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：2022-11-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115941010B

主分类号：H04B7/06

分类号：H04B7/06;H04B7/08;H04B7/0456;G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.07.18#著录事项变更;2023.04.25#实质审查的生效;2023.04.07#公开

摘要：本发明公开了一种基于分支界定的IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统波束赋形方法，基于IRS辅助CF‑mMIMO系统的WSR最大化问题，考虑了IRS相位为更加实际的离散的情况，约束条件为接入点端最大传输功率和IRS端相位可行解，本发明首先通过拉格朗日对偶转化算法将原始优化问题解耦为两个子优化问题：接入端有源波束赋形问题和IRS端无源波束赋形问题。对于IRS端无源波束赋形问题，提出了一种基于分支界定的无源波束赋形算法，然后通过交替优化两个子问题，解决了原始非常具有挑战性的非凸优化问题。本发明提出的基于分支界定的无源波束赋形算法在低量化比特场景下显著优于MM波束赋形算法，更加适用于实际的应用场景。

主权项：1.一种基于分支界定的IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统波束赋形方法，其特征在于，包括以下步骤:构建IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统模型，包括均配备了N个天线的M个接入点，K个单天线用户，R个IRS，IRS的相移参数设置为离散并获取IRS各单元相移可取的离散集合；确定IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统模型的WSR最大化问题P1，具体为：将所有接入点的预编码矩阵和所有IRS的相移矩阵作为决策变量，以WSR最大化为优化目标，限定每个接入点到所有用户的预编码向量绝对值之和不能超过接入点的预编码向量绝对值阈值作为WSR最大化问题P1，WSR表示加权和速率；通过对WSR最大化问题P1依次进行拉格朗日对偶转换、二次变换得到优化问题P2；基于分支界定的无源波束赋形算法求解得到优化问题P2的全局最优解，所述基于分支界定的无源波束赋形算法具体包括：建立一个搜索树对于中与可行离散集关联的每个节点，求出节点的下界和上界，其中可行离散集表示算法迭代中所有IRS单元可取的离散值集合；在每次迭代中，选择一个父节点，并根据节点分支规则将其分支为两个子节点，分别求解两个子节点的下界和上界；使用边界更新规则更新搜索树的上限，随着迭代次数的增加，当上界和下界之间的差异低于允许的误差时，此时求解得到优化问题P2的全局最优解；构建IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统模型过程中，根据接入点到第k个用户的等效信道和预编码向量确定第k个用户的信干噪比SINRk，具体表达式为： 其中，表示M个接入点到第k个用户的等效信道，其中表示从第m个接入点到第k个用户的直接信道；Fm,r表示第m个接入点与第r个IRS之间的信道，Θr表示第r个IRS的相移矩阵，gr,k表示第r个IRS和第k个用户之间的信道，表示M个接入点到第k个用户的预编码向量，wm,k表示第m个接入点和第k个用户之间的预编码向量，σ2代表噪声分布的方差；所述WSR最大化问题P1的具体表达式为：P1: 其中，决策变量表示所有接入点的预编码矩阵，决策变量表示所有IRS的相移矩阵，表示第k个用户的权重，SINRk表示第k个用户的信干噪比，wm,k表示第m个接入点到第k个用户的预编码，表示接入点集合，θr,u表示第r个IRS的第u个单元的相移，表示IRS集合，表示IRS的单元集合，ρmax代表每个接入点最大的下行传输能量，表示θr,u可取的离散集合；所述通过对WSR最大化问题P1依次进行拉格朗日对偶转换、二次变换得到优化问题P2，具体包括：通过拉格朗日对偶转换方法，将P1解耦为：P1.1: 其中，目标函数γ＝[γ1,γ2,…,γK]T为引入的K维辅助变量，表示M个接入点到第i个用户的预编码向量；通过二次变换，将P1.1简化得到P1.2: 其中ξ＝[ξ1,…,ξK]T， qi,kΘ＝ai,k+θHbi,k，μk＝ηk1+γk，qk,kΘ表示i＝k情况下的qi,kΘ，θ表示相移矩阵Θ的对角元素，Fm表示第m个接入点和所有IRS之间的信道，gk表示所有IRS和第k个用户之间的信道，wi,m表示第i个接入点和第m个用户之间的预编码向量；对P1.2进一步简化，最终得到优化问题P2为：P2: 其中，f3θ＝θHΛθ-2Re{θHν}，其中bk,k是bi,k中i＝k的值，表示与ai,k共轭；所述基于分支界定的无源波束赋形算法具体包括：确定优化问题P2的下界和上界：令Θ＝θθH，将优化问题P2转换为：P2.1: diagΘ＝1RU,Θ＝θθH,其中gΘ,θ＝TrΛΘ-2Re{θHν}，表示每个IRS的单元可取的离散值集合，RU为θ的维度，L表示IRS每个单元可以配置的量化等级，θi表示IRS的第i个单元的相位角；将约束条件放松，P2.1转化为P2.2：P2.2: diagΘ＝1RU,Θ≥θθH,其中可行域的集合为：Tr表示求矩阵的迹运算，Θ≥θθH表示矩阵Θ-θθH是一个半正定矩阵，令θt为P2.2的最优解，那么P2.1的下界将得到的解θt投影到上得到unit为一个函数，对于一个N维向量x＝[x1,…xN]T，P2.1的上界其中表示第t次算法迭代中所有IRS单元可取的离散值集合；节点划分：在第t次迭代中，选择具有最小下界的第i★个节点进行划分，将具有最小下界的节点对应的可行域均匀划分为左右两个部分，即和其中：更新边界：对于节点划分得到的两个节点，分别求解得到其对应的根据和的较小值更新上界，下界和最优解分别为对应的gΘt,θt和Θt表示矩阵Θ第t次迭代时的更新值，和分别表示当前节点的θ左边界、Θ左边界和θ右边界，t表示目前正在迭代的次数。

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