基于ris和相关信道无蜂窝系统功率设计方法
阅读说明：本技术 基于ris和相关信道无蜂窝系统功率设计方法 (Cellular-free system power design method based on RIS and related channels ) 是由 周猛 袁建涛 殷锐 万安平 王景霖 单添敏 颉满刚 于 2021-09-29 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种基于RIS和相关信道无蜂窝系统功率设计方法,包括步骤：建立基于RIS和空间相关Rician信道的无蜂窝大规模MIMO系统传输架构；根据信号传输特性,采用传统的最小均方误差估计方法获得无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的估计信道。本发明的有益效果是：对于无蜂窝大规模MIMO系统,本发明通过联合调节功率分配系数和RISs的相移矩阵来有效地调节不同入射信号的传输相位和功率来达到提高系统信道的能力,进而可以最大化系统的总传输信号强度、降低系统干扰,这将有效地提升用户端接收信号功率、不断提高系统空间自由度和空间分集增益,最终达到最大化系统能量效率的目标。(The invention relates to a cellular-free system power design method based on RIS and related channels, comprising the following steps: establishing a cell-free large-scale MIMO system transmission architecture based on the RIS and the spatial correlation Rician channel; according to the signal transmission characteristics, an estimation channel of a transmission architecture of the cellular-free large-scale MIMO system is obtained by adopting a traditional minimum mean square error estimation method. The invention has the beneficial effects that: for a large-scale MIMO system without cells, the invention effectively adjusts the transmission phase and power of different incident signals to achieve the capability of improving the system channel by jointly adjusting the power distribution coefficient and the phase shift matrix of RISs, thereby maximizing the total transmission signal intensity of the system and reducing the system interference, effectively improving the signal receiving power of a user terminal, continuously improving the system space freedom and the space diversity gain, and finally achieving the goal of maximizing the system energy efficiency.)
技术领域
本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种基于RIS和相关信道无蜂窝大规模MIMO功率设计方法。
背景技术
为了更加满足未来对超高速率、超大容量、超低延迟的系统性能要求，无蜂窝大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术由于联合了分布式天线技术和集中式大规模MIMO技术的优势，可以通过大量地理位置分散部署的接入点来极大地降低和用户之间的平均距离，进而有效地降低路径损耗和阴影衰落对系统所造成的不利影响，并可以通过有利的信道传播条件进而获得更多的宏分集增益、更大的空间复用增益等而受到了业界的广泛研究与关注，其被认为是下一代移动通信系统中最具有广泛研究前景的关键核心技术之一。特别地，当采用时分双工(time division duplexing,TDD)技术时，可以通过上下行链路的互异性，在下行链路传输过程中可以使用上行链路所得到的信道估计，这可以有效地降低系统下行链路的导频开销和系统成本，特别是对于考虑的无蜂窝大规模MIMO天线系统具有非常重要的研究价值和意义。
