一种RIS辅助的MISO共生无线电系统鲁棒资源分配方法

本发明属于物联网领域，涉及一种ris辅助的miso共生无线电系统鲁棒资源分配方法。

背景技术：

1、随着物联网设备的广泛部署，能量和频谱资源的有限性将为无线通信网络的运作带来巨大挑战。与此同时，共生无线电技术为该问题的解决带来了希望，它可以在主次系统间实现频谱、能量和基础设施的三维共享。但共生无线电在实际应用中仍存在二次衰落以及复杂环境因素带来的通信性能低下等问题。可重构智能表面(reconfigurableintelligent surface,ris)作为一种低功耗、高能效的新兴技术，其集成了大规模无源反射单元，可以通过独立调节接收信号的相移和幅度来改善传播环境，增强信号强度，将ris引入到共生无线电系统中可有效缓解上述问题。

2、然而，通信系统中常见的量化误差、反馈时延和信道估计误差等将会导致信道参数难以完美估计，并且ris的加入增加了信道的复杂性，使得完美csi极难获取。在现有ris辅助的sr网络的研究工作中，大多假设信道状态是完美已知的，在完美csi的设定下可能会导致某些链路由于资源分配不合理而出现中断事件；另一方面，由于无线设备的广播特性，在sr网络的通信过程中，容易受到非法用户的窃听。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种ris辅助的miso共生无线电系统鲁棒资源分配方法。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种ris辅助的miso共生无线电系统鲁棒资源分配方法，该方法包括以下步骤：

4、s1、建立ris辅助的miso共生无线电系统，其中ris既能够作为中继来反射入射信号，也能够传输其自身信息到接收机，并吸收部分能量来自主供能；

5、s2、构建基于有界信道不确定性的发射功率最小化鲁棒资源分配模型；

6、s3、基于半正定松弛方法，将发射功率最小化鲁棒资源分配模型转化为凸优化问题；

7、s4、利用凸优化工具箱对优化问题求解，获得主发射机装置和ris端的主被动波束赋形矢量，即获得资源分配方案。

8、进一步，在步骤s1中，ris辅助的miso共生无线电系统至少包括配备有q根天线的主发射机装置、单天线主接收机、具有n个反射单元的ris以及至少一个单天线窃听者；主发射机装置用于服务主接收机装置和ris，设定每个反射单元的相移θn∈[0,2π)，幅值ρn∈[0,1]，定义为ris的被动波束赋形矩阵。分别定义ts和tc为主次传输的符号周期，且tc＝lts(l＞＞1)，信号周期数量

9、进一步，在步骤s2中，基于有界信道不确定性的发射功率最小化鲁棒资源分配模型被配置为：

10、

11、

12、

13、c3：η(1-ρ2)||gw||2≥nξ

14、c4：θn∈[0,2π)

15、

16、其中，n为ris反射单元的数量；为主发射机的主动波束赋形矢量，q为主发射机装置的天线数量；为反射单元的相移矢量；n为ris反射单元的数量；为主信号的保密速率，为其最小保密速率门限值；rs为次信号的速率，表示次用户的最小速率约束；η为ris的能量反射效率，ρ为ris反射单元的幅值，ξ为每个反射单元的功耗；为从ris到主接收机装置的信道系数；θn表示第n个反射单元的相移；δf、δh、δh、δv和δg表示对应的信道估计误差，为从ris到主接收机装置处的信道系数，diag(·)表示对角矩阵，为ris到窃听者的信道系数，为从主发射机装置到主接收机装置的信道系数；和表示对应的不确定信道集合；c1表示主用户的最小保密速率约束，为其最小保密速率门限值；c2表示次用户的最小速率约束，最小速率阈值为c3表示ris最小能量收集约束；c4为ris处的相移约束，n表示第n个反射单元；c5为不确定参数集合。

17、进一步，在步骤s3中，针对基于有界信道不确定性的发射功率最小化鲁棒资源分配模型的求解过程中，包括以下步骤：

18、s31、利用半正定松弛法对基于有界信道不确定性的发射功率最小化鲁棒资源分配模型进行优化，得到优化问题p2：

19、

20、

21、

22、

23、

24、c6：w≥0

25、c7：ψ≥0,c3,c5

26、其中，表示主发射机装置的主动波束赋形协方差矩阵，q为主发射机装置的天线数量；表示ris处的被动波束赋形矩阵，n为ris反射单元的数量；b2＝[-ρfh h]h∈c(n+1)×q，b4＝[ρhh v]h∈c(n+1)×q，b5＝[-ρhh v]h∈c(n+1)×q；tr(·)表示矩阵的迹；

27、s32、优化问题p2中含有不确定性参数扰动的约束和c3，根据定义的引理1中的s-过程将其转化为确定性矩阵线性不等式p3：

28、

29、

30、

31、

32、

33、s33、p3仍为非凸优化问题，目标函数中存在耦合变量，利用交替优化算法将p3转化为子问题p4和p5：

34、

35、

36、

37、

38、其中，p4为标准的半正定规划问题，能够利用cvx工具箱直接求解，p5是可行性检验问题；

39、s34、在可行性检验问题p5中，若解集满足p5中的所有约束，则能够通过引入辅助变量e，将p5转化为等价形式p6：

40、

41、

42、

43、0<e≤1

44、p6为标准的半正定规划问题，能够利用cvx工具箱直接求解。

45、进一步，在步骤s2中，包括以下步骤：

46、s21、基于主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、ris最小能量收集约束，建立发射功率最小化资源分配模型；

