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      基于MM算法的智能反射面輔助NOMA系統(tǒng)協(xié)作傳輸方案設(shè)計

      2021-02-24 13:03:48過仕安
      關(guān)鍵詞:發(fā)射功率信道邊緣

      過仕安,王 鴻

      (南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210003)

      近年來,智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)作為一種新興的低成本技術(shù),在通信覆蓋、吞吐量和能源效率方面擁有卓越性能,受到了業(yè)界和學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注[1-2]。 具體地,IRS是一種由大量無源反射單元組成的平面陣列,每一個反射單元可以獨立地操控入射信號的幅度和相移[3-4]。與傳統(tǒng)的中繼技術(shù)相比,IRS需要消耗較少的發(fā)射功率,并且在反射信號時不會引入額外的噪聲[5]。

      此外,由于非正交多址接入(NOMA)在頻譜效率、大規(guī)模無線連接和低延遲等方面具有顯著的優(yōu)勢,同樣被認(rèn)為是未來無線通信中的關(guān)鍵技術(shù)[6]。具體來說,功率域NOMA技術(shù)的主要思想是利用發(fā)射機的疊加編碼技術(shù)和接收機的連續(xù)干擾消除技術(shù)在同一資源塊上為多個用戶提供服務(wù)[7-8]。文獻(xiàn)[9]證明NOMA在頻譜效率、連接密度和用戶公平性等方面的性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的正交多址接入(OMA)。文獻(xiàn)[10]研究了大規(guī)模MIMO NOMA網(wǎng)絡(luò)中的用戶配對問題,實驗結(jié)果表明,提出的NOMA系統(tǒng)用戶配對性能明顯優(yōu)于已有方案。在文獻(xiàn)[11]中,作者研究了OFDM?NOMA系統(tǒng)下行鏈路資源分配問題,以最大化系統(tǒng)容量。

      鑒于IRS和NOMA在無線通信中的優(yōu)勢,將二者結(jié)合起來對進一步提高頻譜和能源效率具有重大的意義。在文獻(xiàn)[12]中,主要研究了在每個用戶的最小信干噪比約束下,IRS輔助NOMA下行鏈路系統(tǒng)的傳輸功率最小化問題。文獻(xiàn)[13]研究了IRS輔助NOMA下行系統(tǒng)吞吐量最大化問題,并形成了關(guān)于信道分配、解碼順序、功率分配和IRS反射系數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題。由于解碼順序和功率分配機制的不同,下行鏈路系統(tǒng)的功率控制方法并不適用于上行鏈路系統(tǒng)。

      文獻(xiàn)[14]首次研究了IRS輔助NOMA上行系統(tǒng)的傳輸方案,文中利用半正定松弛方法設(shè)計發(fā)射機的功率控制和IRS的無源波束成形,從而實現(xiàn)系統(tǒng)和速率的最大化。文獻(xiàn)[15]研究了雙用戶IRS輔助NOMA上行鏈路系統(tǒng)的中斷性能,其中兩個用戶與基站之間均有直接和反射鏈路,并且所有鏈路都經(jīng)歷Nakagami?m衰落。盡管目前已有的文獻(xiàn)已經(jīng)逐步解決了IRS輔助NOMA系統(tǒng)中具有挑戰(zhàn)性的傳輸功率和反射波束成形優(yōu)化問題,但其系統(tǒng)模型僅僅局限于單小區(qū)[12-15]。

      在多小區(qū)的場景下,由于存在小區(qū)間的干擾以及不同小區(qū)間的設(shè)計高度耦合,優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)將變得更加困難。在文獻(xiàn)[16]中,首次將IRS集成到多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中,其中IRS被部署在多小區(qū)的邊界以輔助小區(qū)邊緣用戶的信息傳輸,同時可以減緩小區(qū)間的干擾。文獻(xiàn)[17]提出了一種新的資源分配框架,通過應(yīng)用迭代算法和匹配算法,最大化多小區(qū)IRS輔助NOMA網(wǎng)絡(luò)的和速率。并且,在多小區(qū)系統(tǒng)中,協(xié)調(diào)多點傳輸(CoMP)通常用于提高小區(qū)邊緣用戶的性能??紤]到小區(qū)邊緣用戶的公平性,文獻(xiàn)[18]通過聯(lián)合優(yōu)化基站的發(fā)射波束成形和IRS的相移來最大化小區(qū)邊緣用戶的最小可達(dá)速率。然而,文獻(xiàn)[18]中采用的聯(lián)合傳輸策略并不能擴展到CoMP?NOMA上行鏈路系統(tǒng)中。