此外，随着超材料技术的快速发展，可重构智能反射面(reconfigurableintelligent surface,RIS)通过软件编程方式可以智能地配置集成在超表面上大量无源反射元件阻抗，进而可以在软件中通过实现波控制、波极化和波吸收等功能，对入射电磁波的方向、相位、振幅、频率和极化方式等进行调控，通过智能地重构收发机之间传输的无线传输信道，达到改善系统信道容量、降低系统传播损耗的目的。因此，RIS在解决非视距传输、扩展覆盖范围、减小电磁污染、降低信号干扰、感知环境与定位和实现绿色通信等目标和要求都具有非常重要的研究意义和实用价值。
通常，实际信道应该由具有随机相移的半确定视距传输(line of sight,LoS)路径分量和随机的非视距路径分量组成，因此Rician信道更加符合实际的传输需求。然而，在实际传输过程中，由于大量地理位置随机分布的接入点(access point,AP)、用户的随机性和由于天线间距较小或散射条件较差所表现出不均匀的辐射方向特性，以及由于RIS中大量反射单元在有限空间的密集部署等，这些在实际的无线传输环境中都将无法避免地造成信号在传输环境所表现出的空间相关性。特别地，当系统的信道的相关性越强烈，其对系统性能的抑制程度越大，严重时将发生严重的链路中断，这将对系统中不同地理位置用户的性能带来严峻的挑战。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统功率设计的方法。
这种基于RIS和相关信道无蜂窝系统功率设计方法，包括以下步骤：
步骤1、建立基于RIS和空间相关Rician信道的无蜂窝大规模MIMO系统传输架构；
步骤2、根据信号传输特性，采用传统的最小均方误差估计(minimum meansquared error,MMSE)方法获得无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的估计信道，根据信号传输特性使用随机矩阵理论和大数定理获取该无蜂窝大规模MIMO系统性能指标的闭式表达式；
步骤3、采用Chebyshev定理和连续映射定理对步骤2获得的闭式表达式进行定量的MIMO系统渐近性能分析，深度挖掘无蜂窝大规模MIMO系统的系统参数对系统性能的深层影响；
上式中，Rmk表示空间相关矩阵；上式根据空间相关信道R_mk的性质来对系统进行渐近性能分析；
步骤4、根据步骤2获得的闭式解提出由于导致信道的空间相关性导致无蜂窝大规模MIMO系统性能损失的有效补偿方案，即研究无蜂窝大规模MIMO系统中天线数量、RIS相移矩阵、传输功率等参数来对由于相关性所导致系统性能降低的因素并进行补偿；构建能量损耗模型，并根据构建的能量损耗模型获得无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的能量效率；
步骤5、根据步骤4所提出由于导致信道的空间相关性导致无蜂窝大规模MIMO系统性能损失的有效补偿方案，并根据构建的能量损耗模型对无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的能量效率进行研究；为了最大化无蜂窝大规模MIMO系统的能量效率，通过联合优化RIS相移矩阵和功率分配系数来最大化系统能量效率。
作为优选，步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、假定基于RIS和空间相关Rician信道的无蜂窝大规模MIMO系统由一个中央处理单元、M个AP(无线接入点)、R个RIS和K个用户组成；其中：每个AP配置L根天线，每个RIS有S个反射单元，每个用户有N根天线；第m个AP到第r个RIS的信道矩阵表示为Gmr∈CL×S；第r个RIS到第k个用户的信道矩阵表示为Grk∈CS×N；第m个AP到第k个用户之间的信道矩阵表示为Gmk∈CL×N，其中C表示复数域的集合，L、S、N分别指L根天线、S个反射单元、N根天线；同时假定第m个AP到第r个RIS的信道、第r个RIS到第k个用户的信道、第m个AP到第k个用户之间的信道都由于天线间距较小、散射条件较差或RIS反射元件密集部署等原因不可避免的受到影响，那么实际无线传播环境中存在空间相关性为空间相关的Rician信道，每个RIS可以独立的对入射信号进行反射处理；
步骤1.2、根据克罗内克乘积(Kronecker)分别对无蜂窝大规模MIMO系统内第m个AP到第r个RIS的信道、第r个RIS到第k个用户的信道、第m个AP到第k个用户之间的信道建模，则将Gmr、Grk和Gmk进一步表示为：
上式中，Hω1、Hω2和Hω分别表示第m个AP到第r个RIS、第r个RIS到第k个用户和第m个AP到第k个用户的大规模衰落矩阵，三者都是满足独立同分布的随机变量；ΘA和ΘR分别表示第m个AP处和第r个RIS发送端的相关矩阵，ΘT和ΘD分别表示第r个RIS接收端和第k个用户处的相关矩阵；
步骤1.3、根据空间相关信道的性质，将信道Gmr、Grk和Gmk的分布特性表示为：
上式中，表示矩阵Gmr∈CL×S服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第m个AP处的相关矩阵和第r个RIS接收端的相关矩阵的克罗内克乘积；表示矩阵Grk∈CS×N服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第r个RIS发送端的相关矩阵和第k个用户处的相关矩阵的克罗内克乘积；表示矩阵Gmk∈CL×N服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第r个RIS发送端的相关矩阵和第r个RIS接收端的相关矩阵的克罗内克乘积；L、S、N分别指L根天线、S个反射单元、N根天线；
