一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，包括以下步骤：步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器W

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法


[0001]本专利技术属于通信
，涉及多天线系统中的预编码方法，具体涉及一种大规模多输入多输出系统(multiple
‑
input
‑
multiple
‑
output,MIMO)中基于智能反射面辅助的收发端联合预编码设计方法。

技术介绍

[0002]毫米波技术已成为满足未来移动通信高速增长的数据传输需求的一个重要手段。然而，由于波长更短，所以毫米波段的高频信号相比于6GHz以下的低频信号更容易遭遇阴影效应，被障碍物阻挡通信链路，从而导致信道的稀疏性甚至通信中断。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了智能反射面这一新兴技术。智能反射面是一块由大量无源的被动反射元件组成的超表面，它能够在不消耗功率和不产生热噪声的前提下将信号反射到指定的方向去，对信号实行“重构”，从而带来大幅性能提升。为了获取智能反射面带来的性能增益，需要对它的相位进行设计，实现信号的相干传输。然而，由于智能反射面是无源器件，只能改变信号的相位，不能改变信号的幅度，因此在与智能反射面相关的优化问题中往往面临恒模约束。尽管现有系统中可以利用半正定松弛、高斯随机化、梯度下降等方法来解决非凸恒模约束，却只考虑基站端与智能反射面的联合优化设计，而忽视了用户端的作用。因此，本专利技术首次提出在基于智能反射面辅助的大规模多天线场景中考虑收发机及反射面相位的联合优化，提升数据传输的可靠性和高效性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，以解决智能反射面辅助的多天线系统收发端设计问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，通过联合设计基站预编码，智能反射面相位和接收滤波器，在满足基站发送功率及智能反射面相位的恒模约束下最小化基站发送信号与用户接收信号之间的加权均方误差；具体包括以下步骤：
[0006]步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器W
d
；
[0007]步骤2，利用拉格朗日乘数法更新基站预编码W
s
；
[0008]步骤3，对目标函数关于接收滤波器W
d
求导，将导数置为零，更新接收滤波器W
d
；
[0009]步骤4，利用顺序分式规划法更新智能反射面相位矩阵Θ；
[0010]步骤5，更新迭代次数，重复步骤2到4，直至收敛。
[0011]所述步骤1中，既定的分布为均匀分布，接收滤波器W
d
初始化方式为奇异值分解。
[0012]所述步骤2中，基站预编码W
s
由下式计算：
[0013][0014]其中，()
H
表示共轭转置操作，W表示均方误差的加权系数，表示维度为N
t
的单位阵,是等效基带信道，H
d
,H,G分别表示基站到用户的直达信道，基站到反射面的信道和用户到反射面的信道；λ1为满足功率约束的拉格朗日乘数，由二分法得到。
[0015]所述步骤3中，接收滤波器W
d
由下式计算：
[0016][0017]其中，σ2表示噪声功率，表示维度为N
r
的单位阵，是等效基带信道，H
d
,H,G分别表示基站到用户的直达信道，基站到反射面的信道和用户到反射面的信道。
[0018]所述步骤4具体包括以下步骤：
[0019]步骤41，计算等效直达信道等效合并矩阵等效噪声反射面等效接收信号y
R
，如下：
[0020][0021][0022][0023][0024]其中，s和n分别表示发送信号和接收机噪声；H
d
,H,G分别表示基站到用户的直达信道，基站到反射面的信道和用户到反射面的信道；
[0025]步骤42，通过矩阵拉直变换操作去除反射面的对角限制，需要的辅助变量定义如下：
[0026][0027][0028]则接收信号的加权均方误差关于反射面相位θ的函数表达为‖r
‑
A
r
θ‖2；
[0029]其中，‖
·
‖2表示矩阵的L2范数，W表示均方误差的加权系数，表示矩阵的L2范数，W表示均方误差的加权系数，表示维度为N
s
的单位阵,r
i
和g
i
分别表示和的第i列，i＝1,2，
…
N；表示对随机变量取均值操作，表示克罗内克积；
[0030]步骤43，计算得到智能反射面相位矩阵Θ的半闭式解，计算过程如下：
[0031][0032]其中,λ
max
()表示矩阵的最大特征值，β
i
是β的第i个元素，θ
(t)
＝diag(Θ
(t)
)表示上次迭代中更新的相位值，arg()是取一个复数的相位，e表示自然常数。
[0033]有益效果：本专利技术以最小化系统加权均方误差为目标，考虑了智能反射面的恒模约束，为智能反射面辅助的大规模MIMO系统设计了一种迭代的收发端联合预编码方案，能够有效地降低实际系统中的均方误差，即使在低至2比特的量化精度下也能提供很好的性
能，提高了系统的传输可靠性。
附图说明
[0034]图1是本专利技术提出的基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法的系统框图；
[0035]图2是本专利技术提出的基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法的流程图；
[0036]图3是本专利技术与随机相位设置+基于奇异值分解的预编码方案随着信噪比的均方误差性能变化图，其中基站端配备16根天线，用户端配备4根天线，传输的数据流数为4，反射面上有64个反射元件；
[0037]图4是本专利技术与随机相位设置+基于奇异值分解的预编码方案随着反射元件数目的均方误差性能变化图，其中基站端配备8根天线，用户端配备4根天线，传输的数据流数为4，传输信噪比为0dB。
具体实施方式
[0038]下面结合附图对本专利技术作更进一步的说明。
[0039]如图1所示，本专利技术中基站和用户均配备多天线，系统中配备了一个智能反射面用来辅助基站到用户之间的通信。
[0040]本专利技术的一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，通过联合设计基站预编码，智能反射面相位和接收滤波器，在满足基站发送功率及智能反射面相位的恒模约束下最小化基站发送信号与用户接收信号之间的加权均方误差。首先初始化智能反射面相位及接收滤波器；然后根据最小化加权均方误差准则，利用拉格朗日乘数法得到预编码矩阵的半闭式表达式；接着对目标关于接收滤波器进行求导并令其为零得到接收滤波器的闭式表达式；然后通过矩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，其特征在于：通过联合设计基站预编码，智能反射面相位和接收滤波器，在满足基站发送功率及智能反射面相位的恒模约束下最小化基站发送信号与用户接收信号之间的加权均方误差；具体包括以下步骤：步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器W
d
；步骤2，利用拉格朗日乘数法更新基站预编码W
s
；步骤3，对目标函数关于接收滤波器W
d
求导，将导数置为零，更新接收滤波器W
d
；步骤4，利用顺序分式规划法更新智能反射面相位矩阵Θ；步骤5，更新迭代次数，重复步骤2到4，直至收敛。2.根据权利要求1所述的基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，其特征在于：所述步骤1中，既定的分布为均匀分布，接收滤波器W
d
初始化方式为奇异值分解。3.根据权利要求1所述的基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，其特征在于：所述步骤2中，基站预编码W
s
由下式计算：其中，()
H
表示共轭转置操作，W表示均方误差的加权系数，表示维度为N
t
的单位阵,是等效基带信道，H
d
,H,G分别表示基站到用户的直达信道，基站到反射面的信道和用户到反射面的信道；λ1为满足功率约束的拉格朗日乘数，由二分法得到。4.根据权利要求1所述的基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，其特征在于：所述步骤3中，接收滤波器W
d
由下式计算：其中，σ2表示噪声功率，...

【专利技术属性】
技术研发人员：许威，赵雅琼，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：