IRS辅助的NOMA无人机网络安全速率最大化算法

该文研究了智能反射面(IRS)辅助基于非正交多址接入(NOMA)技术的无人机(UAV)网络中的安全传输。为了使系统安全速率最大化，该文提出联合优化无人机位置、串行干扰消除解码顺序、IRS反射矩阵和UAV发射功率的资源优化问题。由于优化问题是一个混合整数非凸优化问题，该文提出一种基于块坐标下降的迭代算法，将原问题分解为3个子问题，采用基于惩罚、半正定松弛和连续凸逼近的方法求解子问题。仿真表明，所提算法的系统安全速率优于没有IRS辅助的NOMA方案和没有IRS辅助的正交多址方案。     

IRS和人工噪声辅助的MIMO-SWIPT系统安全传输方案设计

针对多天线无线携能通信系统中能量收集节点作为潜在窃听者的信息安全问题，提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)和人工噪声辅助的物理层安全传输方案。首先考虑发射功率、能量收集门限以及IRS单位模约束，以最大化系统安全速率为优化目标，在合法用户直射链路不可用的情况下，联合设计发射端波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵，建模一非线性多变量耦合的非凸优化问题；接着利用均方误差准则等价转换非凸目标函数，并利用连续凸逼近方法(Successive Convex Approximation, SCA)处理非凸的能量收集约束；最后基于交替优化框架，分别用拉格朗日对偶方法和基于价格机制的优化最小化(Majorization-Minimization, MM)算法求解发射端变量和IRS端变量。仿真结果表明，与现有方案相比，所提算法能够在保障能量收集需求的同时大幅度提升系统的安全性能。     

智能反射面辅助的毫米波MIMO系统波束成形设计

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS),也被称为可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)或大型智能表面(Large Intelligent Surface, LIS),通过重新配置无线通信传输环境,可以有效提高通信质量。考虑IRS辅助的毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)下行系统,通过采用流形优化(Manifold Optimization, MO)技术处理,协同优化IRS的无源波束成形、功率分配、预编码矩阵以及合并矩阵,以最大化多用户和速率。由于利用流形优化算法设计的最佳目标函数是非凸的,因此利用毫米波级联信道的内在结构,将非凸问题转换为更加容易处理的问题。仿真结果表明,所采用的MO方案能获得比最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)方案以及随机相位方案更好的和速率性能。     

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。     

基于不完美硬件系统的双智能反射面辅助波束赋形设计

在发射端具有不完美硬件的多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中，存在失真噪声和干扰噪声，这导致用户侧接收信号受损，系统频谱效率低下。为解决此问题，考虑使用双智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）辅助，联合优化基站波束赋形矩阵和两个IRS的反射相移矩阵，最大化多用户和速率。目标函数是变量高度耦合、复杂的非凸优化问题，分别使用交替优化方法、半正定松弛（Semi-Definite Relaxation,SDR）算法和奇异值分解归一化的方法求解。仿真结果表明，在发射端具有不完美硬件的MIMO系统中，与单IRS辅助和无IRS方案相比，使用双IRS辅助通信能够获得更好的系统频谱效率。     

基于IRS的无人机安全通信能耗优化

为了提升系统有窃听者存在时的安全能耗效率,设计了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)的安全能耗优化算法。该算法以最大化系统安全能耗效率为目标求解无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)飞行轨迹、基站发射功率和IRS反射相位的联合优化问题。由于该联合优化问题是多变量耦合问题,将其解耦为单独优化无人机基站轨迹、IRS相位矩阵和基站发射功率的三个子问题,最后用连续凸逼近的方法进行求解。实验结果表明,对于反射单元数量为64的IRS,所提出的基于IRS的能耗优化算法相比传统安全速率优化算法能提升系统10%的安全能耗效率。而相比不使用IRS的优化算法,能提升系统300%的安全能耗效率,并且提升倍数还将随着IRS反射单元数量增加而增加。     

智能反射面辅助NOMA系统上行链路速率优化算法

为了优化非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access, NOMA)系统上行链路速率，文中利用智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)可以改变入射信号相移的特性对NOMA系统上行传输速率进行研究。为了最大化和速率，提出联合优化用户发射功率和IRS的相位偏移的问题，首先采用低复杂度的块坐标下降(Block Coordinate Descent, BCD)算法将原始优化问题分解成两个简化的子问题，再通过交替优化算法求解简化后的两个子问题。实验仿真结果证明该优化方案可以显著提升系统和速率。     

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。     

智能反射表面辅助的MISO通信系统的物理层安全设计方案

智能反射表面(IRS)可通过调整反射单元的相位来提升无线通信物理层安全.针对IRS辅助的多输入单输出(MISO)通信系统,提出一种基于交替迭代的物理层安全设计方案.首先基于安全速率最大化原则,构建一个含有非凸约束的非凸目标函数;然后采用丁克尔巴赫算法和黎曼流形优化算法将非凸问题转化为一系列易于求解的子问题;最后采用交替...     

