申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117676601A

主分类号：H04W16/18

分类号：H04W16/18;H04B7/0413;H04B7/145;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种面向窃听环境下去蜂窝大规模MIMO系统的AIRS部署方法，方法首先提出了最大的用户处符号错误概率最小化优化问题，约束条件包括绝对安全限制约束、AIRS的位置范围和角度范围，通过块坐标下降算法将原始优化问题解耦为两个子优化问题：AIRS位置部署子问题和AIRS角度部署子问题，针对AIRS位置部署优化，使用逐次凸逼近算法将非凸子问题转化为凸问题，然后用凸优化求解器求解；针对AIRS的角度部署，提出了一种改进的粒子群优化方法解决。相比传统的粒子群方法，本发明提出的改进粒子群优化方法可以避免陷入角度优化的局部最优解，在符号错误概率性能上更优，还能实现可靠性和安全性的更好折中。

主权项：1.一种面向窃听环境下去蜂窝大规模MIMO系统的AIRS部署方法，其特征在于，包括以下步骤:构建窃听环境下AIRS辅助的去蜂窝大规模MIMO系统，系统包括M个接入点，各接入点有U个天线，K个单天线用户，有N个反射元件的AIRS；设定系统接入点与用户之间的直接链路被障碍物阻挡，用户只接收AIRS反射的信号；以最大的用户符号错误率最小化为优化目标，限定绝对安全率不小于设定阈值、限定AIRS位置需在距离坐标系中心位置最近和最远的位置之间以及限定AIRS的平面法向量是单位向量，建立绝对安全率限制下的最大的用户符号错误率最小化问题P1；将绝对安全率限制下的最大的用户符号错误率最小化问题P1解耦为AIRS位置部署子问题和AIRS角度部署子问题；基于给定AIRS法向量n的情况下优化AIRS位置，将AIRS位置部署子问题转化为凸优化问题P2并使用凸优化求解器求解得到最佳AIRS位置；基于给定AIRS位置的情况下优化AIRS法向量n，得到AIRS角度部署子问题的非凸优化问题P3；基于改进的粒子群算法求解非凸优化问题P3，利用粒子的多个代理来搜索给定空间中非凸优化问题P3目标函数的最小值，粒子表示AIRS法向量的潜在解，通过在若干次迭代期间更新粒子位置来求解非凸优化问题P3得到最佳AIRS法向量n。

全文数据：

权利要求：

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