      總的來說,在多小區(qū)IRS輔助無線通信研究中,文獻(xiàn)[16]與文獻(xiàn)[18]集中于 OMA場景。由于NOMA系統(tǒng)設(shè)計與OMA存在較大差異,文獻(xiàn)[16]與文獻(xiàn)[18]的方案不能直接應(yīng)用于多小區(qū)IRS輔助NOMA系統(tǒng)。針對多小區(qū)IRS輔助NOMA場景,文獻(xiàn)[17]集中于下行傳輸方案設(shè)計,并且沒有采用CoMP技術(shù)來進一步改善邊緣用戶性能。到目前為止,多小區(qū)IRS輔助的CoMP?NOMA系統(tǒng)上行傳輸方案仍有待進一步研究。

      針對國內(nèi)外研究的不足,本文將重點研究IRS輔助的CoMP?NOMA上行鏈路系統(tǒng)的傳輸策略。本文的主要貢獻(xiàn)有如下兩點:(1)建立了IRS輔助雙小區(qū)NOMA系統(tǒng)上行優(yōu)化設(shè)計架構(gòu),在用戶的服務(wù)質(zhì)量(QoS)和移相器的單位模的雙重約束下,本文通過聯(lián)合優(yōu)化用戶的功率分配和IRS反射單元的相移,實現(xiàn)系統(tǒng)發(fā)射功率的最小化。(2)由于構(gòu)建的上行系統(tǒng)功率最小化問題具有非凸的性質(zhì),很難直接求解,本文將功率控制和相移聯(lián)合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為純相移優(yōu)化問題。進一步地,本文提出了一種基于MM技術(shù)的純相移優(yōu)化算法。仿真結(jié)果表明,文中提出的解決方案發(fā)射功率明顯低于其他基準(zhǔn)方案。

      注:Im表示m維單位矩陣,bi表示向量b的第i個元素,AH表示矩陣A的轉(zhuǎn)置,diag(b1,…,bn)表示對角元素為b1,…,bn的對角矩陣;矩陣A的最大特征值和對應(yīng)的特征向量分別表示為λmax(A)和umax(A);ζΝ(z1,z2) 表示具有均值為z1,方差為z2的復(fù)高斯分布。Re(·)表示為復(fù)數(shù)的實部?!螦表示通過抽取矩陣A中元素的相位而構(gòu)造的相位矩陣。

      1 系統(tǒng)模型

      本文考慮了圖1所示的雙小區(qū)IRS輔助NOMA上行鏈路系統(tǒng),其由2個單天線基站、3個單天線用戶和一個具有M個無源反射元件的IRS組成?;竞虸RS的覆蓋半徑分別被定義為RB和RI。 IRS部署于兩個基站的中間,以增強小區(qū)邊緣用戶的通信質(zhì)量?;疚挥谄涓采w區(qū)域的中心,小區(qū)中心用戶隨機分布在以基站為圓心,半徑為RC的圓域內(nèi)。同時,小區(qū)邊緣用戶隨機分布在以IRS為圓心,半徑為RI的圓域內(nèi)。每個小區(qū)中心用戶僅與其最近的基站相連接,而小區(qū)邊緣用戶能夠連接到兩個基站。CoMP用于提高小區(qū)邊緣用戶的接收質(zhì)量,即在兩個基站處同時接收邊緣用戶的信號,并回傳至中心單元進行聯(lián)合檢測。

      圖1 系統(tǒng)模型

      由于雙路徑損耗的影響(即IRS發(fā)射信道路徑損耗為反射前與反射后兩段路徑損耗的乘積),被IRS反射兩次及以上的信號可忽略不計[2]。此外,由于路徑損耗和障礙物的阻擋,每個小區(qū)基站接收的信號不包括另一個小區(qū)或被IRS發(fā)射的中心用戶信號。所以,基站接收的信號可以表示為

      式中,gC,i表示基站i與其小區(qū)中心用戶之間的信道系數(shù);小區(qū)i的中心用戶和邊緣用戶發(fā)射信號分別表示為sC,i和sE,都具有歸一化功率;αC,i和αE分別為小區(qū)i的中心用戶和邊緣用戶的功率分配系數(shù);ni表示基站處的加性高斯噪聲,其服從均值為0,方差為的復(fù)高斯分布;gE,i表示基站i與小區(qū)邊緣用戶之間直接鏈路的信道系數(shù);表示 IRS 與基站i之間的信道向量;gE,I表示IRS與小區(qū)邊緣用戶之間的信道向量;Φ表示IRS相移的對角矩陣。本文的相移矩陣Φ被定義為

