多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法和装置

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术：

1、第五代移动通信技术的普及促使物联网高速发展，未来无线通信网络中将会出现大量的智能化、小型化终端设备，以支撑人与物、物与物之间的高速连接。大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output，mimo)技术能够显著提升通信容量，从而满足物联网用户的高数据速率需求。现有大规模mimo系统大多数考虑在基站端配置大规模天线阵列，用户端仅配置单根或几根天线，系统整体性能虽然有所提升，但终端上行传输能力依然受限。实际中，在大量的物联网终端配置大规模天线阵列是不现实的，因为大规模数量的射频链硬件成本昂贵，且功耗非常高。

2、可重构智能超表面(reconfigurable intelligence surface，ris)通过独立调整每个表面单元反射电磁波的相位，可实现用于定向信号增强或清零的无源波束成形，其不需要任何发射射频连，与传统的天线阵列相比，可以大大降低硬件复杂度和能耗成本。在发射机配置ris可实现低成本的发射波束赋形，多层ris相比于单层ris不仅能调节电磁波相位，还能调节其幅度，采用多层ris能够实现更好的波束赋形效果，得到更好的无线通信性能。

3、参考文献“stacked intelligent metasurfaces for efficient holographicmimo communications in 6g”(doi:10.1109/jsac.2023.3288261)设计了一种多层辅助基站发射机的多用户下行通信系统，其中基站端配置多层ris用于发射波束赋形，每个用户均为单天线，并以最大化用户和速率为目标提出了发射功率和ris相移的交替优化算法。

4、然而，上述文献公开的多层ris辅助发射机的通信方案并不适用于多用户上行通信系统。虽然该方案考虑了多用户，但是其将多层ris配置在基站端实现下行传输中的波束赋形，用户均为单天线。实际物联网场景中，例如安防监控、智慧交通等，存在大量数据上行传输需求，因此亟需提高终端设备的上行传输能力。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法、装置、存储介质和电子设备，解决了无法应对大量数据上行传输需求的技术问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法，包括：

6、建立多用户上行通信系统；其中，所述多用户上行通信系统包括多个用户端和一个基站，每个所述用户端配置多层ris面板，每层所述ris面板上有多个独立的单元，所述基站配置多根接收天线；

7、根据所述多用户上行通信系统，以最大化所有用户可达和速率为目标，构建针对上行阶段的用户发射功率、多层ris相移、基站接收波束赋形的联合优化模型；

8、将所述联合优化模型分解为功率分配、相移优化和接收波束赋形设计三个子问题，并采用交替优化算法进行求解，以分别获取功率分配向量、多层ris的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解。

9、优选的，定义所述多用户上行通信系统包括k个用户端和一个基站，其中基站配置n根接收天线，每个用户端配置l层ris面板以实现上行波束赋形，每层ris上有m个独立的单元；多层ris面板连接到一个智能控制器，通过该控制器调节每个ris单元的相位；

10、令和分别表示用户、ris面板和每层ris面板上的单元集合；

11、令对角阵表示第k个用户上第l层ris面板的相移矩阵，其中diag(x)表示一个对角阵，对角线元素是向量x中的所有元素，非对角线元素均为0，j表示虚数单元，表示第m个单元的相移；分别表示第l层ris面板到基站之间的信道矩阵，第l-1层到第l层ris面板之间的信道矩阵以及用户发射天线到第1层ris面板之间的信道矩阵，表示复数域，l≥2；则基站处接收到的信号为：

12、

13、其中和pk分别为第k个用户发射的符号和发射功率，是基站处加性高斯白噪声向量，噪声功率为σ2，ξ表示电磁波穿透每层ris面板时的幅度损耗系数；

14、基站采用接收向量解码第k个用户的信号，得到第k个用户解码后的信号为：

15、

16、其中xh表示矩阵x的共轭转置；

17、对于每个用户来说，信道采用相同的模型建模，第l-1层ris面板上的第个元素到第l层面板上的第m个单元之间的信道为：

18、

19、其中表示传输距离，表示传播方向与第l-1层面板法线之间的夹角；

20、基站处解码信号sk的信干噪比可表示为：

21、

22、其中因此第k个用户的传输速率为：

23、rk＝log2(1+γk)

24、其中log表示对数函数。

25、优选的，所述联合优化模型表示为：

26、(p1)

27、s.t.c1:

28、c2:

29、c3:

30、其中p＝[p1,p2,…,pk]t表示所有用户的传输功率组成的向量，表示基站处的接收波束赋形矩阵，pk,max表示第k个用户的最大传输功率，|x|表示复数x的求模运算，rk表示最小传输速率门限。

31、优选的，并采用交替优化算法进行求解，以分别获取功率分配向量、多层ris的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解；包括：

32、s10、令迭代计数t＝0,及初始化相移矩阵接收波束赋形矩阵v(0)和所有用户可达和速率

33、s20、根据当前的和v(t)，求解问题(sp1)，得到相应的功率分配向量p(t+1)；其中所述问题(sp1)是指功率分配子问题；

34、s30、令l＝1；

35、s40、若1≤l≤l，则转入s50；否则转入s60；

36、s50、根据当前的v(t)、p(t+1)、和求解问题(sp2)，得到相应的多层ris的相移矩阵并令l＝l+1，返回s40；其中所述问题(sp2)是指相移优化子问题；

