面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。     

基于智能反射面辅助的无线供电通信网络鲁棒能效最大化算法

为了解决能量收集效率易受到障碍物阻挡和信道不确定性影响的问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无线供电通信网络鲁棒能效(EE)最大化算法。首先,考虑最小收集能量、IRS相移、最小吞吐量等约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化能量波束、相移、传输时间的多变量耦合非线性资源分配模型。然后,利用最坏准则、变量替换和S-Procedure等方法,将原非凸问题转换为确定性凸优化问题,同时,提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法比较,该文算法具有较好的能效和鲁棒性。     

基于智能反射面的无线抗干扰通信方法

由于无线信道的开放性,当前无线通信系统愈发受到恶意干扰攻击. 为了提高无线通信干扰能力,提出了一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface, IRS）的抗干扰通信方法. 针对IRS辅助的通信抗干扰系统,考虑在用户接收信干噪比约束和连续相移约束下,建立非线性、多变量耦合的功率最小化资源分配模型,以实现频谱和能量性能的双向提升. 利用交替优化和半正定松弛求解原变量耦合的非凸优化问题,以得到最优发射波束和IRS相移. 此外,针对模型求解复杂度高的问题,还提出了一种低复杂度算法以得到发射波束的低复杂度闭式解. 同时,进一步提出了一种实用且快速响应的经验算法,以应对时变高动态干扰. 仿真结果表明,与现有未引入IRS方案相比,所提算法在各种情况下收敛迅速,并且功率消耗和干扰容限都有约30 dB的性能提升.     

基于智能反射面辅助的无人机中继系统安全通信方法

为了提高无人机中继系统的安全通信性能,解决无线信道受障碍物遮挡问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无人机(UAV)中继系统安全通信方法。在所提方法中,通过联合优化UAV的位置、基站波束成形和IRS相移,最大化系统的最小保密速率。为了解决这个复杂的非凸优化问题,该文将原问题分解为UAV位置优化子问题、波束成形和IRS相移优化两个子问题。使用1阶泰勒展开处理优化问题中的非凸项,然后提出一种交替优化的算法进行求解。仿真结果表明该文提出的算法能提高系统的最小保密速率,并且具有良好的收敛性。     

智能反射面协助下的通信感知一体化系统

路径衰弱问题严重制约城市密集区域通信感知一体化系统的性能的提升,为此提出了一种IRS协助下的通信感知一体化系统设计方法。该系统设计的目标是在用户所需SNR、一体化基站发射功率和IRS相位满足系统设计的需求下,通过设计一体化基站的波束成形矢量和IRS的相移矩阵来最大化雷达SNR。然而上述优化问题受IRS相移矩阵高次单位模的限制,要想获取该非凸优化问题的解非常困难,创新性地提出基于MM迭代优化算法,该算法首先利用MM算法对IRS相移矩阵进行降次,然后采用内点法来求解带单位模约束的QCQP问题。为了降低求解IRS相移矩阵子优化问题的复杂度,进一步提出了二分查找算法,来获取相移矩阵的闭式解,使其满足智能驾驶等应用对低时延的需求。实验结果表明相比于没有IRS的传统方法,IRS协助下的通信感知一体化系统可以提供间接的数据通信和目标探测路径,从而有效地提高通信数据传输和雷达目标探测的性能。     

可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。     

IRS辅助的安全通信系统波束成形嵌套优化算法

智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）是一种通过重新配置无线传播环境,提高无线通信网络安全性的绿色通信新技术。该文针对IRS辅助的多输入单输出安全通信系统,考虑在合法用户保密率约束下,联合优化基站处的发射波束成形和IRS处无源移相器的反射波束成形,使基站的发射功率最小。为了求解多变量耦合的非凸优化问题,我们提出了拉格朗日函数和粒子群嵌套优化算法,使用粒子群算法搜索IRS的反射波束成形,拉格朗日函数求解对应的发射波束成形,获得非凸优化问题的次优解。论文仿真比较了不同算法下基站所需的发射功率,结果表明所提算法基站所需发射功率更低。      

