本发明专利技术涉及一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，应用于分层编码的通信场景，方法包括如下步骤：步骤1，初始化波束赋形矩阵和速率分配向量；步骤2，基于当前的波束赋形矩阵和速率分配向量，求解感知优化子问题，得到新的波束赋形矩阵；步骤3，基于当前的波束赋形矩阵和速率分配向量，求解通信优化子问题，得到新的速率分配向量，判断是否收敛，若否，执行步骤2，若是，执行步骤4；步骤4，基于当前的波束赋形矩阵和当前的速率分配向量，求解通信感知联合优化问题，得到最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，实现波束赋形和资源分配。与现有技术相比，本发明专利技术具有容量大、速率高、复杂度低等优点。复杂度低等优点。复杂度低等优点。
【技术实现步骤摘要】
一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法
[0001]本专利技术涉及通信领域，尤其是涉及一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法。
技术介绍
[0002]作为6G“数字孪生，智能泛在”技术愿景的重要组成部分，通信感知一体化利用无线通信与无线感知在系统设计和信号处理流程上的高度耦合性，通过在同一频谱、同一终端集成通信与感知功能，极大降低了系统的冗余部署。通信与感知能力的深度融合将促进软硬件资源协同共享，满足各类用户丰富的通感互联体验需求，有力支撑新型信息基础设施的加速。
[0003]考虑到通信波形的随机性与感知波形的自相关性存在矛盾，当通信与感知共享相同频段并集成于同一硬件平台时，需要设计一体化波束赋形和调整资源分配，以同时确保高精度感知和高速率通信。尽管利用大型天线阵列的空间自由度和分集增益可以缓解不同信号和不同终端之间的相互干扰，兼顾通感性能整体提升的传输优化策略仍然面临两个主要挑战：一方面，由于通信与感知系统具有独立的信号调制方式、波束图样及性能评价准则，现有方案普遍以提升某一方性能为主要目标，辅助以另一方性能满足约束条件来实现，缺乏对通信与感知性能的联合优化；另一方面，基于空分多址接入的终端连接数将受限于系统的可用正交资源数，现有的多址接入和干扰消除技术在抑制同频干扰和提升系统容量方面存在瓶颈，且计算复杂度随终端连接数呈指数增长。因此，如何有效权衡通信与感知性能的不同需求，改进现有的多址接入和干扰消除机制，设计低复杂度的一体化波束赋形和资源分配算法，是促进通感融合系统走向应用的重要途径。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，通过依次求解感知优化子问题、通信优化子问题和通信感知联合优化问题，得到最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，实现波束赋形和资源分配，通过创新形地引入通信感知联合优化问题，有效权衡了通信与感知性能的不同需求。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]本专利技术提供了一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，包括如下步骤：
[0007]步骤S1，初始化波束赋形矩阵和速率分配向量；
[0008]步骤S2，基于当前的波束赋形矩阵，求解感知优化子问题，得到新的波束赋形矩阵；
[0009]步骤S3，求解通信优化子问题，得到新的速率分配向量，判断是否收敛，若否，执行步骤S2，若是，执行步骤S4；
[0010]步骤S4，基于当前的波束赋形矩阵和当前的速率分配向量，求解基于加权Tchebycheff的通信感知联合优化问题，得到最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，实现波束赋形和资源分配。
[0011]作为优选的技术方案，还包括：
[0012]通过求解所述通信优化子问题，获取经过逆序搜索排序后的干扰消除顺序；
[0013]发送端对传输数据进行分层编码，基于所述最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，将编码后的数据发送至接收端，接收端基于所述干扰消除顺序对收到的信号进行连续分组干扰消除，得到目标传输数据。
[0014]作为优选的技术方案，采用SDR方法求解所述的感知优化子问题。
[0015]作为优选的技术方案，所述的感知优化子问题具体为：
[0016][0017]s.t.C1:diag(WW
H
)＝P
t
1/N
t
,
[0018][0019]其中，P
t
和a(θ
m
)分别表示发射天线功率和天线阵列导向矢量，Γ
j,l
分别表示发送速率门限，θ
m
表示第m个感知目标的方位角，W为波束赋形矩阵，R为速率分配向量，N
t
为发射天线数，为子信息x
j,l
的索引集，R
j,l
表示子信息x
j,l
的接收速率，Q
k
为用户k接收的信息集。
