[发明专利]基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法

权利要求书

1.基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，

根据测试方当前知晓的通信系统信息以及服务区内用户群的情况构建预测通信系统实际收益的下层优化模型的约束集合，所述下层优化模型的目标函数为通信系统接收测试信号后的通信收益最大，

根据当前测试参数以及所知晓的通信系统内智能反射表面信息构建上层优化模型的约束集合，所述上层优化模型的目标函数为通信系统在测试信号作用下的通信收益最小，

求解上层优化模型和下层优化模型组成的双层优化模型，得到本轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号，预测通信系统在测试信号作用下的通信收益，

观测通信系统接收测试信号后的实际通信收益，在通信系统接收测试信号后的实际通信收益与通信系统在观测信号作用下的通信收益预测值相同时，结束测试，否则，修正下层优化模型的约束集合和上层优化模型的约束集合后重新计算下一轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号；

所述根据测试方当前知晓的通信系统信息以及服务区内用户群的情况构建预测通信系统实际收益的下层优化模型的约束集合的具体方法为：根据第t轮测试中测试方对所知晓的各用户群通信效率的上下限构建测试方知晓用户群的通信效率的约束：根据第t轮测试中通信系统信号发射天线的最大工作带宽和所能承受的最大功率所组成的矩阵C^t构建通信系统内基站的工作带宽B和最大工作功率P所组成的向量c的约束条件：C^ty^t≤c，根据第t轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号建立基站行为约束条件：0≤y^t+x^t≤1，为第t轮测试中测试方对所知晓的各用户群通信效率的估计值组成的向量，y^t为第t轮测试中测试方对通信系统操作其信号发射天线的强度的预测值组成的向量，p₁、p₂、p_E为通信系统第1个、第2个、第E个信号发射天线所能承受的最大功率，b₁、b₂、b_E为通信系统第1个、第2个、第E个信号发射天线的最大工作带宽，x^t为记录第t轮测试中所采用测试方案的向量，即，第t轮测试中作用于已知晓通信系统智能反射表面的测试信号；

所述求解上层优化模型和下层优化模型组成的双层优化模型的方法为将双层优化模型转化为单层混合整数线性规划问题后求解，所述单层混合整数线性规划问题为：其中，v由(s^t)^Tv＝y推导得出，S^t为通过对偶变换和等价变换将表示为的辅助矩阵，S^t＝[-I；I]，D^t＝[C^t；I]，A^t＝[0；I]，d^t＝[c；1]，z^t为y^t的对偶变量，N^v、N^y、N^z是为了将非线性约束条件转化为线性约束条件而引入的元素足够大的对角阵，ω¹、ω²、ω³是为了将非线性约束条件转化为线性约束条件而引入的二进制变量所组成的向量。

2.根据权利要求1所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，所述下层优化模型的目标函数为：

3.根据权利要求2所述基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，其特征在于，根据当前测试参数以及所知晓的通信系统内智能反射表面信息构建上层优化模型的约束集合的具体方法为：根据测试方信号发射天线数量r、第t轮测试中测试方对智能反射表面知晓情况的位置向量R^t构建测试方影响智能反射面的约束：0≤R^tx^t≤r，根据测试方所能调动的最大功率p、第t轮测试中影响测试方所知晓的各智能反射表面的最小测试信号的功率所组成的向量P^t构建测试方调动功率的约束：0≤P^tx^t≤p。