道，上标(·)H表示共轭转置，
Figure FDA0003985930300000027
表示第t-1次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure FDA0003985930300000028
表示第t-1次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure FDA0003985930300000029
表示第j个小区内第k个用户处的噪声功率，ν表示发射功率放大器的效率，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
步骤四、利用第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)及第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA00039859303000000210
计算第t次迭代中第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA00039859303000000211
步骤五、根据步骤四计算得出的波束成形向量
Figure FDA00039859303000000212
计算第t次迭代的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)以及智能反射表面总功耗
Figure FDA00039859303000000213
步骤六、计算在第t次迭代后，第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量为
Figure FDA00039859303000000214
且智能反射表面反射相移矩阵为Φ(t)时的***总能量效率G(t)：
Figure FDA0003985930300000031
其中，
Figure FDA0003985930300000032
为第t次迭代后第j个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure FDA0003985930300000033
为第t次迭代后第q个基站到第j个小区内第k个用户的等效信道，
Figure FDA0003985930300000034
表示第t次迭代后第j个基站向其第l个用户发送的波束成形向量，
Figure FDA0003985930300000035
表示第t次迭代后第q个基站向其第l个用户发送的波束成形向量；
步骤七、判断下式是否成立：
Figure FDA0003985930300000036
若不成立，令t＝t+1，进入步骤四；否则，将
Figure FDA0003985930300000037
作为第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量，将Φ(t)作为智能反射表面反射相移矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，其特征在于：所述步骤二中，在第t-1次迭代后，智能反射表面反射相移矩阵
Figure FDA0003985930300000038
下的智能反射表面总功耗
Figure FDA0003985930300000039
由下式计算得到：
Figure FDA00039859303000000310
其中，Pstatic和
Figure FDA00039859303000000311
分别为智能反射表面静态功耗和动态功耗；静态功耗为控制电路功耗；动态功耗随着反射单元编码情况动态变化，而第t-1次迭代中第n个反射单元编码由其相移值
Figure FDA00039859303000000312
确定；智能反射表面的每个反射单元相移值对应了2B种编码值，即
Figure FDA00039859303000000313
其中，
Figure FDA00039859303000000314
为第n个反射单元对应的2B种编码值中的一种编码，动态功耗可以表示为：
Figure FDA00039859303000000315
其中，
Figure FDA0003985930300000041
表示第n个反射单元对应编码
Figure FDA0003985930300000042
中“1”的数量，PPIN表示编码为“1”时PIN晶体管的功耗。
4.根据权利要求2所述的一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，其特征在于：所述步骤四中，利用第t-1次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)及第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA0003985930300000043
计算第t次迭代中第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA0003985930300000044
包括以下子步骤：
a1)计算第t次迭代中的中间变量
Figure FDA0003985930300000045
Figure FDA0003985930300000046
其中，
Figure FDA0003985930300000047
Figure FDA0003985930300000048
为第j小区中第k个用户接收的加性高斯白噪声功率；
a2)利用下式计算第t次迭代中第j个小区内第k个用户的均方误差：
Figure FDA0003985930300000049
a3)计算第t次迭代的辅助变量
Figure FDA00039859303000000410
a4)根据下式，计算第t次迭代中的辅助变量λ(t)，
Figure FDA00039859303000000411
其中，辅助变量
Figure FDA00039859303000000412
利用下式计算
Figure FDA00039859303000000413
ν为发射功率放大器的效率，
Figure FDA00039859303000000414
表示在智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)下的智能反射表面总功耗，PBS和Puser分别表示基站和用户的电路功耗；
a5)通过奇异值(SVD)分解，计算第t次迭代得到的特征向量矩阵
Figure FDA0003985930300000051
Figure FDA0003985930300000052
其中，Σ为对角元均为正数的对角阵，IM表示M×M维的单位阵；
a6)计算第t次迭代中辅助变量η(t)＝[η1 (t),…,ηJ (t)]各元素的上界：
Figure FDA0003985930300000053
其中，Pmax,j表示第j个基站处所允许的最大发射功率；
a7)利用下式，在区间[0,(ηj (t))ub]内对辅助变量η(t)进行二分搜索，更新第t次迭代后第j个基站向其第k个用户发送的波束成形向量
Figure FDA0003985930300000054
Figure FDA0003985930300000055
5.根据权利要求2所述的一种优化能量效率的智能反射表面辅助多小区传输方法，其特征在于：所述步骤五中，根据已计算得出的波束成形向量
Figure FDA0003985930300000056
计算智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)，包括以下子步骤：
b1)利用下式，计算第t次迭代后的中间矩阵
Figure FDA0003985930300000057
Α(t),Β(t),
Figure FDA0003985930300000058
D(t)：
Figure FDA0003985930300000059
Figure FDA00039859303000000510
Figure FDA00039859303000000511
Figure FDA00039859303000000512
Figure FDA0003985930300000061
b2)设置内循环收敛门限ξ，初始化内循环迭代次数r＝1，根据智能反射表面反射相移矩阵Φ(t-1)，对智能反射表面反射相移向量
Figure FDA0003985930300000062
进行初始化，v(0)为由Φ(t-1)对角元素组成的向量，其中，(·)T表示向量的转置；
b3)计算第r-1次迭代得到的目标函数：
f(v(r-1))＝(v(r-1))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r-1)-2Re{(v(r-1))H(d(t))*}
其中，(·)*表示向量的共轭，
Figure FDA0003985930300000063
为由D(t)对角元素组成的向量；
b4)计算第r次迭代的中间向量
Figure FDA0003985930300000064
其中，
Figure FDA0003985930300000065
λmax为(Α(t)⊙(Β(t))T)的最大特征值，IN表示N×N维的单位阵,
Figure FDA0003985930300000066
为辅助矩阵，
Figure FDA0003985930300000067
为由
Figure FDA0003985930300000068
对角元素组成的向量；
b5)利用下式，并在区间[0,1]内对辅助矩阵μ(r)的每个元素进行二分搜索，计算第r次迭代的智能反射表面反射相移向量：
v(r)＝ejarg(q(r))
其中，arg(·)表示取向量的幅角；
b6)计算第r次迭代得到的目标函数，
f(v(r))＝(v(r))H(Α(t)⊙(Β(t))T)v(r)-2Re{(v(r))H(d(t))*}
b7)判断
Figure FDA0003985930300000071
是否成立，若成立则进入步骤b8)，否则令r＝r+1并进入步骤b4)；
b8)更新第t次迭代得到的智能反射表面反射相移矩阵Φ(t)＝diag(v(r))。
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