[发明专利]一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法

权利要求书

1.一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法，其特征在于，所述多智能反射面选择方法具体包括一下步骤：

步骤1：建立系统模型，计算经过智能反射面IRS反射和基站协同波束成形的用户UE处的信号，存在均匀分布i.d.d的零均值高斯噪声；

步骤2：基于步骤1的零均值高斯噪声计算当存在直视路径时用户处的信噪比SNR；

步骤3：基于步骤1的零均值高斯噪声计算当不存在直视路径时用户处的信噪比SNR；

步骤4：步骤3作为步骤2的特殊情况，因此基于步骤2的存在直视路径的用户处信噪比SNR，即表述为优化问题，在功率限制下使用户接收到最大信噪比SNR；

步骤5：基于步骤4用户接收到最大的信噪比SNR，交替优化相移θ和波束成形矩阵w；

步骤6：根据步骤5的优化结果，多次计算经过每个智能反射面IRS反射后UE处的最大接收信噪比SNR，并选择可导致最大平均接收信噪比SNR的智能反射面IRS。

2.根据权利要求1所述一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法，其特征在于，所述步骤1具体为，建立系统模型，假设系统中所有链路为准静态平坦衰落；其中分别表示基站到用户链路，即为直视路径、基站到第i个RIS链路和第i个RIS到用户链路；假设基站和每个RIS完美已知G_i和f_i；每个RIS都有L个低成本反射元件，每个元件都可接收到来自基站的多径信号，然后像单点源一样散射振幅和/或相位可调的组合信号；信道均采用瑞利信道；则在用户UE处接收到的信号y_i表示为：

y_i＝(f_i^HΘ_iG_i+h)wx_b+n_i, (1)

其中为信号x_b的波束成形矩阵；为IRS的反射系数矩阵，其中θ_l＝[0,2π]，β_l＝[0,1]分别表示IRS的第l个元素的相移和幅度反射系数；

假设β_l＝1，即将IRS每个元素设计为最大化信号反射，n_i是通过第i个IRS反射的方差为均匀分布(i.d.d)的零均值高斯噪声。

3.根据权利要求2所述一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法，其特征在于，所述步骤2具体为，基于公式(1)存在直视路径，则用户处的信噪比SNR表示为

其中k^H＝(f_i^HΘ_iG_i+h)，k^H为中间换元变量，H为矩阵共轭转置，w为波束成形矩阵，u为中间换元变量，b为中间换元变量。

4.根据权利要求2所述一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法，其特征在于，所述步骤3具体为，基于公式(1)不存在直视路径，用户的接收信噪比SNR表示为

其中k′^H＝f_i^HΘ_iG_i，k^H为换元变量，w为波束成形矩阵。

5.根据权利要求3所述一种基于最大信噪比的多智能反射面选择方法，其特征在于，所述步骤4具体为，设相移θ＝[θ₁,θ₂,…,θ_L]，选择使用户接收到最大SNR的IRS，表示为

因此需要求解信噪比，问题表述为

其中P为基站处的功率预算。