智能反射面辅助多用户大规模MIMO系统的联合波束成形

智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）作为面向第6代通信的关键技术之一具有创新、高效、节能和成本效益高等特点,但其联合波束成形设计为非凸优化问题,仍然是具有挑战的难题。为此,提出了一种用于IRS辅助多用户大规模多输入多输出系统的联合波束成形设计方案,以实现系统数据速率最大化。该方案在基站端采用迫零波束成形以消除用户间干扰,同时在IRS端设计了近最优反射波束成形以实现系统和数据速率最大化。仿真结果表明,该方案可获得较高的系统和数据速率,也为IRS位置布局的选择提供了数据支持与参考准则。     

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。     

基于统计信道信息的智能反射面辅助物理层广播算法设计

智能反射面(Intelligent Reflective Surface,IRS)作为一种非常有前景的新型无线中继技术,可以改变无线传输环境,有效提升无线系统的频谱和能量效率.提出了一种基于统计信道的IRS辅助物理层广播系统的传输方案,在仅已知统计信道时,联合设计基站波束成形和IRS反射相位,最大化最小用户的各态历经容量.目标函数非连续,IRS的模一约束导致对应的优化问题非凸,对此首先得到了近似问题目标函数的闭式表达式,随后将其解耦为两个子问题:子问题1对应基站波束成形设计,可直接求得闭式解;子问题2对应IRS反射相位设计,该问题依然非凸,采用基于软件无线电的方法获得了该问题的近似最优解.仿真结果表明,基于统计信道信息的传输方案在降低系统开销和算法复杂度的同时能够有效提升IRS辅助的物理层广播系统性能.     

智能反射面辅助及人工噪声增强的无线隐蔽通信

该文考虑一种智能反射面(IRS)辅助及人工噪声(AN)增强的无线隐蔽通信以提升隐蔽传输性能。首先，分析了Willie的探测性能并给出了总的最小探测错误概率下界表达式。 在此基础之上，构建以最大化有效吞吐量为目标函数，以隐蔽需求和最大AN发射功率为约束的优化问题。该优化问题为非凸的，通常很难直接求解。该文提出基于Dinkelbach方法的交替迭代算法联合设计IRS的反射系数和Alice的发射功率及Bob的AN发射功率。为了降低计算复杂度，进一步提出一种低复杂度算法以获取相应优化变量的解析表达式。仿真结果表明:与无IRS及无AN方案相比，所提方案可以显著提升隐蔽传输性能。     

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。     

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。      

和速率约束下衰落高斯MIMO广播信道的和功率优化

 本文研究了在系统和速率一定的条件下有着高斯噪声的衰落MIMO广播信道和功率最小化问题.该问题通常存在于无线通信系统动态资源分配中,是和功率约束下衰落MIMO下行链路和速率最大化的互补问题.首先利用MIMO MAC和MIMO BC的对偶性,将问题描述和转化为凸最优化问题,在此基础上,利用子梯度法和二分法,设计了相应的快速迭代的多用户注水算法,用于计算基站的发射功率.理论分析和数值仿真结果表明,该算法全局有效地收敛于最小的和功率.     

Joint power allocation and subcarrier pairing in OFDM-based cooperative relaying system

This paper proposes rate-maximized (MR) joint subcarrier pairing (SP) and power allocation (PA) (MR-SP&PA),a novel scheme for maximizing the weighted sum rate of the orthogonal-frequency-division multiplexing (OFDM) relaying system with a decode-and-forward (DF) relay.MR-SP&PA is based on the joint optimization of both SP and power allocation with total power constraint,and formulated as a mixed integer programming problem in the paper.The programming problem is then transformed to a convex optimization problem by using continuous relaxation,and solved in the Lagrangian dual domain.Simulation results show that MR-SP&PA can maximize the weighted sum rate under total power constraint and outperform equal power allocation (EPA) and proportion power allocation (PCG).     

Stiefel流形上的单边干扰对齐预编码

干扰对齐通过在接收端重叠干扰能有效的提升干扰信道的容量。单边干扰对齐是指仅仅只有发射端参与的干扰对齐技术,它不需要接收端的参与,与双边干扰对齐技术相比可以大大的减小反馈量。本文在干扰子空间弦距离最小化的改进单边干扰对齐预编码算法方案的基础上,提出将预编码矩阵建模于Stiefel流形上,能够将有约束的最优化问题转化为无约束的最优化问题进行求解。仿真结果表明,将预编码矩阵在Stiefel流形上建模后求解与普通的最优化算法相比有更快的收敛速度和更高的和速率。