47、s22、考虑信道不确定性对系统的影响，基于有界球形不确定性，建立发射功率最小化鲁棒资源分配模型。

48、进一步，在步骤s21中，包括以下过程：

49、设定主发射机装置在一个次信号周期内发射的第l个主信号为s(l)，且ris发送的次信号为c，ris采用二进制相移调制，即c∈{1,-1}，则主接收机装置处接收到的信号为：

50、y(l)＝hhws(l)+bhφgws(l)c+np(l)

51、其中，为主发射机装置的发射波束赋形矢量，和分别为从主发射机装置到主接收机装置、ris到主接收机装置的信道系数，np(l)为主接收机装置处均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；

52、同理，窃听者接收到的信号为

53、ye(l)＝vhws(l)+uhφgws(l)c+ne(l)

54、其中，分别为从主发射机装置到窃听者、ris到窃听者的信道系数，ne(l)为均值为窃听用户处均值为0，方差为σ2的高斯白噪声；

55、ris能够进行能量收集，能量收集间ris的功耗与其反射单元和和每个散射单元的相位分辨能力呈线性相关，ris所收集的能量不能小于ris的总功耗，在ris所有反射单元的反射幅值相同并且均为ρ的情况下，定义gh＝[g1,g2,...,gn]，ris处的能量约束表示为：

56、η(1-ρ2)||gw||2≥nξ

57、其中，η为ris的能量反射效率，ξ为每个反射单元的功耗；

58、定义其中，diag()表示对角矩阵，则主接收机装置处对于主信号的信噪比表示为：

59、

60、窃听者倾向于窃听来自主系统的信号，定义则窃听者处的信噪比为：

61、

62、基于此，得到主信号的保密速率为：

63、

64、主接收机装置对于次信号的信噪比为：

65、

66、则次信号的速率表示为

67、根据上述内容，能够得到发射功率最小化资源分配模型。

68、进一步，在步骤s22中，在发射功率最小化资源分配模型的基础上，考虑有界球形信道不确定模型：

69、

70、其中，和表示对应的信道估计值，δf，δg，δh，δh和δv表示信道估计误差，δf，δg，δh，δh和δv表示不确定性参数上界；

71、为通过联合优化主发射机装置的波束赋形矢量w和ris相移矢量θ来最小化发射功率，则将上述有界球形信道不确定模型结合发射功率最小化资源分配模型而得到发射功率最小化鲁棒资源分配模型。

72、进一步，在步骤s32中，定义的引理1的s-过程为：

73、定义f1(x)和f2(x)，满足：

74、fi(x)＝xheix+2re{qihx}+zi,i＝1,2

75、其中，当且仅当存在一个λ≥0时，成立，则有：

76、

77、对于约束根据迹运算等式tr(ahb)＝vech(a)vec(b),转化为：

78、

79、其中，vec(·)表示矩阵拉直运算，α，β和u分别定义为：

80、

81、

82、

83、其中，表示笛卡尔乘积；

84、对于在c5中的信道不确定性约束，等价转化为2次形式为：

85、

86、其中，ai的定义为：

87、

88、

89、

90、

91、

92、

93、

94、

95、基于引理1，引入辅助变量t＝[t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8]t≥0，不确定性约束等价转化为线性不等式为：

96、

97、对于约束同理，能够转化为：

98、

99、其中，χ，τ和p分别定义为

100、对于在c5中的信道不确定性约束，等价转化为2次形式为：

101、

102、其中，d1和d2分别定义为

103、根据引理1，引入辅助变量λ＝[λ1,λ2]t≥0，不确定性约束等价转化为线性不等式为：

104、

105、针对c3中的不确定性，有：

106、

107、根据迹运算等式tr(ahb)＝vech(a)vec(b)，上式能够转化为：

108、

109、其中，

110、对于c5中针对信道g的信道不确定性约束，等价转化为2次形式为：

111、

112、根据引理1，引入辅助变量μ，不确定性约束c3等价转化为线性不等式：

113、

114、由此，以上的半正定约束全部转化为等价的有限集合约束形式，由此得到优化问题p3。

115、进一步，在步骤s33中，包括以下过程：

116、固定p3中的ψ，p3转化为p4：

117、

118、

119、固定p3中的w，p3转化为p5：

120、

121、

122、对于p4能够利用cvx工具箱直接求解。

123、进一步，在步骤s34中，将转化为且0<e≤1；

124、如果解集满足p5中的所有约束，那么解集将满足p5中所有的初始约束，并获得功率tr(ew)；

125、通过引入辅助变量e，p5转化为等价形式p6：

126、

127、

128、

129、0<e≤1

130、p6是标准的半正定规划问题，能够利用cvx工具箱直接求解，且其最终解为

131、本发明的有益效果在于：

132、对由于量化误差、反馈时延和信道估计误差导致的信道参数难以估计以及通信系统中由于非法用户的窃听行为导致的合法用户的用户质量低的问题，本发明在ris辅助的miso共生无线电系统中纳入对窃听安全和信道不确定性的考虑，设计了一种基于不完美信道状态信息的ris辅助共生无线电鲁棒资源分配方法。考虑用户保密速率约束、ris最小收集的能量约束和ris相移约束，建立联合优化主动波束赋形矢量和ris相移的发射功率最小化资源分配问题。利用s-程序、变量替换和交替优化等方法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题。结果表明，与现有方法相比，所提方法具有良好的收敛性和鲁棒性。

133、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。