[发明专利]一种基于神经网络的智能反射表面反射相位配置方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的智能反射表面反射相位配置方法，包括：由发送端向接收端发射导频信号，使接收端获取信道状态信息；基站端根据获取的统计信道状态信息和神经网络预测最优的反射相位，并通过有线或无线链路控制智能反射表面，使其反射阵列的反射相位得到优化，更新神经网络数据集并继续训练神经网络参数，当发送端或接收端的载波频率、相对空间位置，或者它们之间的无线传输环境发生改变而导致统计信道状态信息发生改变后，重复步骤。本发明使用信道状态信息来配置反射相位，通过不断优化神经网络模型参数，来快速预测优化的智能反射表面优化相位配置，使得接收信号的功率得到优化。

技术领域

本发明涉及一种基于神经网络的智能反射表面相位配置方法，属于无线通信的技术领域。

背景技术

近期，随着新型人工电磁材料的进步，智能反射表面作为一种很有前途的低成本的解决方案被提出，通过对无线通信系统的传播环境进行改造，使得收发机之间的传播环境可控，从而实现信号传输的优化。

智能发射表面是由大量无源元件组成的平面阵列，通过智能控制器，其中每个元件都能独立于入射电磁波产生可控的相位偏移、幅度衰减等效应，通过在智能反射表面上调节所有元件的相移，反射信号可以相干地添加到所需的接收器上，以提高接收信号的功率，或者以负面增益的形式添加到非预期接收器上，以避免干扰并增强私密性。如今比较通用的方案是将智能反射表面和通信系统相互连接，由通信系统控制各反射元件的相位偏移，使得接收信号的功率得到增强。此时，除了原有的发送端直接到达接收端的信道之外，还产生了信号从发射端到达智能反射表面和从智能反射表面反射到达接收端的两个信道。如今的大部分文献和资料都考虑在已知这三个信道的精确的瞬时信道状态信息情况下来计算和优化各反射元件的反射系数。而事实上，智能反射表面不具备接收和分析信号的功能，难以各个信道的瞬时信道状态信息作出精准估计，所以难以在实际系统中得到应用。

发明内容

本发明考虑到智能反射表面的实际应用场景和现有技术的不足，提供一种利用神经网络实时调节智能反射表面辅助无线通信反射相位配置方法，它可以使用神经网络模型，采用实时获取的瞬时信道状态信息和信号的功率增益对神经网络进行训练，在接收数据的过程中，实时调节智能反射表面的相位调配，起到优化接收信号质量的作用。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

其上行数据传输包括以下步骤：

步骤1、由用户端向基站端发送数据帧，其中用户端具有N个天线，基站端具有M个天线，每个数据帧包含L个时隙，其中前L_p个时隙为导频信号，剩余(L-L_p)个时隙为数据信号，数据帧的部分功率经过具有K个反射单元的智能反射表面反射，到达基站端。

步骤2、基站端接收当前数据帧中的导频部分，利用L_p个导频时隙，获得信道状态信息矩阵H_t∈C^M×N，t＝1，2，...，t为当前数据帧的序号，C表示复数域。同时，基站测量导频信号功率，测量结果记为P_r。

步骤3、在基站端，对于第t个数据帧，将H_t,H_t-1,θ_(t-1,n)，θ_(t-2,n)作为已训练好的神经网络的输入进行第t个数据帧时间内智能反射表面反射相位θ的预测，预测结果记为θ_(t,n)，b＝1，2，...，K，n为当前反射单元的序号。

步骤4、基站控制，按照预测的相位配置调节智能反射表面相位配置，用于此数据帧中数据部分的增强接收。

步骤5、基站接收第t个数据帧的数据部分，进行信号检测，并测量数据信号功率，测量结果记为P_c，计算功率增益其中G(x)是关于x的单调增函数。