步骤1.4、根据RIS协助的无蜂窝大规模MIMO系统传输特性，则第m个AP到第k个用户的信道矩阵表示为：
Gmrk＝Gmk+GmrΘrGrk (7)
上式中，表示第r个RIS的相移矩阵，θr,s∈0,2π表示第r个RIS中第s个反射单元的相移系数，且此外，表示所有RIS的集合，表示RIS反射系数的可行集合；
为了研究更加广义的信道传输模型，这里假设是理想的RIS，即与RIS元素相关联θr,s的振幅和相位都可以被独立和连续地控制，进一步表示为：
上式中，符号表示将符号左边定义为符号右边；
步骤1.5、在导频阶段，将接收到的信号投影到导频矩阵上并进行解扩操作得到信号Ymk，然后采用传统的MMSE方法来获得估计后的信道Gmrk：
上式中，E{·}表示取期望操作，和分别表示Gmrk和Ymk的共轭转置操作。
作为优选，步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1、对于基于RIS(可重构智能反射面)和空间相关Rician信道的无蜂窝大规模MIMO系统传输架构，将无蜂窝大规模MIMO系统的总能量损耗Ptotal表示为：
上式中，Pm表示在第m个AP处进行信号处理的相关电路组件的功率，Rsum表示无蜂窝大规模MIMO系统的总频谱效率，Pbt,m表示与第m个AP相关的前端链路功率损耗，P0,m表示第m个AP回程链路损耗，且Pr(b)表示第r个RIS处每单位硬件在具有b位分辨率相位精度移相器的功率损耗；
步骤5.2、根据无蜂窝大规模MIMO系统Ptotal得到系统能量效率ηEE的表达式：
上式中，B表示传输带宽，Rsum表示系统的总速率，Ptotal表示系统的总功耗；ηEE表示系统有效传输速率与系统信号发射总功率的比值，其描述了系统单位能量可以获得的传输比特数量，它代表了系统对能量资源的使用效率，该指标对于实现未来绿色通信、推动“碳达峰、碳中和”目标具有重要的研究价值与意义；通常，功率控制是通信系统中重要的要求，其可以通过不同的功率分配策略来有效调节功率分配系数来达到优化系统性能的目标。特别的，对于该系统模型，可以通过联合调节功率分配系数和RISs的相移矩阵来有效地调节不同入射信号的传输相位和功率来达到提高系统信道的能力，进而可以最大化系统的总传输信号强度、降低系统干扰，这将有效地提升用户端接收信号功率、不断提高系统空间自由度和空间分集增益，最终达到最大化系统能量效率的目标；
步骤5.3、根据步骤5.2获得的系统能量效率ηEE，在功率约束条件下，通过联合优化RIS相移矩阵和功率分配方案来实现最大化系统的能量效率，联合优化RIS相移矩阵和功率分配方案具体建模为：
上式中ρk＝[ρ1k，ρ2k，...，ρMk]，θr＝[θr，1，θr，2，...，θr，S]，ρmk表示与第m个AP相关的第k个用户的功率分配系数；Rth表示无蜂窝大规模MIMO系统的最小频谱效率约束，ρmax表示对用户功率的最大限制；
步骤5.4、联合优化RIS相移矩阵和功率分配方案问题通常是NP-hard问题，不能通过当前软件来直接求解的非凸约束非凸二次型优化问题；本发明采用交替优化算法对联合优化RIS相移矩阵和功率分配问题进行求解与分析，为无蜂窝大规模MIMO系统提供最大化能量效率。
本发明的有益效果是：
对于无蜂窝大规模MIMO系统，本发明通过联合调节功率分配系数和RISs的相移矩阵来有效地调节不同入射信号的传输相位和功率来达到提高系统信道的能力，进而可以最大化系统的总传输信号强度、降低系统干扰，这将有效地提升用户端接收信号功率、不断提高系统空间自由度和空间分集增益，最终达到最大化系统能量效率的目标。
本发明充分考虑RIS可以通过软件式的编程方式对入射电磁波信号方向、相位、振幅和极化方式等特性进行波束控制、波束吸收等功能，进而可以智能地重构系统传输的无线信道，达到改善系统信道容量、降低系统损耗目的的巨大系统性能优势。
相对于现有技术，本发明的基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统功率设计的方法，为系统提供了高速率、大容量的均匀服务。
附图说明
图1为本发明的基于RIS和空间相关Rician信道的系统框架图；
图2为本发明基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统功率设计的方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
实施例一
考虑到在实际条件下由于RIS的大量反射单元在有限的空间进行密集部署而导致系统中信号在传输环境中所表现出来的空间相关性问题，本申请实施例一提出了如图1所示基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统传输架构，还给出一种如图2所示基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统功率设计的方法：
