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。     

OFDM雷达信号联合优化设计与处理方法

本文针对机载雷达探通一体化信号设计与处理的难匹配问题,提出正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）雷达信号联合优化设计与处理方法。首先,基于机载探通一体化系统发射和接收信号链路建立线性接收模型,接着基于最小二乘估计理论提出雷达脉压算法和通信解调算法;然后,分别推导雷达脉压和通信解调后的输出信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）,以雷达和通信输出SNR加权最大化为目标建立优化问题模型。由于该优化问题是一个NP难问题,本文提出降次-交替方向乘子法获取近似解。最后,通过仿真验证本文所提方法可以通过参数动态调整,适应探通一体的需求,并保持探测和通信性能。     

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...     

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。     

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...     

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。     

智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。     

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。     

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。     

双智能反射面辅助的毫米波系统和速率最大化研究

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)作为一种低成本的无源设备，它能够智能地控制无线传播环境。考虑一种双IRS辅助下行毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统，通过联合优化两个反射面的反射相移矩阵和基站预编码矩阵，最大化多用户和速率，同时满足发射功率约束以及IRS反射系数的模一约束。由于两个反射面之间存在反射链路，优化问题中的优化变量高度耦合，因此采用交替优化对原问题进行解耦，子问题中分别采用流形优化和最小均方误差方法来求解。仿真结果表明，所提方案获得了比现有块坐标下降方案以及随机相位方案更好的和速率优势。     

多小区协作无人机通信感知一体化系统的资源分配

在通信感知一体化系统中,由于通信与感知两者的目的并不完全一致,这使得通信和感知之间的性能折中问题尤为关键。本文研究多小区协作联网无人机网络的通信感知一体化问题,其中基站作为通信感知收发器与无人机用户通信,同时估计感知目标的位置。基于此,联合优化多个基站协作发射功率控制以及无人机用户的轨迹来平衡感知和通信性能,在满足无人机用户的信干噪比需求和感知目标定位的克拉美罗下界需求基础上,最小化基站的能量消耗。该问题是一个非凸优化问题,通常难以直接进行求解。为解决该问题,本文提出基于交替优化的联合基站功率控制与无人机轨迹优化方案,分别利用半正定松弛技术和连续凸近似技术对基站功率控制和无人机轨迹进行优化设计。最后,实验仿真结果验证了所提联合优化方案的性能。     

通信感知一体化混合波束赋形技术

为解决无线通信与感知的性能日益强大而带来的频谱资源紧缺的问题，通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)技术逐渐开始受到重视。在目前最有发展潜力的毫米波(millimeter Wave, mmWave)多输入输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)混合波束赋形系统基础上，提出了一种通信感知一体化的波束赋形算法。使用均方误差(Mean Square Error, MSE)衡量该系统的通信和雷达的性能，通过引入权重因子将通信与雷达的性能指标综合考虑，得到通感一体化波束赋形系统的最优解。针对求解过程中的非凸优化问题，提出了基于坐标迭代的交替优化算法对问题进行求解。针对不同权重因子，对通信的频谱效率和雷达的波束方向图进行了仿真，仿真结果验证了所提方案可以实现通信感知一体化系统下通信与感知性能的折中。     

一种基于贪心算法的雷达网通信资源调度策略

针对组网雷达探测通信一体化的需求,从适应组网雷达通信拓扑时变和时间资源动态优化角度出发,提出了一种基于贪心算法的雷达组网通信资源调度策略.该方法建立了一种基于雷达时分通信的矩阵拓扑模型,用于实现通信节点应答冲突的预判与规避,同时根据通信矩阵拓扑特征,以最大时间资源节省为目标构建了贪心策略,获得了优化的时间资源调度方案....     

自持续HIRS辅助的MU-MISO系统公平性研究

针对自持续智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）存在牺牲系统性能和实施难度大等问题,提出了一种包含被动元件和主动元件的混合IRS(Hybrid IRS,HIRS)自持续辅助多用户多输入单输出（Multi-User Multiple Input Single Output, MU-MISO）系统的公平性传输方案。为了实现多用户通信的公平,联合考虑基站的主动波束成形和HIRS系数矩阵,建立了以最大化最小用户速率为目标的优化问题。然而,由于约束条件和目标问题中存在多变量耦合,导致优化问题是非凸的。因此,将原始问题分解为2个单变量的子问题,然后利用逐次凸近似和半正定松弛方法获得每个子问题的近似解,最后利用交替优化算法迭代求解每个子问题。仿真结果表明,所提优化方案可有效提高系统的最小速率。     

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.     

基于智能反射表面大规模MIMO-NOMA系统频谱效率分析

为了进一步提高频谱效率,在大规模多输入多输出(MIMO)系统中引入了非正交多址(NOMA),然而当基站与用户之间的信道较差时,这很难保证用户的频谱效率。为解决这一问题,探讨了基于智能反射表面(IRS)的大规模MIMO-NOMA系统,来保证用户的频谱效率。具体地,首先考虑了IRS辅助的大规模MIMO-NOMA系统模型。然后根据簇头选择算法,为每个波束选择一个簇头来设计模拟预编码。之后,根据等效信道的相关性对用户进行分组,选择在每个波束中等效信道增益最强的用户来设计数字预编码。最后联合优化基站的功率分配和IRS的相移矩阵,来保证用户频谱效率的公平性,即最大化最小频谱效率。仿真结果表明,与没采用IRS的大规模MIMO-NOMA系统相比,IRS辅助的大规模MIMO-NOMA系统可显著改善最弱用户的频谱效率。     

智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法

为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）算法。首先,考虑基站导频约束及IRS相移约束,建立一个压缩感知模型。然后,通过自适应地细化变换矩阵的分辨率,避免稀疏信号的细节丢失;再利用信道在不同子载波处共享的公共稀疏性,对多个子频带进行联合估计。最后利用级联信道的双结构稀疏性,将信道估计扩展至多用户场景。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法能以较小的导频开销获得更高的准确性。     

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。     

分布式IRS辅助毫米波MU-MISO系统联合波束成形设计

为解决非视距场景下毫米波多用户多输入单输出(MU-MISO)系统下行链路的可靠性通信问题,提出一种分布式智能反射表面(IRS)辅助多用户通信的联合波束成形设计方案.考虑功率和恒模约束,以用户加权和速率最大为目标,将基站有源波束成形和多个IRS无源波束成形联合建模为非凸优化问题.利用闭式分式规划技术解耦该联合优化问题为易...