[发明专利]一种基于RIS辅助认知反向散射通信系统的优化方法

权利要求书

1.一种基于RIS辅助认知反向散射通信系统的优化方法，其特征在于，包括：

S1：在包含多对次发射机-次接收机的认知反向散射通信系统中部署RIS，通过调整RIS的相移改变次接收机的信道增益；

S2：在反向散射阶段次发射机进行反向散射的同时收集能量并利用收集到的能量进行主动传输；

S3：构建基于信道不确定性的资源分配模型；

S4：利用最坏准则法和不等式性质将基于信道不确定性的资源分配模型转换成确定性问题并通过连续凸近似法、变量替换法、高斯随机化法和交替优化法将确定性问题转换为凸优化问题；

S5：基于CVX工具箱求解凸优化问题，获得次发射机反向散射的最优时间分配、次发射机主动传输的最优时间分配、次发射机的最优发射功率、次发射机的最优反向散射系数和RIS的最优相移完成对基于RIS辅助认知反向散射通信系统的优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于RIS辅助认知反向散射通信系统的优化方法，其特征在于，所述构建基于信道不确定性的资源分配模型包括：

S31：根据主发射机的总发射功率、次发射机的反射系数、RIS的相移，以及主发射机、RIS、次发射机和次接收机之间的信道系数计算次接收机在反向散射过程中的数据传输速率；

S32：根据RIS的相移和次发射机的发射功率，以及主发射机、RIS、次发射机和次接收机之间的信道系数计算次接收机在主动传输过程中的数据传输速率；

S33：根据次发射机反向散射的时间和次发射机的输入功率计算得到次发射机收集的能量；

S34：根据主接收机能接收的最大干扰功率约束、次发射机的能量收集约束、RIS的相移约束、次发射机的反向散射系数约束、信道不确定性集合、次接收机在反向散射过程中的数据传输速率、次接收机在主动传输过程中的数据传输速率和次发射机收集的能量构建基于信道不确定性的资源分配模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于RIS辅助认知反向散射通信系统的优化方法，其特征在于，所述基于信道不确定性的资源分配模型包括：

C4:|θ_n|＝1,n＝1,...,N

C5:0≤ρ_k≤1,k＝1,...,K

其中，表示第k个次发射机在主动传输过程中的发射功率；α_k表示第k个次发射机进行反向散射的时间；θ_n∈[0,2π)表示RIS第n个反射单元的相移；ρ_k表示第k个次发射机的反向散射系数；T表示次发射机进行反向散射与主动传输的总传输时间；表示第k个次级接收机在反向散射过程中的数据传输速率；表示第k个次级接收机在主动传输过程中的数据传输速率；P₀表示主发射机的总发射功率；表示第k个次接收机的噪声功率；表示主发射机到第k个次发射机的直传链路和主发射机通过RIS反射到第k个次发射机的链路的等效联合信道增益；表示第k个次发射机到第k个次接收机的直传链路和第k个次发射机通过RIS反射到第k个次接收机链路的等效联合信道增益；表示主发射机到第k个次接收机的直传链路和第k个次接收机通过RIS反射到第k个次接收机的链路的等效联合信道增益；表示第k个次发射机到第u个主接收机的直传链路和第k个次发射机通过RIS反射到第u个主接收机的链路的等效联合信道增益；表示主发射机到第k个次发射机的信道系数；表示主发射机到RIS的信道系数；表示RIS到第k个次发射机的信道系数；表示第k个次发射机到第k个次接收机的信道系数；表示RIS到第k个次接收机的信道系数；表示第k个次发射机到RIS的信道系数；表示主发射机到第k个次接收机的信道系数；表示第k个次发射机到第u个主接收机的信道系数，表示RIS到第u个主接收机的信道系数，Φ＝diag(φ₁,φ₂,...φ_N)表示RIS的反射单元对角矩阵；β表示每个RIS反射元件的振幅；C1表示次发射机的传输时间约束；C2表示主接收机能接收的最大干扰功率约束；C3表示次发射机的能量收集约束；C4是表示RIS的相移约束；C5表示次发射机的反向散射系数约束；C6和C7表示次发射机、次接收机、RIS和主接收机之间信道不确定性集合；表示次发射机-RIS-主接收机级联信道；表示主发射机-RIS-次接收机级联信道；表示主发射机-RIS-次发射机级联信道；表示第k个次发射机的电路功耗；表示第k个次发射机收集的能量；表示第u个主接收机可接受的最大干扰功率；表示主发射机到次发射机的信道不确定性区域集；表示主发射机到次接收机的信道不确定性区域集；表示次发射机到主接收机的信道不确定性区域集；Ω^PT-ST表示主发射机-RIS-次发射机级联信道的不确定性区域集；Ω^PT-SR表示主发射机-RIS-次接收机级联信道的不确定性区域集；Ω^ST-PR表示次发射机-RIS-主接收机级联信道的不确定性区域集。