[发明专利]智能反射面辅助的SM-NOMA系统资源分配方法

权利要求书

1.一种智能反射面辅助的SM-NOMA系统资源分配方法，其特征在于：包括：

对于智能反射面辅助的SM-NOMA系统，考虑每个用户的有效信道增益进行动态用户分组；根据基站与用户的最大发射功率约束、智能反射单元的入射信号相移约束，建立以最大化系统和速率为目标的功率分配模型；

所述动态用户分组包括以下步骤：

用户预分配：有W个备选用户，根据基站与每个用户之间的距离，将用户集分为3类：近用户、中心用户和远用户；

用户降序排序：每个初始集的备选用户，根据有效信道增益，将用户降序排序；

用户选择：从相应的初始集中选择有效信道增益相差最大的用户分为一组，直到所有的用户完成分组为止，返回所有的分组情况；待反射面优化结束后，再将其进行一次迭代；

用户分组时参考的信道增益为：IRS优化之前的信道，即g_i表示智能反射面到用户i的信道向量，E表示智能反射面的相移矩阵，f表示基站-智能反射面的信道向量，v_i表示基站到用户i之间的信道向量；首先在IRS-SM-NOMA中只选择一根发射天线，考虑第i个用户的有效直射信道增益，即j_i表示用户的发射信号经过空间调制选择的第j根天线；

所述以最大化系统和速率为目标的功率分配模型包括：

每组有K个用户，用户解码自身信号时，将来自其他弱用户的信号看成干扰，用户的信干噪比SINR表达为：

分别是用户功率分配因子，为第k个用户的有效直射信道增益，P为发送信号的总功率，组的序号为m∈{1,2,...T}，组内用户的序号为i∈{1,2,…,K}，σ²表示方差；

用户相应的速率为：

根据公式(11)，采取使SINR最大化的优化方案，即通过联合优化用户的功率分配系数和IRS的相移Θ，使用户和速率达到最大：

最优的最大化-最小的SINR为Q，其中Q是一个松弛变量，即

则该优化问题转述为：

在给定信噪比的情况下，先假定功率具有确定值来优化Θ，以达到信道增益最大的目的；之后，再根据组内用户个数进行功率分配，确定β，把(P1)分成两个优化问题，使用户的和速率达到最大，即相移优化子问题和功率分配优化子问题；

所述相移优化子问题包括：

对于用户给定一个固定的功率分配系数，然后把(P2)拆成两部分，先通过优化智能反射面相位使信道增益达到最大，通过以下问题开始求解：

令I＝[l₁,…,l_N]^H，且N表示构成IRS的无源反射单元的数量；进一步令则得到所以(P3)的优化问题等价于：

(P3)是一个非凸的二次约束的问题，通过引入辅助变量t，将(P3)重新表述为一个非凸的齐次问题，(P4)转化等价的写成：

其中，由于当L满足L≥0和时，定义第一约束是非凸的，利用半定松弛SDR方法来松弛这个约束，问题(P5)简化为：

(P6)是非凸的，把L的秩降为1来处理，通过采用半定松弛技术和高斯随机化方案：

(1)将L做特征值分解，L＝UΣU^H,其中U是酉矩阵，Σ是对角阵，它们的维度都是(N+1)×(N+1)；

(2)得到随机向量其中r是一个随机变量，r～CN(0,1)；

(3)得到其中[X]_(1:N)表示取向量[X]中的前N个元素；得到一个优化后的反射面；通过产生足够多的随机变量r，利用SDR方法，优化出一个(P3)的逼近值；

在所述功率分配优化子问题中，对于两个用户的功率分配，信道模型为瑞利信道其中d_i是基站和用户之间的距离，路径损耗用α表示；是瑞利衰落系数，所有用户的噪声功率为σ²；

对于两用户的SM-NOMA系统，发送符号是传统的APM符号，在发送端经过空间调制选择一根天线，则两用户的可达速率表示为R_sum＝R₁+R₂：

双用户的功率分配优化问题转化为：

F(β₁,β₂)为两用户的SINR，且β₁+β₂＝1，即：

对F(β₁,β₂)里面的β₁求偏导，然后令一阶导数等于0，如下所示：

其中，以及c＝σ²，q＝cb₂-cb₁，p＝cb₁+c²；

得到

远用户的功率分配系数为近用户的功率分配系数为(1-β^*)。