波束赋形方法、装置、网络侧设备及智能反射面与流程

本发明涉及通信，特别是指一种波束赋形方法、装置、网络侧设备及智能反射面。

背景技术：

1、智能反射面(intelligent reflecting surfaces，irs)是一种由大量低成本的被动无源反射元件(reflecting elements，res)组成的平面。通过对每个re采用的相移进行适当编程，可以应用irss来灵活地修改无线传播环境，从而增强通信性能。

2、在现有技术中，在irs辅助通信的所有分析和优化方案都是假设输入信号遵循高斯分布，这只是一种理论上的假设，实际的发射信号一定是取自有限星座字母表，这些有限星座输入的方式势必会降低实际系统的频谱效率，特别是在高信噪比(signal tointerference plus noise ratio，snr)区域。而当下大部分研究仅仅存在于高斯输入的理论层面，在有限星座输入下的频谱效率优化复杂度较高。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种波束赋形方法、装置、网络侧设备及智能反射面，解决了现有技术的频谱效率优化复杂度较高的问题。

2、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种波束赋形方法，应用于网络侧设备，包括：

3、获取所有射频链路的第一信道状态信息(channel state information，csi)，第一csi包括网络侧设备与智能反射面irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

4、根据所述第一csi对优化目标进行近似处理，获得近似目标函数；

5、对所述近似目标函数进行迭代优化，获得所述近似目标函数的最优解，所述最优解是irs的相移矩阵；

6、向所述irs发送所述相移矩阵；

7、在所述irs根据所述相移矩阵完成相移调整的情况下，获取所有射频链路的第二csi；

8、根据所述第二csi确定预编码矩阵。

9、可选的，在获取所有射频链路的第一信道状态信息csi之前，所述方法还包括：

10、对irs辅助的下行多入单出(multiple input single output，miso)系统进行数学建模，获得用于波束赋形的参数模型；

11、所述参数模型包括以下至少一项：

12、所述第一信道的信道矩阵：其中r1表示h的第一相关矩阵，r2表示h的第二相关矩阵，表示h的矩阵分量；

13、所述第二信道的信道矩阵：其中，表示g的矩阵分量，r3表示g的第三相关矩阵；

14、参考信号：表示发射信噪比，gh表示g的共轭，表示irs相移矩阵，n表示irs的反射元数量，表示预编码向量，nt表示网络侧设备的天线数量，表示标准化的发射信号；

15、遍历互信息(ergodic mutual information，emi)的数学模型：im(x)表示网络侧设备和终端之间的互信息，e{im(γ)}表示函数im(γ)的期望，γ表示传输信噪比，fγ(x)表示对im(x)进行积分时变数x遵循传输信噪比γ的概率密度函数(probability density function，pdf)分布。

16、可选的，所述获取所有射频链路的第一信道状态信息csi，包括：

17、在第一时间段内，按照预设周期通过irs向终端发送第一参考信号；

18、接收所述irs发送的第一csi，所述第一csi是终端根据所述第一参考信号进行信道估计获得的；

19、通过标准均值和协方差矩阵估计所述第一时间段内接收到的所有第一csi，获得所述第一信道的第一相关矩阵和第二相关矩阵，并获得所述第二信道的第三相关矩阵。

20、可选的，所述根据所述第一csi对优化目标进行近似处理，获得近似目标函数，包括：

21、根据所述第一相关矩阵、所述第二相关矩阵以及所述第三相关矩阵，计算传输信噪比；

22、根据所述传输信噪比确定emi的近似表达式；

23、根据所述emi的近似表达式确定优化目标函数；

24、对所述优化目标函数进行简化处理，获得所述近似目标函数。

25、可选的，所述根据所述第一相关矩阵、所述第二相关矩阵以及所述第三相关矩阵，计算传输信噪比，包括：

26、根据用于波束赋形的参数模型以及所述第一相关矩阵、所述第二相关矩阵以及所述第三相关矩阵，计算传输信噪比；

27、所述传输信噪比的表达式为：

28、

29、其中，γ表示传输信噪比，表示发射信噪比，r1表示所述第一相关矩阵，r2表示所述第二相关矩阵，r3表示所述第三相关矩阵；表示g的矩阵分量；表示h中的元素的矩阵分量；φh表示irs相移矩阵的共轭矩阵；‖‖2表示2范数。

30、可选的，所述根据所述传输信噪比确定emi的近似表达式，包括：

31、定义所述传输信噪比的表达式的第一部分的概率密度函数pdf和第二部分的pdf；

32、根据所述pdf，利用高信噪比渐进方式确定累积分布函数(cumulativedistribution function，cdf)；

33、根据所述cdf，利用分部积分准则获得遍历互信息emi的近似表达式。

34、可选的，所述根据所述cdf，利用分部积分准则获得遍历互信息emi的近似表达式，包括：

35、根据所述cdf，利用分部积分准则对emi的初始数学模型进行处理，获得所述emi的近似表达式，所述emi的近似表达式为：

36、

37、其中，im(x)表示网络侧设备和终端之间的互信息；fγ(x)表示所述cdf；px表示输入集合的概率，hpx表示输入的熵；γ(·)表示gamma函数；d表示第一相关矩阵r1的非零奇异值总数；g1表示βd表示所述第一相关矩阵的非零奇异值；表示发射信噪比。