步骤1、建立基于RIS(可重构智能反射面)和空间相关Rician信道的无蜂窝大规模MIMO系统传输架构；
步骤2、根据信号传输特性，采用传统的MMSE信道估计方法获得无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的估计信道，根据信号传输特性使用随机矩阵理论和大数定理获取该无蜂窝大规模MIMO系统性能指标的闭式表达式；
步骤3、采用Chebyshev定理和连续映射定理对步骤2获得的闭式表达式进行定量的MIMO系统渐近性能分析，深度挖掘无蜂窝大规模MIMO系统的系统参数对系统性能的深层影响；
上式中，Rmk表示空间相关矩阵；
步骤4、根据步骤3获得的闭式解提出由于导致信道的空间相关性导致无蜂窝大规模MIMO系统性能损失的有效补偿方案，即研究无蜂窝大规模MIMO系统中天线数量、RIS相移、传输功率等参数来提高由于相关性所导致系统性能降低的因素并进行补偿；
步骤5、根据步骤4所提出由于导致信道的空间相关性导致无蜂窝大规模MIMO系统性能损失的有效补偿方案，对无蜂窝大规模MIMO系统传输架构的能量效率进行研究；为了最大化无蜂窝大规模MIMO系统的能量效率，通过联合优化RIS相移矩阵和功率分配方案来最大化系统能量效率。
实施例二
在实施例一的基础上，本申请实施例二提供了实施例一中基于RIS和空间相关信道的无蜂窝大规模MIMO系统功率设计的方法的详细方案：
1、首先，获得信道的分布特性；
假定无蜂窝大规模MIMO系统由一个中央处理单元、M个AP(无线接入点)、R个RIS和K个用户组成；其中：每个AP配置L根天线，每个RIS有S个反射单元，每个用户有N根天线；第m个AP到第r个RIS的信道矩阵表示为Gmr∈CL×S；第r个RIS到第k个用户的信道矩阵表示为Grk∈CS×N；第m个AP到第k个用户之间的信道矩阵表示为Gmk∈CL×N，其中C表示复数域的集合，L、S、N分别指L根天线、S个反射单元、N根天线；同时假定第m个AP到第r个RIS的信道、第r个RIS到第k个用户的信道、第m个AP到第k个用户之间的信道都由于天线间距较小、散射条件较差或RIS反射元件密集部署等原因不可避免的受到影响，那么实际无线传播环境中存在空间相关性为空间相关的Rician信道，每个RIS可以独立的对入射信号进行反射处理；
根据克罗内克乘积(Kronecker)对无蜂窝大规模MIMO系统内第m个AP到第r个RIS的信道、第r个RIS到第k个用户的信道、第m个AP到第k个用户之间的信道分别建模，则将Gmr、Grk和Gmk进一步表示为：
上式中，Hω1、Hω2和Hω分别表示第m个AP到第r个RIS、第r个RIS到第k个用户和第m个AP到第k个用户的大规模衰落矩阵，三者都是满足独立同分布的随机变量；ΘA和ΘR分别表示第m个AP处和第r个RIS发送端的相关矩阵，ΘT和ΘD分别表示第r个RIS接收端和第k个用户处的相关矩阵；
获得信道的分布特性为：
上式中，表示矩阵Gmr∈Ca×b服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第m个AP处的相关矩阵和第r个RIS接收端的相关矩阵的克罗内克乘积；表示矩阵Grk∈Ca×b服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第r个RIS发送端的相关矩阵和第k个用户处的相关矩阵的克罗内克乘积；表示矩阵Gmk∈Ca×b服从均值为0、方差为的正态分布，且表示第r个RIS发送端的相关矩阵和第r个RIS接收端的相关矩阵的克罗内克乘积；L、S、N分别指L根天线、S个反射单元、N根天线；
2、然后采用传统的最小均方误差信道估计方法获得估计后的信道；
根据RIS协助的无蜂窝大规模MIMO系统传输特性，则第m个AP到第k个用户的信道矩阵表示为：
Gmrk＝Gmk+GmrΘrGrk
上式中，表示第r个RIS的相移矩阵，θr,s∈0,2π表示第r个RIS中第s个反射单元的相移系数，且此外，表示所有RIS的集合，表示RIS反射系数的可行集合；
为了研究更加广义的信道传输模型，这里假设是理想的RIS，即与RIS元素相关联θr,s的振幅和相位都可以被独立和连续地控制，进一步表示为：
上式中，符号表示将符号左边定义为符号右边；
在导频阶段，将接收到的信号投影到导频矩阵上并进行解扩操作得到信号Ymk，然后采用传统的最小均方误差估计(minimum mean squared error,MMSE)方法来获得估计后的信道Gmrk：
上式中，E{·}表示取期望操作，和分别表示Gmrk和Ymk的共轭转置操作。
3、然后根据信号的传输特性，进而使用随机矩阵理论和大数定理获取该系统模型下系统性能指标的闭式表达式。
4、其次，通过采用Chebyshev定理和连续映射定理即和来对系统的渐近性能进行深入分析，进一步深刻理解系统参数对于系统性能的影响。此外，针对所提出的传输架构，得到该系统的总能量损耗模型进而获得系统的总能量效率。由于能量效率是系统非常重要的性能指标，其对于实现未来绿色通信、推动“碳达峰、碳中和”目标具有重要的研究价值与意义。
5、最后，根据获得的能量效率表达式，该发明进而提出了通过联合优化RIS相移矩阵和功率分配系数来最大化该新颖系统架构的能量效率。
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