[0020]作为优选的技术方案，所述的通信优化子问题的目标为最大化最小加权速率，所述的感知优化子问题的优化目标为最小化发射波束图样与理想波束图样的MSE。
[0021]作为优选的技术方案，所述的通信优化子问题具体为：
[0022][0023]s.t.C1:diag(WW
H
)＝P
t
1/N
t
,
[0024][0025]其中，t
j,l
≥0代表不同子信息对应的权重因子，W为波束赋形矩阵，R为速率分配向量，P
t
为发射天线功率，N
t
为发射天线数，为子信息x
j,l
的索引集，R
j,l
表示子信息x
j,l
的接收速率，Q
k
为用户k接收的信息集。
[0026]作为优选的技术方案，所述的求解通信优化子问题的过程包括如下步骤：
[0027]将所述通信优化子问题简化为求解多面体拟阵次模函数的组合优化问题，采用次模函数最小化方法求解所述组合优化问题。
[0028]作为优选的技术方案，所述的组合优化问题为：
[0029][0030]其中，μ代表分组维度，Δ(
·
)为多面体拟阵次模函数，和为两个不相交集合，
为联合联合解码信息集而将始终视作噪声处理的局部可达速率域，R
n
表示第n次迭代的全局速率分配，t
j,l
≥0代表不同子信息对应的权重因子，表示解码划分，Q
k
为用户k接收的信息集，δ为局部速率增量的最小值。
[0031]作为优选的技术方案，所述的通信感知联合优化问题具体为：
[0032][0033]s.t.C1:diag(WW
H
)＝P
t
1/N
t
,
[0034][0035]其中，其中，和λ
n
分别表示第n个子问题对应的最优值和权重因子，且λ1+λ2＝1，W为波束赋形矩阵，R为速率分配向量，N
t
为发射天线数，为子信息x
j,l
的索引集，R
j,l
表示子信息x
j,l
的接收速率，Q
k
为用户k接收的信息集。
[0036]作为优选的技术方案，所述的通信感知联合优化问题的求解过程包括如下步骤：
[0037]基于当前的波束赋形矩阵和当前的速率分配向量，计算得到最优值f
1*
和f
2*
，基于所述最优值的一阶泰勒展开式近似得到凸约束，通过引入辅助变量并结合连续凸近似原理，将所述通信感知联合优化问题转换为能够利用CVX工具直接求解的凸问题。
[0038]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0039](1本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，初始化波束赋形矩阵和速率分配向量；步骤S2，基于当前的波束赋形矩阵和速率分配向量，求解感知优化子问题，得到新的波束赋形矩阵；步骤S3，基于当前的波束赋形矩阵和速率分配向量，求解通信优化子问题，得到新的速率分配向量，判断是否收敛，若否，执行步骤S2，若是，执行步骤S4；步骤S4，基于当前的波束赋形矩阵和当前的速率分配向量，求解基于加权Tchebycheff的通信感知联合优化问题，得到最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，实现波束赋形和资源分配。2.根据权利要求1所述的一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，还包括：通过求解所述通信优化子问题，获取经过逆序搜索排序后的干扰消除顺序；发送端对传输数据进行分层编码，基于所述最终的波束赋形矩阵和最终的速率分配向量，将编码后的数据发送至接收端，接收端基于所述干扰消除顺序对收到的信号进行连续分组干扰消除，得到目标传输数据。3.根据权利要求1所述的一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，采用SDR方法求解所述的感知优化子问题。4.根据权利要求1所述的一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，所述的感知优化子问题具体为：s.t.C1:diag(WW
H
)＝P
t
1/N
t
,C2:C3:其中，P
t
和a(θ
m
)分别表示发射天线功率和天线阵列导向矢量，Γ
j,l
分别表示发送速率门限，θ
m
表示第m个感知目标的方位角，W为波束赋形矩阵，R为速率分配向量，N
t
为发射天线数，为子信息x
j,l
的索引集，R
j,l
表示子信息x
j,l
的接收速率，Q
k
为用户k接收的信息集。5.根据权利要求1所述的一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，所述的通信优化子问题的目标为最大化最小加权速率，所述的感知优化子问题的优化目标为最小化发射波束图样与理想波束图样的MSE。6.根据权利要求1所述的一种基于通信感知联合优化的波束赋形和资源分配方法，其特征在于，所述的通信优化子问题具体为：s.t.C1:diag(WW
H
)＝P
t
1/N
t
【专利技术属性】
技术研发人员：韩丰夏，曾进，邓浩，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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