RIS辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法

本发明涉及无线通信，尤其涉及一种ris辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法。

背景技术：

1、去蜂窝(cell-free cf)大规模多输入多输出(multiple-input multiple-outputmimo)通信系统由于能够避免在小区间大规模mimo系统中出现的小区间干扰问题，实现了信道容量和频谱效率的大幅提升，从而引起了无线通信领域的广泛关注。

2、在ris辅助去蜂窝多天线系统中，大量分布式接入点(ap)共同利用并发的时频资源为有限的用户群提供服务，而所有基站(bs)通过回程无线连接到中央处理单元(cpu)。不同于仅在ap处使用常规预编码，通过智能超表面辅助，使用联合预编码，联合优化ap处的波束赋形矩阵和ris相位，可以提高信道容量，减少传输功率，增强可靠性，并扩展无线覆盖范围。

3、研究结果表明，获取即时全局信道状态信息(csi)仍然需要大量的前端开销，这是可重构智能表面(reconfigurable intelligent surfaces)ris辅助网络实际部署中亟待解决的问题，特别是在计算密集型算法和联合学习在现实世界场景中的应用方面，计算复杂度成为智能超表面辅助大规模mimo系统中影响通信质量的主要瓶颈。

4、目前，用于联合预编码设计的方案大都是交替优化，即先设计ap处波束赋形矩阵，再根据用户的实际信干噪声比sinr，采用交替方向乘子法，ris处反射系数进行设计，提高系统的吞吐量，这样的方法往往需要较大的计算资源。本发明采用异构智能体强化学习，通过引入置信策略，联合与编码进行设计，极大的降低了所需的计算复杂度。

技术实现思路

1、本发明的实施例提供了一种ris辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法，用于解决现有技术中存在的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

3、一种ris辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法，包括：

4、s1根据整数顺序依次对ap进行编号，获取每个ap到各用户的信道大尺度衰落系数；

5、s2根据整数顺序依次对ris进行编号，获取ap到ris之间以及ris到用户之间的大尺度衰落信息，并根据已有的统计信息计算导频分配信息和信道估计信息；

6、s3根据最大化和速率建立优化模型和优化问题，并引入约束条件；根据步骤s2获得的导频分配信息和信道估计信息计算信噪比，将获得的信噪比代入到优化模型和优化问题的求解过程中，获得可行解；根据计算获得的可行解对系统进行ap选择和ap功率分配；

7、s4将执行了步骤s3选择的ap作为智能体，引入异构智能体矩阵对优化问题进行描述；

8、s5引入置信策略，结合双层网络结构，对ap预编码及ris相位进行联合优化，获得步骤s4中描述的优化问题的优选解；计算每个智能体的奖励函数，重复执行本步骤至满足kl散度约束；双层网络结构中，第一层网络用于处理ap预编码的优化，第二层网络用于处理ris相位设计的优化；

9、步骤s5获得的智能体的奖励函数用于ris辅助去蜂窝多天线系统的信道分配，以提升ris辅助去蜂窝多天线系统的频谱效率。

10、优选地，步骤s1包括：

11、通过式获取每个ap到各用户的信道大尺度衰落系数；式中，l是基站的个数，k是用户的个数，且m和k的取值范围是大于1的整数。

12、优选地，步骤s2包括：

13、通过式

14、

15、计算获得ris辅助去蜂窝多天线系统中的联合信道表示；式中，表示ap到用户的等效信道，l表示基站，k表示用户，表示第l个ap到第k个用户的直连信道，表示第r个ris到第k个用户的信道，r表示ris的数量，d表示直连信道，gl,r表示第l个ap到第r个ris的信道，表示第r个ris的相位。

16、优选地，步骤s3中优化模型为最大化平均和速率模型，优化问题是以最大用户和速率为优化目标，约束条件为功率约束和ris相位约束；

17、步骤s3还包括：

18、根据步骤s2获得的导频分配信息和信道估计信息，通过式

19、

20、计算信噪比γk；式中，wl表示第l个ap的预编码，j为用户数，σ是加性高斯白噪声。

21、优选地，步骤s4包括：

22、将执行了步骤s3获得的ap作为智能体，引入异构智能体矩阵对优化问题进行描述；式中，分别表示系统在t时隙下的状态空间，动作空间与奖励函数。

23、优选地，步骤s5中，置信策略的执行过程包括：

24、判断单次执行步骤s5获得的模型参数是否与双层网络结构相匹配，若是则扩展该模型参数，否则，收缩该模型参数；

25、计算预设理想的模型参数与执行了上述过程获得的模型参数的比值，若该比值在预设阈值的范围内，则将该模型参数输入到双层网络结构中，并重复执行步骤s5。

26、由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明提供一种ris辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法。该方法包括获取用户到接入点的信道信息，选择置信域，求解基于信道特性的接入点预编码和ris反射系数联合优化问题，利用全分布式异构智能体强化学习进行导频的分配。本发明的方法可以提供一种低成本、节能的解决方案，合理设计接入点处预编码与ris处反射系数，有效提升用户和平均频谱效率，提升系统的鲁棒性。

27、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.ris辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s3中优化模型为最大化平均和速率模型，优化问题是以最大用户和速率为优化目标，约束条件为功率约束和ris相位约束；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s4包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤s5中，所述置信策略的执行过程包括：

技术总结本发明涉及RIS辅助去蜂窝多天线系统联合相位优化与预编码方法。该方法包括获取用户到接入点的信道信息，选择置信域，求解基于信道特性的接入点预编码和RIS反射系数联合优化问题，利用全分布式异构智能体强化学习进行导频的分配。本发明的方法可以提供一种低成本、节能的解决方案，合理设计接入点处预编码与RIS处反射系数，有效提升用户和平均频谱效率，提升系统的鲁棒性。技术研发人员：章嘉懿,史恩宇,朱一阳,柳子恒,艾渤受保护的技术使用者：北京交通大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17