[发明专利]MIMO-IRS通信系统的离散相移量化方法

权利要求书

1.MIMO-IRS通信系统的离散相移量化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A，根据MIMO-IRS的系统模型，定义出离散相移以及量化级比特之间的关系；

步骤B，计算出系统在短包通信下的传输速率以及信噪比；

步骤C，根据到达过程以及服务过程，确定到达过程以及服务过程的矩母函数表达式；

步骤D，根据计算出的矩母函数表达式，计算基于MIMO-IRS系统短包通信下的时延违约概率；

步骤E，基于对时延违约概率的分析，最终得到使时延违约概率趋于最小化的量化级比特值；

其中，步骤A具体包括：

A1，在MIMO-IRS系统模型中，考虑均匀离散相移，IRS由l比特编码，共有2^l可能的相移来反射无线电波，则均匀间隔为则可能的相移为θ＝bΔθ

其中b为满足0≤b≤2^l-1内的整数，

A2，根据相移的调整，相移矩阵表示为

其中θ为反射元素n的相移角，θ₁为反射元素1的相移角，θ₂为反射元素2的相移角，θ_N为反射元素N的相移角；

A3，根据反射相移，得到IRS的反射系数为

其中Γ为反射系数，Γ∈[0,1]，Γ_i是反射元素i的反射系数，θ_i是反射元素i的相移角；

其中，步骤B具体包括：

B1，在MIMO-IRS系统模型中，其场景是URLLC业务，其需要有限块长度通信传输，根据其有限块长度的传输理论，计算其传输速率为

其中L_k为第k个用户传输数据包的长度，其中V_k表示信道色散Q^-1(·)表示的逆函数，表示期望，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比；

B2，计算信噪比表示为

其中P为发送功率，g_k＝l_k+d_k，l_k为BS发射信号经过IRS反射到达用户k的反射信道增益，d_k为BS发射信道到用户k的直接链路信道增益，为用户k波束形成矢量，为用户k′的波束成形矢量，σ²为高斯噪声方差；

其中，步骤C具体包括：

C1，根据到达过程服从泊松分布，计算达到过程的矩母函数

其中λ表示平均到达速率，为系统参数，t₁-q为t₁时刻减去目标时延q的时刻；

C2，根据服务过程，定义服务过程的表达式

S_k(t)＝L_kR_ktΓ_iB+L_kR_ktB

其中L_k表示用户k的数据包长度，R_k表示的是第k个用户的传输速率，Γ为IRS的反射系数，B服从伯努利分布，表示为错误概率为0时则传输成功，即S_k(t)＝L_kR_ktΓ_i+L_kR_kt，当错误概率不为0时，传输失败，即S_k(t)＝0，最终可得

其中Z服从0-1分布，Z以块错误概率ε_t取值为0，以1-ε_t取值为1；

C3，根据服务过程表达式，计算服务过程的矩母函数表达式

其中L_k表示用户k的数据包长度，R_k表示的是第k个用户的传输速率，Γ为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

其中，步骤D具体包括：

D1，根据计算出的矩母函数，计算该系统下的时延违约概率

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，R_k表示的是第k个用户的传输速率，Γ为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，为系统参数，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

其中，步骤E具体包括：

E1，根据计算的时延违约概率，计算l→∞，可得到的时延违约概率为

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，Γ为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

E2，根据计算的时延违约概率，得到l＝3下的时延违约概率为

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，Γ_i为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，为系统参数，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

E3，根据计算的时延违约概率，得到l＝4下的时延违约概率为

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，Γ_i为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，为系统参数，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

E4，根据计算的时延违约概率，得到l＝5下的时延违约概率为

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，Γ_i为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，为系统参数，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

E5，根据计算的l＝3、l＝4、l＝5时延违约概率，将l＝5和l＝3、l＝4、l→∞分别作差，得到l＝3和l＝5条件下时延违约概率的差值大于在l＝4和l＝5条件下的时延违约概率的差值，差值逐渐降低，计算得到l＝5与l→∞的差值为

其中λ表示平均到达速率，L_k表示用户k的数据包长度，Γ_i为IRS的反射系数，ε_t表示块错误概率，为系统参数，γ_k为表示用户k的信号与干扰加噪声比的信噪比，V_k表示信道色散V_k＝1-(1+γ_k)^-2，

E6，根据计算得到的差值，可得l＝5与l→∞两者的时延违约概率差值趋于0，最终得到使时延违约概率趋于最小化的量化级比特值。