      由于傳播距離長,散射范圍大,假設(shè)基站和用戶之間直連信道的小尺度衰落遵循瑞利衰落[14]。小區(qū)中心用戶和邊緣用戶到基站i之間的信道增益可以分別表示為

      式中,dC,i表示基站i與其中心用戶之間的傳播距離,dE,i表示基站i與邊緣用戶之間的傳播距離,χC,B和χE,B分別表示中心用戶和邊緣用戶到基站之間的路徑損耗系數(shù),uC,i和uE,i表示小尺度衰落,其服從均值為0,方差為1的復(fù)高斯分布。

      因為IRS反射單元彼此靠得很近,所以其信道是空間相關(guān)的,本文采用Kronecker模型描述IRS反射單元之間的空間相關(guān)性。基于上述因素,IRS與基站i之間的信道向量可表示為

      式中,dI,i表示IRS與基站i之間的傳播距離,小尺度衰落uI,i服從均值為0,方差為1的復(fù)高斯分布,χI,B表示IRS與基站之間的路徑損耗系數(shù),ΘT表示IRS的反射相關(guān)矩陣。

      通常情況下,由于短距離傳輸,IRS與小區(qū)邊緣用戶之間存在視距路徑(LoS),因此將其信道增益建模為萊斯衰落模型,可以表示為

      式中,χE,I和dE,I分別表示 IRS 與小區(qū)邊緣用戶之間的路徑損耗系數(shù)及傳輸距離,u0表示視距信道增益,K0表示萊斯因子,小尺度衰落uE,I中每個元素服從均值為0,方差為1的復(fù)高斯分布,ΘR表示IRS的接收相關(guān)矩陣。

      為實現(xiàn)在基站處接收功率相同,擁有更好信道條件的小區(qū)中心用戶通常比邊緣用戶消耗更少的傳輸功率。本文中,假設(shè)解調(diào)順序為基站先解調(diào)小區(qū)中心用戶信號,然后再解調(diào)小區(qū)邊緣用戶信號。當(dāng)解調(diào)中心用戶信號時,邊緣用戶信號則被視為噪聲,所以中心用戶的信干噪比(SINR)可表示為

      在解調(diào)完中心用戶的信號后,利用最大比合并原則處理來自兩個基站剩余的小區(qū)邊緣用戶信號,以最大化邊緣用戶的SINR。因此小區(qū)邊緣用戶的SINR可表示為

      2 問題建模及轉(zhuǎn)化

      綠色通信是未來移動通信發(fā)展的主題之一,低功耗傳輸將是研究者們不懈追求的目標(biāo)。本文在每個用戶最低SINR閾值的約束下,以最小化系統(tǒng)發(fā)射功率為目標(biāo),優(yōu)化問題可建立為

      利用優(yōu)化理論的性質(zhì),可以將問題P0轉(zhuǎn)換為純相移優(yōu)化問題。即,當(dāng)P0取得最優(yōu)解時,C1和C2約束條件同時取等號。因此,可以將小區(qū)邊緣用戶所需的發(fā)射功率表示為

      同理,基站i的小區(qū)中心用戶所需的發(fā)射功率可表示為

      將式(9),(10)代入優(yōu)化問題P0的目標(biāo)函數(shù)中,總發(fā)射功率可以轉(zhuǎn)化為

      其中

      為了便于進一步求解,本文定義一個新的相移矢量φ為

      同時,級聯(lián)信道向量li定義為

      所以,式(11)中的總發(fā)射功率可以改寫成

      其中

      所以優(yōu)化問題P0可以轉(zhuǎn)化為純相位約束的優(yōu)化問題P1

      等價地,優(yōu)化問題P1可以轉(zhuǎn)化為P2

      可以明顯地看出P2中的優(yōu)化變量僅包含相移矢量φ,但是由于單位模的限制,P2具有非凸性。具有單位模約束的非凸優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解通常不可直接求解。在下一節(jié)中,將提出一種基于MM(Minorization maximization)算法的求解方案。

