[发明专利]一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法

说明书

本发明公开了一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，包括以下步骤：步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器W_d；步骤2，利用拉格朗日乘数法更新基站预编码W_s；步骤3，对目标函数关于接收滤波器W_d求导，将导数置为零，更新接收滤波器W_d；步骤4，利用顺序分式规划法更新智能反射面相位矩阵Θ；步骤5，更新迭代次数，重复步骤2到4，直至收敛。本发明能够有效地降低实际系统中的均方误差，即使在低至2比特的量化精度下也能提供很好的性能，提高了系统的传输可靠性。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及多天线系统中的预编码方法，具体涉及一种大规模多输入多输出系统(multiple-input-multiple-output,MIMO)中基于智能反射面辅助的收发端联合预编码设计方法。

背景技术

毫米波技术已成为满足未来移动通信高速增长的数据传输需求的一个重要手段。然而，由于波长更短，所以毫米波段的高频信号相比于6GHz以下的低频信号更容易遭遇阴影效应，被障碍物阻挡通信链路，从而导致信道的稀疏性甚至通信中断。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了智能反射面这一新兴技术。智能反射面是一块由大量无源的被动反射元件组成的超表面，它能够在不消耗功率和不产生热噪声的前提下将信号反射到指定的方向去，对信号实行“重构”，从而带来大幅性能提升。为了获取智能反射面带来的性能增益，需要对它的相位进行设计，实现信号的相干传输。然而，由于智能反射面是无源器件，只能改变信号的相位，不能改变信号的幅度，因此在与智能反射面相关的优化问题中往往面临恒模约束。尽管现有系统中可以利用半正定松弛、高斯随机化、梯度下降等方法来解决非凸恒模约束，却只考虑基站端与智能反射面的联合优化设计，而忽视了用户端的作用。因此，本发明首次提出在基于智能反射面辅助的大规模多天线场景中考虑收发机及反射面相位的联合优化，提升数据传输的可靠性和高效性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，以解决智能反射面辅助的多天线系统收发端设计问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，通过联合设计基站预编码，智能反射面相位和接收滤波器，在满足基站发送功率及智能反射面相位的恒模约束下最小化基站发送信号与用户接收信号之间的加权均方误差；具体包括以下步骤：

步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器W_d；

步骤2，利用拉格朗日乘数法更新基站预编码W_s；

步骤3，对目标函数关于接收滤波器W_d求导，将导数置为零，更新接收滤波器W_d；

步骤4，利用顺序分式规划法更新智能反射面相位矩阵Θ；

步骤5，更新迭代次数，重复步骤2到4，直至收敛。

所述步骤1中，既定的分布为均匀分布，接收滤波器W_d初始化方式为奇异值分解。

所述步骤2中，基站预编码W_s由下式计算：

其中，()^H表示共轭转置操作，W表示均方误差的加权系数，表示维度为N_t的单位阵,是等效基带信道，H_d,H,G分别表示基站到用户的直达信道，基站到反射面的信道和用户到反射面的信道；λ₁为满足功率约束的拉格朗日乘数，由二分法得到。

所述步骤3中，接收滤波器W_d由下式计算：