[发明专利]智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法

说明书

本发明公开了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，涉及无信通信的技术领域；建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络系统，包括次要用户发射机、次要用户接收机、主要用户接收机和智能反射面；次要用户发射机产生复信号，直接传输的同时也经智能反射面反射后传输至次要用户接收机；根据接收信号计算信干扰噪比、收获总能量和干扰功率作为约束条件，将最小化次要用户发射机的传输总功率作为优化目标，采用交替优化方法对波束形成向量、反射相移矩阵和功率分裂比进行联合优化，获得最优解。本发明能够满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求，减少对主要用户的信号干扰，降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率。

技术领域

本发明涉及无信通信的技术领域，更具体地，涉及一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法。

背景技术

在认知无线电网络(Cognitive radio networks，CRN)中，频谱由主要用户接收机(Primary Receivers，PR)和次要用户接收机(Secondary Receivers，SR)共享，PR获准有更高的优先级来访问频谱，而SR只允许使用频谱，而不会对PR造成干扰。为了控制对PR的干扰，实现对SR适当的服务质量，通过优化多天线次要用户发射机的波束形成矢量和传输功率，将信息信号远离PR。但是由于仅优化次要用户发射机的波束形成矢量，使得次要用户发射机传输功率相对较大。智能反射平面(Intelligent reflecting surface，IRS)是一项能提高无线通信频谱和能源效率的新技术，其利用大量低成本无源发射元件通过软件动态调整反射信号的相移，重新配置无线传播信道，以增强在SR处所需的信号强度或减轻对PR信道的干扰，从而使得通信性能得到进一步的优化。与传统的有源波束成形技术相比，IRS消除了信号的放大和再生，从而享受更低的硬件成本、能耗和干扰。现有一文献公开了通过联合优化次要用户发射机(Secondary Transmitter，ST)的波束形成向量和IRS上的相移矩阵，研究了IRS增强单个认知无线电网络与主用户网络共存的下行发射功率最小化问题，该文献仅考虑次要用户发射机同时服务一个次要用户和多个主要用户的情况，模型并不具有普适性，并且没有考虑到在无线携能通信系统中的通信情况；另一公开文献则研究了IRS辅助多天线基站在面向多个单天线用户的下行链路的通信，通过联合优化基站的波束形成向量、IRS上的相移矩阵和用户功率分割系数获得了最小的传输功率，仿真验证了基于IRS辅助的无线携能通信系统可以显著提升通信性能，但没有考虑在认知无线电网络中通信情况。

现有技术公开了一种安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法，包括：步骤1、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法场景假设与建模；步骤2、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的选择策略；步骤3、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的接收波束成型向量设计；步骤4、安全携能通信中功率分割因子与波束成型联合优化方法中最佳中继节点的功率分割因子与发送波束成型向量联合优化。该方法虽然确保了SWIPT通信网络中安全通信性能的要求，但没有考虑到认知无线电网络中的通信情况，功耗大、频谱利用率低。

发明内容

本发明为克服上述现有技术在认知无线携能通信网络中次要用户发射机功耗大、频谱利用率低的缺陷，提供一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，能够在满足次要用户接收信号强度和信干扰噪比的要求下，减少对主要用户的信号干扰，并大幅度降低次要用户发射机的功耗，提高频谱利用率。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明提供了一种智能反射面辅助的认知无线携能通信网络性能优化方法，包括：

S1：建立智能反射面辅助的认知无线携能通信网络系统，所述系统包括单个次要用户发射机、K个次要用户接收机、L个主要用户接收机和单个智能反射面；所述智能反射面包含反射相移矩阵；