基于IRS辅助的SWIPT物联网系统安全波束成形设计

为满足绿色万物互联的智能信号处理部署和物理层安全的新要求,针对基于智能反射面辅助的无线携能通信物联网系统中可持续能量供应紧缺问题,提出了一种安全波束成形设计方法。考虑保密速率、发射功率和IRS反射相移约束,以最大化能量采集器采集功率为目标,联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及IRS相移,将优化问题建模为具有二次型约束的非凸二次型规划问题。利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题,并提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。仿真结果表明,所提算法能够快速收敛,且与基准方案相比能有效地提升性能。     

IRS多分区辅助太赫兹多子阵列波束成形设计

在智能反射表面（IRS）辅助太赫兹（THz）通信系统中，为突破信道稀疏性对系统空间多路复用增益的限制，提出收发端采用宽间隔多子阵列混合波束成形架构，设计IRS多分区辅助THz多子阵列的传输方案。首先，基于频谱效率最大化原则，构建一个含有多变量耦合和非凸约束的非凸目标函数；然后，将优化问题解耦成2个易于求解的子问题，即IRS反射系数矩阵设计问题和收发端混合波束成形矩阵设计问题；最后，采用黎曼流形优化算法计算IRS反射系数矩阵，并通过数理推导得到混合波束成形矩阵的闭式解。仿真结果表明，与基准方案相比，所提方案可以获得更好的频谱效率。     

IRS辅助的共生无线电系统鲁棒优化算法设计

共生无线电技术可用于提高频谱效率与能量效率,但其中物联网接收机的接收信号强度较弱,在共生无线电系统中部署智能反射表面是针对该问题的一种有效解决方案。首先,在完美信道状态信息可知时,考虑基站信息速率要求、反射单元相移的约束、反向散射设备的解码顺序与反射系数的约束,联合优化无源波束赋形与反向散射设备的反射系数来最大化所有反向散射设备中最小的吞吐量。然后,考虑到系统中的实时完美信道状态信息很难获得的问题,提出了针对不完美信道状态信息的鲁棒优化算法。仿真结果验证了智能反射表面可使共生无线电系统性能大幅提升,相较于保守方法,所提的鲁棒优化算法可降低不完美信道状态信息造成的性能下降。     

基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。     

基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA).考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型.利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解.仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能.     

协同系统鲁棒波束成形算法研究

由于实际很难获得理想信道状态信息(CSI),传统协同波束成形算法性能严重下降。设计对信道误差具有鲁棒性的波束成形算法具有重要的实际意义。针对放大转发协同系统最大化目的节点信噪比(SNR)准则下的波束成形设计,提出对应鲁棒算法。该算法从最坏情况鲁棒设计思想出发,建立保证鲁棒性的最优化问题,应用扩展S引理和Schur补定理将该问题由初始不可解转化为可解的准凸问题,进而求解出保证鲁棒性的波束成形因子。仿真表明:同等CSI偏差下,所提鲁棒算法的中断概率性能优于传统波束成形算法。     

基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计

为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用IRS提高微小区用户在一定解码错误概率下的短数据包传输性能,建立一个联合优化波束向量和IRS相移向量的微小区用户和速率最大化问题模型。通过交替固定优化变量的方式,将该非凸优化问题拆分为两个子问题,利用逐次凸逼近(SCA)的方法将原问题转换成凸优化问题,并利用交替优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法通过部署IRS可以有效减弱异构场景下对于微小区用户的干扰,同时由于IRS的部署能够有效优化波束成形向量进而提高微小区用户的短包传输性能,并且IRS的通信增强效果与微小区用户的解码错误概率以及IRS反射单元的数量有直接关系。     

智能反射面辅助的太赫兹卫星通信鲁棒安全波束成形算法

本文针对智能反射面辅助的太赫兹卫星通信系统，提出一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形算法，以提升系统的物理层安全性能.首先，在智能反射面辅助的太赫兹卫星系统采用多播传输技术向多个合法用户发送信号，并且在其覆盖区域内存在多个窃听者的场景下，建立以卫星发射功率最小化为目标函数，合法用户的可达速率和可达安全速率满足要求为约束的联合优化问题.其次，考虑到非完美信道状态信息导致可达速率和可达安全速率均为非凸的概率约束，提出采用二阶泰勒展开和S程序方法对其进行转化，并进一步通过半正定规划完成智能反射面的相移矩阵和卫星发射功率的联合优化设计.最后，计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.     