38、可选的，所述根据所述emi的近似表达式确定优化目标函数，包括：

39、根据所述emi的近似表达式，确定优化目标函数是取emi的最小值问题的函数：

40、所述优化目标函数是：

41、φ＝diag{φ1,…,φn}

42、|φi|＝1,i∈n

43、其中，r2表示所述第二相关矩阵，r3表示所述第三相关矩阵；表示g的矩阵分量；φ表示irs相移矩阵；n表示irs的反射元数量；

44、所述对所述优化目标函数进行简化处理，获得所述近似目标函数，包括：

45、利用确定性等同准则和矩阵变换对所述优化目标函数进行简化处理，确定所述近似目标函数是irs的相位最小值问题的函数；

46、所述近似目标函数是：minφf(φ)＝φhbφ

47、其中，φ＝(φ1,…,φn)h，b＝-r2⊙r3t，⊙表示矩阵的哈达玛积。

48、可选的，所述对所述近似目标函数进行迭代优化，获得所述近似目标函数的最优解，包括：

49、确定所述近似目标函数的上界函数；

50、根据所述上界函数将所述近似目标函数的子目标函数；

51、获取所述子目标函数的最优解；

52、从迭代系数为0开始，通过更新所述迭代系数，对所述最优解进行迭代，直至相邻两次迭代获得的目标函数之差小于预设阈值，获得所述近似目标函数的最优解。

53、可选的，在向所述irs发送所述相移矩阵之前，所述的方法还包括：

54、获取所述近似目标函数的最优解的离散值；

55、所述向所述irs发送所述相移矩阵，包括：

56、向所述irs发送所述近似目标函数的最优解的离散值。

57、可选的，所述获取所有射频链路的第二csi，包括：

58、通过所述irs向终端发送第二参考信号；

59、接收所述irs发送的第二csi，所述第二csi是终端根据所述第二参考信号进行信道估计获得的。

60、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种波束赋形方法，应用于irs，包括：

61、接收网络侧设备发送的第一参考信号；

62、向终端发送所述第一参考信号；

63、接收所述终端发送的第一csi，所述第一csi包括网络侧设备与irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

64、向所述网络侧设备发送所述第一csi；接收所述网络侧设备发送的相移矩阵；

65、根据所述相移矩阵对反射元进行相移调整。

66、可选的，所述方法还包括：

67、接收所述网络侧设备发送的第二参考信号；

68、向所述终端发送所述第二参考信号；

69、接收所述终端发送的第二csi；

70、向所述网络侧设备发送所述第二csi。

71、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种波束赋形装置，应用于网络侧设备，包括：

72、第一csi处理模块：用于获取所有射频链路的第一信道状态信息csi，第一csi包括网络侧设备与智能反射面irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

73、目标函数处理模块，用于根据所述第一csi对优化目标进行近似处理，获得近似目标函数；

74、算法处理模块，用于对所述近似目标函数进行迭代优化，获得所述近似目标函数的最优解，所述最优解是irs的相移矩阵；

75、矩阵发送模块，用于向所述irs发送所述相移矩阵；

76、第二csi处理模块：用于在所述irs根据所述相移矩阵完成相移调整的情况下，获取所有射频链路的第二csi；

77、预编码模块，用于根据所述第二csi确定预编码矩阵。

78、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种波束赋形装置，应用于irs，包括：

79、第一接收模块，用于接收网络侧设备发送的第一参考信号；

80、第一发送模块，用于向终端发送所述第一参考信号；

81、第二接收模块，用于接收所述终端发送的第一csi，所述第一csi包括网络侧设备与irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

82、第二发送模块，用于向所述网络侧设备发送所述第一csi；接收所述网络侧设备发送的相移矩阵；

83、相移调整模块，用于根据所述相移矩阵对反射元进行相移调整。

84、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种网络侧设备，包括处理器和收发器；

85、所述处理器用于：

86、获取所有射频链路的第一信道状态信息csi，第一csi包括网络侧设备与智能反射面irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

87、根据所述第一csi对优化目标进行近似处理，获得近似目标函数；

88、对所述近似目标函数进行迭代优化，获得所述近似目标函数的最优解，所述最优解是irs的相移矩阵；

89、所述收发器用于：向所述irs发送所述相移矩阵；

90、所述处理器还用于：在所述irs根据所述相移矩阵完成相移调整的情况下，获取所有射频链路的第二csi；

91、所述收发器还用于：向根据所述第二csi确定预编码矩阵。

92、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种智能反射面，包括处理器和收发器；

93、所述收发器用于：接收网络侧设备发送的第一参考信号；

94、向终端发送所述第一参考信号；

95、接收所述终端发送的第一csi，所述第一csi包括网络侧设备与irs之间的第一信道的信息以及irs与终端之间的第二信道的信息；

96、向所述网络侧设备发送所述第一csi；接收所述网络侧设备发送的相移矩阵；

97、所述处理器用于：根据所述相移矩阵对反射元进行相移调整。

98、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述的波束赋形方法的步骤。

99、本发明的上述技术方案的有益效果如下：

100、本技术的实施例，网络侧设备根据获取的第一csi获得irs的相移矩阵，使irs根据相移矩阵进行相位调整，实现在大尺度时间下获得用于irs波束赋形的相移矩阵，并使irs完成相位调整；在irs完成相移调整后，网络侧设备获取第二csi，利用第二csi计算预编码矩阵，在小尺度时间内完成数据的预编码，实现双时间尺度的设计，极大节省了信道估计的难度和信令开销。本技术实施例利用csi并通过渐进的分析方式求解，大幅降低了优化问题的复杂性，提高了优化决策的响应速率。