37、s60、根据当前的p(t+1)和求解问题(sp3)，得到相应的接收波束赋形矩阵v(t+1)；其中所述问题(sp3)是指接收波束赋形设计子问题；

38、s70、将当前的p(t+1)、和v(t+1)代入所述联合优化模型，得到相应的所有用户可达和速率

39、s80、计算当前收敛值

40、s90、判断t是否等于最大迭代次数tmax或者δ是否小于收敛阈值δ，若是则结束算法，并输出当前的功率分配向量的局部最优解p*、多层ris的相移矩阵的局部最优解接收波束赋形矩阵的局部最优解v*，分别作为所述功率分配向量、多层ris的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解；否则令t＝t+1，并转入s20。

41、优选的，求解功率分配子问题的过程包括：

42、假设多层ris的相移矩阵和基站接收波束赋形矩阵v都是已知的，则问题(p1)转化为：

43、

44、引入其中等号右侧最优解为且

45、

46、

47、因此问题(sp1)的目标函数近似为：

48、

49、其中则问题(sp1)近似转化为：

50、

51、使用matlab中cvx工具箱求解问题(sp1.1)，获取功率分配向量p＝[p1,p2,…,pk]t，其中xt表示矩阵x的转置。

52、优选的，采用逐层相位矩阵优化方法求解相移优化子问题；包括：

53、假设已知，优化所有用户第l层ris面板的相移系数，即通过遍历所有l的取值，得到全部相移矩阵的优化结果；第l层ris面板的相移矩阵优化问题写为：

54、(sp2)

55、s.t.c2′:

56、c3:

57、定义等效信道：

58、

59、执行如下等效变换：

60、

61、令则有得到定义以及且满足φj,l≥0,rank(φj,l)＝1和diag(φj,l)＝1m，其中tr(x)、rank(x)分别表示矩阵的求迹和求秩，1m表示m维的全1向量，im表示m维单位矩阵；则基站处解码信号sk的信干噪比重新写为：

62、

63、继续定义两个新的函数

64、

65、

66、其中则问题(sp2)可等效为：

67、(sp2.1)

68、s.t.c3:

69、c4:

70、c5:

71、c6:

72、其中1m表示m维全1向量，diag(x)表示提取矩阵x中全部对角线元素所组成的一个向量；

73、将问题(sp2.1)执行如下等效变换：

74、(sp2.2)

75、s.t.c3,c4,c5

76、其中β为惩罚因子，λmax(φk,l)表示矩阵φk,l的最大特征值，函数λmax(φk,l)是非光滑的并且下界为φk,l是对应于最大特征值λmax(φk,l)的归一化特征向量；因此，对于问题(sp2.2)的任意一个可行解优化问题(sp2.3)提供了优化问题(sp2.2)的上界：

77、(sp2.3)

78、s.t.c3,c4,c5

79、通过迭代求解问题(sp2.3)，即可得到问题(sp2.2)的解；其中问题(sp2.3)的具体求解方法包括：

80、采用一阶泰勒展开，函数可被近似为如下线性函数

81、

82、其中梯度计算为

83、

84、因此，函数f(φ)近似为一个凸函数

85、

86、则问题(sp2.3)近似等效为一个凸问题：

87、(sp2.4)

88、s.t.c3,c4,c5

89、使用matlab中cvx工具箱求解问题(sp2.4)，获取多层ris的相移矩阵

90、优选的，求解接收波束赋形设计子问题的过程包括：

91、令用户k与基站之间的等效信道为其中通过所述多层ris的相移矩阵以确定uk，因此是一个与优化变量v＝[v1,v2,…,vk]无关的参数；

92、此时，问题(p1)分解为k个关于优化变量vk的子优化问题：

93、(sp3)

94、令表示所有用户与基站之间的等效信道矩阵，则根据最小均方误差准则，问题(sp3)的闭式解为：

95、

96、其中

97、一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信装置，包括：

98、建立模块，用于建立多用户上行通信系统；其中，所述多用户上行通信系统包括多个用户端和一个基站，每个所述用户端配置多层ris面板，每层所述ris面板上有多个独立的单元，所述基站配置多根接收天线；

99、构建模块，用于根据所述多用户上行通信系统，以最大化所有用户可达和速率为目标，构建针对上行阶段的用户发射功率、多层ris相移、基站接收波束赋形的联合优化模型；

100、求解模块，用于将所述联合优化模型分解为功率分配、相移优化和接收波束赋形设计三个子问题，并采用交替优化算法进行求解，以分别获取功率分配向量、多层ris的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解。

101、一种存储介质，其存储有用于多层智能超表面辅助的多用户上行通信的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上所述的多用户上行通信方法。

102、一种电子设备，包括：

103、一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的多用户上行通信方法。

104、(三)有益效果

105、本发明提供了一种多层智能超表面辅助的多用户上行通信方法、装置、存储介质和电子设备。与现有技术相比，具备以下有益效果：

106、本发明中，首先针对物联网多用户上行通信场景，提出多层ris辅助用户端发射机的上行通信系统模型，以提高物联网终端的上行数据传输能力；然后在此基础上，以最大化所有用户可达和速率为目标，在功耗受限和保障用户服务质量的前提下，建立用户发射功率、多层ris相移和接收波束赋形的联合优化模型，以显著提升多用户上行通信系统的和速率；最后将模型分解为三个子问题，并采用交替优化算法进行求解，以分别获取功率分配向量、多层ris的相移矩阵和接收波束赋形矩阵的最优解。此外，该算法具有较高的稳健性，在用户空间分布、数量、ris面板层数、面板单元数、能耗门限、用户速率门限等参数大动态范围内变化时均可适用。