      3 解決方案

      為解決非凸優(yōu)化問題,本節(jié)提出了一種基于MM技術(shù)的優(yōu)化算法。文中假設(shè)優(yōu)化過程中的第t次迭代中x的值記為并在目標(biāo)函數(shù)P(x)上構(gòu)造一個下界函數(shù),即其與目標(biāo)函數(shù)接觸點為文中將視為代理目標(biāo)函數(shù),然后以的最大值作為在下一次迭代中x的值,即這樣目標(biāo)函數(shù)值每次迭代可保持單調(diào)遞增,即MM算法的優(yōu)勢在于構(gòu)造一個代理目標(biāo)函數(shù)并且最大值容易求得。

      優(yōu)化問題P2中的目標(biāo)函數(shù)P(x)的下界可表示為

      其中

      [P(xz)-h(huán)(xz|xz)]+κ0是常數(shù)項,與迭代過程無關(guān)。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的凹凸性,可以得到如下的不等式

      式中,c為常量,不等式(b)的成立參考文獻(xiàn)[19]中的引理1。

      每次迭代中的相移優(yōu)化問題相當(dāng)于

      其中

      優(yōu)化問題P的最優(yōu)解表示為

      因此,最優(yōu)相移為式(23)中的封閉解,可保證目標(biāo)函數(shù)單調(diào)遞增并收斂于局部最優(yōu)。

      4 仿真結(jié)果

      本節(jié)提供了仿真結(jié)果以驗證MM算法的有效性,并與4種基準(zhǔn)方案進行對比,分別是:隨機相位IRS輔助NOMA系統(tǒng);零相位IRS輔助NOMA系統(tǒng);IRS輔助 OMA系統(tǒng);無 IRS的 CoMP?NOMA系統(tǒng)。仿真實驗分別驗證了IRS反射單元數(shù)目和用戶SINR閾值對系統(tǒng)發(fā)射功率的影響。詳細(xì)的仿真參數(shù)如表1所示。

      表1 仿真所需參數(shù)與取值

      圖2展示了不同SINR需求下,系統(tǒng)發(fā)射總功率與用戶SINR閾值的關(guān)系。從圖中可以看出,系統(tǒng)的發(fā)射功率隨著SINR閾值單調(diào)遞增。與隨機相位和零相位的IRS輔助系統(tǒng)相比,MM算法可以降低發(fā)射功率20 dBm,這是因為本文提出的優(yōu)化方案對用戶功率分配和IRS相移進行了聯(lián)合優(yōu)化。IRS輔助NOMA上行系統(tǒng)的發(fā)射功率低于沒有IRS輔助的CoMP?NOMA系統(tǒng),說明IRS可以提高有用信號功率。IRS輔助NOMA上行系統(tǒng)的發(fā)射功率低于IRS輔助OMA系統(tǒng),原因在于NOMA系統(tǒng)相對于OMA系統(tǒng)具有優(yōu)勢。

      圖2 系統(tǒng)發(fā)射功率和用戶SINR閾值的關(guān)系(N=128,)

      圖3展示了不同基準(zhǔn)方案下,系統(tǒng)發(fā)射總功率與IRS數(shù)量之間的關(guān)系。從圖中可以看出,系統(tǒng)總發(fā)射功率隨著IRS數(shù)量的增加而減小,這是因為IRS數(shù)量的增加可以增強有用信號的功率。與圖2的結(jié)果類似,在系統(tǒng)發(fā)射總功率方面,文中提出的方案明顯優(yōu)于其他基準(zhǔn)方案。仿真結(jié)果明顯展示,IRS可以降低多小區(qū)NOMA系統(tǒng)的總發(fā)射功率,并且隨著IRS反射單元數(shù)量的增加,優(yōu)勢變得顯著。另外,還可以看出無IRS輔助的NOMA系統(tǒng)總發(fā)射功率不隨IRS數(shù)量的增加而改變。

      圖3 系統(tǒng)發(fā)射功率和IRS反射單元數(shù)量的關(guān)系(==10 dB)

      5 結(jié)束語

      本文主要研究了雙小區(qū)IRS輔助NOMA上行系統(tǒng)傳輸功率最小化問題。目標(biāo)優(yōu)化問題具有非凸性,涉及用戶功率分配和IRS相移的聯(lián)合優(yōu)化。本文將建立的原始優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為純粹的相移確定問題,并提出了一種基于MM技術(shù)的優(yōu)化算法。仿真結(jié)果表明,文中提出的方案在傳輸功率消耗方面優(yōu)于其他的基準(zhǔn)方案。此外,IRS輔助的NOMA和OMA系統(tǒng)的發(fā)射功耗都隨著IRS反射單元數(shù)量的增加而降低,均可以說明使用IRS的有效性。

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