[发明专利]一种IRS辅助MEC中CF-mMIMO的通信优化方法及终端

说明书

本发明公开一种IRS辅助MEC中CF‑mMIMO的通信优化方法及终端，根据接收的信号使用卷积神经网络和条件循环单元进行信道估计，得到信道估计值；基于所述信道估计值建立信道模型，并定义学习误差性能指标；基于所述信道模型以及所述学习误差性能指标优化用户发射功率、波束成形向量和IRS相位向量，得到最优用户发射功率、最优波束成形向量和最优IRS相位向量；根据所述最优用户发射功率、最优波束成形向量和最优IRS相位向量进行通信传输，在用户服务质量和功率约束条件下，实现了更加全面的通信优化，利用卷积神经网络和条件循环单元进行信道估计，降低了估计过程的复杂度，便于后续最小化微网通信中边缘弱用户的学习误差，从而实现了学习误差最小化。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种IRS辅助MEC中CF-mMIMO的通信优化方法及终端。

背景技术

分布式能源的直接并网会对电网的安全稳定带来极大冲击，目前，我国多采用微网的手段来协调同一区域内分布式电源和负荷的运行。由于存在分布式能源，研究灵活、安全、可靠的通信技术对于实现多个微电网之间的信息传输以及能源管理有着重要的意义。在分布式能源系统中，许多数据是由边缘设备实时生成的，由于大多数用户是计算能力有限的传感器，移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)作为一种有前途的技术可以有效地保证计算资源，降低资本成本并提供灵活性，同时也为微网的智能调度提供了一个有力的平台，因为它拥有丰富的计算资源来为上层的机器学习模型提供训练数据。在MEC中，无线设备将其计算密集型或延迟敏感任务卸载到无线电接入网边缘的附近基站或服务器，以节省电池功率和计算资源。

云计算将所有的计算能力放置在云端，终端不负责计算，只做输入输出功能。由于云计算存在高延迟且耗费网络带宽的特性，这增加了网络边缘用户的传输延迟，使得云计算对于这些边缘用户来说不太可行。因此，云计算不适用需要终端实时做出反馈，且采集数据量巨大的系统。

传统的mMIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output，大规模多输入多输出)系统中，所有用户主要由一个基站服务，因此小区边缘的用户通常遭受严重的小区间干扰，这是由来自相邻小区的信号引起的。此外，由于信道衰落的影响，在边缘的用户接收到的信号质量较差。而由于建筑物以及树木等障碍物的阻挡，信号会经历非常大的衰落，边缘用户信号传输将受到严重影响。

此外，在传统的通信系统中，主要利用的是正交多址接入技术，使用正交多址接入技术可以在低复杂度的情况下轻松分离出不同用户信号所携带的信息。然而对于传统的正交多址接入技术，每个资源块仅由一个用户占用，当用户数量增多时，可用的正交资源数量不再满足要求。此外，尽管使用了正交的时频码资源，在信号经历信道时，由于时延、频偏和多普勒频移等影响，其正交性总是不可避免的遭到破坏。因此，如果仍然局限于使用正交多址接入技术，就无法在有限的资源内接入更多的用户，也就无法达到频谱效率和大规模连接需求。