[发明专利]一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法

说明书

本发明提出了一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法。考虑到无源的智能反射面融入现有网络，改变原有空间能量分布，需要重新设计用户服务站点的选择，智能反射面的远场大尺度衰落特性符合乘性路损模型，故优先选择乘性路损小的智能反射面和基站，但所选反射链路可能被遮挡，因此需要测量比较SINR是否满足数据传输要求，设计了SINR不满足要求时的后续处理方法，更加具有可靠性，通过设置一个智能反射面服务半径，合理地缩小搜索范围，减小信令开销和时延。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及第六代移动通信系统(the 6thgeneration，简称为6G)中基于最小化乘性路损的智能反射面选择方法的研究。

背景技术

移动通信发展遵循10年一代的演进规律，在5G大带宽，海量连接和超低时延的基础上，6G进一步拓展了服务的边界，深化万物互联的范围和领域，预期未来十年网络容量需求千倍增长，无处不在的无线连接成为现实，但高复杂度的网络、高成本的硬件和日益增加的能源消耗成为未来无线通信面临的关键问题。因此研究创新、高效、节约频谱和资源的解决方案势在必行。在候选新技术中，智能反射表面(IRS)以其独特的低成本、低能耗、高可靠性特点脱颖而出。

智能反射表面是一种具有可编程电磁特性的人工电磁表面结构，由大量无源的低成本反射元件组成，并通过配置每个元件的反射振幅和相位来智能地重构无线传播环境，从而显著提高无线通信网络的性能。与传统的有源中继不同，智能反射面只需利用被动反射而不需要任何发射射频链，因此其可大大降低硬件成本和能耗。

然而，正因为智能反射面的无源特性，它不能独立工作，必须融入到现有网络中，在现有网络中部署智能反射面，智能反射面可能会构造出虚拟LoS径改变原有链路LoS/NLoS属性，或是由于智能反射面本身能量收集再分配的特点，使得用户侧各站点接收能量排序发生变化，用户在融入了智能反射面的新型网络中，如何确定服务站点、是否需要智能反射面辅助通信、由哪个智能反射面辅助用户服务，都是这种新型网络需要考虑的问题。

传统的基站选择方法是基于各基站参考信号接收功率RSRP排序，选择具有最强RSRP的基站作为服务基站，在加入了新网元智能反射面后，智能反射面独立反射单元的幅度相位响应配置不同，会产生不同的能量分布，使得单纯基于用户侧RSRP的选站仅能选到当前智能反射面配置为随机幅度相位时的最优基站，并没有挖掘智能反射面的潜能，故不再适用于智能反射面辅助网络。

研究表明，智能反射面的远场大尺度衰落特性符合乘性路损模型，假设基站到智能反射面的距离为d₁，智能反射面到用户的距离为d₂，则基站通过智能反射面反射到用户的信号大尺度衰落模型为α为大尺度衰落指数，由于用户接收的信号强度与链路的LoS/NLoS属性、小尺度衰落及大尺度衰落有关，小尺度衰落是随机的，大尺度衰落可通过相对位置关系计算，故有人提出通过选择具有最小服务基站-智能反射面和智能反射面-用户距离乘积的智能反射面作为服务智能反射面来辅助用户通信，这种方法的局限性在于：一方面该方法只考虑了乘性路损的影响，然而，具有最小乘性路损的智能反射面到基站或者用户的链路可能被遮挡，导致服务性能下降，故仅根据乘性路损来选择智能反射面过于简单，在实际应用中不具有可靠性；另一方面，该方法仅给出在给定服务基站的情况下智能反射面的选择方法，而乘性路损与服务基站和智能反射面之间的距离、智能反射面和用户之间距离都有关系，故基站和智能反射面的选择应该同时被考虑。

现有的方案还有遍历所有基站和所有智能反射面，找到接收SINR最大的径作为服务路径，而实际应用中，智能反射面是海量部署的，遍历性的方法会耗费大量的资源，造成很大的信令开销和时延。

针对上述传统方案中未考虑智能反射面对空间能量结构的改变，而仅基于距离乘积进行智能反射面选择的方式可靠性低，未同时考虑基站的选择，遍历性的方法又耗费大量资源，信令开销和时延很大等问题，有必要设计一种可靠的基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法，能够在较短时间内找到符合数据传输要求的路径。

发明内容