IRS辅助毫米波MIMO系统波束赋形优化的低复杂度方案

智能反射表面（intelligent reflective surface,IRS）被认为是无线通信网络的前景技术之一。然而由于IRS无源波束赋形优化受到本身所具有的非凸恒模约束,现有工作在IRS辅助的多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）系统中的研究只能得到次优解且具有较高的复杂度。本文考虑一个单用户IRS辅助通信的毫米波MIMO系统,为了最大化频谱效率,优化通信接入点AP（access point）端有源和IRS端无源波束赋形矩阵。首先将有源和无源波束赋形矩阵解耦,得到AP的最优有源波束赋形解,将IRS无源波束赋形设计问题推导为一个非凸二次约束二次规划（quadratically constrained quadratic programming,QCQP）问题;采用低复杂度的连续闭式解（successive closed form,SCF）算法求解IRS无源波束赋形矩阵,为了衡量SCF算法性能,分析对比了现有的最优分支界定（branch and bound,BnB）算法。仿真结果验证了SCF算法在IRS相移连续和离散时均能在较低复杂度达到较高的频谱效率性能。      

中断约束下的星空认知网络分布式鲁棒波束成形算法

针对卫星通信网和无人机通信网共享频谱资源构成的星空认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的分布式鲁棒波束成形算法,以提升网络的频谱效率和传输可靠性.在所有信道误差均服从复高斯分布的条件下,建立以总的发射功率最小化为目标函数,以用户信干噪比中断概率约束满足要求为约束的联合优化问题.通过引入松弛变量,将非凸的联合优化问题转换成两个独立的分布式优化问题,并进一步提出利用舒尔补和拉格朗日对偶的迭代算法得到卫星和无人机网络的波束成形权矢量.计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.     

卫星网络和高空平台网络频谱共存下的分布式鲁棒波束成形算法

面向由卫星网络和高空平台网络有机结合的星空融合网络,提出一种基于非完美信道状态信息的分布式鲁棒波束成形算法。首先,在卫星网络和高空平台网络分别采用多播技术和非正交多址技术服务多个用户的场景下,以最大化网络和速率为目标函数,并以满足各个用户速率需求为约束,建立卫星和高空平台发射功率受限为约束的优化问题。其次,在仅能获取用户非完美信道状态信息且仅能实现非完美连续干扰消除的情况下,采用S-procedure和连续凸逼近对非凸问题进行转化,并进一步提出基于拉格朗日对偶的分布式波束成形算法,以实现网络间的频谱共享。最后,计算机仿真表明所提分布式算法相比现有工作能以更低的信令开销获取更高的频谱效率。     

不准确CSI下智能反射表面辅助的多用户系统物理层安全方案设计

该文研究智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)辅助的多用户下行系统中的物理层安全的优化问题。多个用户之间的信息需要相互保密,每个时隙,非信息传输的目标用户视为窃听者,因此这是一个多窃听者的安全传输系统。由于信道的时变性,基站拥有窃听信道的信道状态信息(Channel State Information, CSI)为与真实的CSI间存在误差的过时信息。在此条件下,以系统最坏情况下的保密速率最大化为目标,对基站发射信息信号和人工噪声波束成形矢量,以及IRS的相移矩阵进行联合优化。原始优化问题为非凸半正定规划问题,利用松弛变量、惩罚函数、Charnes-Cooper变换和交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于基准方案,该文所提出的优化算法能有效提高系统的保密速率。     

基于IRS辅助的MIMO车联网系统联合波束成形设计

针对MIMO车联网系统中V2I和V2V共享频谱的情形,提出了一种IRS辅助的联合波束成形设计方法。在保证V2V用户数据速率需求、V2I基站发射功率受限和IRS反射相移模约束等条件下,以最大化V2I用户的信道容量为目标,联合优化基站端发送预编码和IRS端的反射相移矩阵。采用最小均方误差规则、矩阵分析理论和内逼算法把非凸且变量耦合的优化问题转换为解耦后的凸优化问题,并提出一种交替迭代优化算法获得原问题的解。对所提算法的性能进行仿真,分析了IRS反射单元数、IRS部署位置和车速对车联网频谱效率的影响。仿真结果表明,所提算法收敛性较好,若在基站附近部署IRS,利用所提的联合波束成形方法能最大限度地提高车联网频谱效率。