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基于IRS 相位設(shè)計(jì)的空時(shí)線編碼系統(tǒng)性能優(yōu)化方法

2024-12-26 00:00:00章萬(wàn)靜
無(wú)線電通信技術(shù) 2024年6期
關(guān)鍵詞:誤碼率信噪比

摘 要:為提升通信質(zhì)量,針對(duì)智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)輔助的空時(shí)線編碼(Space-Time LineCode,STLC)系統(tǒng),提出基于IRS 相位設(shè)計(jì)的STLC 系統(tǒng)誤碼率性能優(yōu)化策略。建立關(guān)于IRS 相位矢量的優(yōu)化用戶端信噪比目標(biāo)問題,利用半定規(guī)劃(Semidefinite Relaxation,SDR)法和單模約束松弛法(Unit-modulus Constraint Relaxation,UCR)求解,得到提升用戶端信噪比的IRS 相位的解,進(jìn)而降低系統(tǒng)誤碼率。仿真結(jié)果表明,與沒有采用IRS 輔助的STLC 系統(tǒng)相比,IRS 輔助的STLC 系統(tǒng)可顯著降低誤碼率。

關(guān)鍵詞:空時(shí)線編碼;智能反射面;半定規(guī)劃法;單模約束松弛法;信噪比;誤碼率

中圖分類號(hào):TN929. 5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

文章編號(hào):1003-3114(2024)06-1209-06

0 引言

為實(shí)現(xiàn)高的分集增益,研究人員針對(duì)多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)[1]系統(tǒng)提出空時(shí)線編碼(Space-Time Line Code,STLC)技術(shù)。不失一般性,MIMO 系統(tǒng)中發(fā)射端具有M 架發(fā)射天線,接收端具有2 ~ 4 架接收天線[2-3]。在STLCMIMO 系統(tǒng)中,信號(hào)在傳輸前,先利用信道增益(空間)對(duì)兩個(gè)連續(xù)(時(shí)間)信息符合進(jìn)行加權(quán)融合[4]。再將兩個(gè)STLC 符號(hào)通過M 架天線傳輸出去。接收端通過合并機(jī)制,實(shí)現(xiàn)滿分集增益。

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)由許多無(wú)源反射元構(gòu)成,可以智能配置系統(tǒng)中無(wú)線信號(hào)的傳播環(huán)境[5-6]。通過軟件編程,精確控制系統(tǒng)中所有反射信號(hào)的相位和幅度,進(jìn)一步優(yōu)化反射信號(hào)的傳輸方向。與傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)對(duì)比,基于IRS 輔助轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)可以有效減少對(duì)系統(tǒng)硬件設(shè)備的依賴,從而顯著提升頻譜效率。

如前文所述,基站與IRS 間、IRS 與用戶間的信道鏈路服從Rician 衰落分布,基站與用戶間服從Rayleigh 衰落分布,如圖2 所示。依據(jù)文獻(xiàn)[17],服從Rician 衰落分布的路徑衰落模型為:

P1(l)= -18-20lg(fc)-22lg(l), (21)

式中:l 表示鏈路長(zhǎng)度,fc 表示載波頻率。

服從Rayleigh 衰落分布的路徑衰落模型為:

P2(l)= -12. 7-26lg(fc)-36. 7lg(l)。(22)

3. 1 無(wú)源反射元數(shù)N 對(duì)誤碼率的影響

為分析運(yùn)用IRS 作為增強(qiáng)轉(zhuǎn)發(fā)鏈路對(duì)通信性能的影響以及基于SDR 法與基于UCR 法設(shè)計(jì)IRS 相位的性能,選擇誤碼率作為性能指標(biāo)。分析IRS 的無(wú)源反射元數(shù)N 對(duì)誤碼率的影響。仿真場(chǎng)景:基站的傳輸功率P = 30 dBm;用戶位置為(250,250,5)m;基站的發(fā)射天線數(shù)M∈{1,2,3,4}。誤碼率隨N的變化情況如圖3 所示,“No IRS”表示未運(yùn)用IRS轉(zhuǎn)發(fā)鏈路的情況;“UCR-based IRS”表示基于UCR法設(shè)計(jì)IRS 相位的情況;“SDR-based IRS”表示基于SDR 法設(shè)計(jì)IRS 相位的情況。

由圖3 可知,N 和M 值的增加均能使誤碼率下降。N 值越大,IRS 中的無(wú)源反射元數(shù)越多,越有利于優(yōu)化IRS 的相位設(shè)計(jì),最終使誤碼率下降。此外,相比于No IRS、UCR-based IRS 和SDR-based IRS 均降低了誤碼率。說明通過運(yùn)用IRS 可有效增強(qiáng)通信質(zhì)量,降低誤碼率。

而UCR-based IRS 與SDR-based IRS 的誤碼率性能相近,但是UCRbased IRS 的誤碼率性能隨N和M 值下降更慢,最終導(dǎo)致在N 和M 值較大時(shí),UCR-based IRS 的誤碼率性能劣于SDR-based IRS的誤碼率。同時(shí),由圖3 可知,運(yùn)用IRS 作為基站的輔助轉(zhuǎn)發(fā)鏈路能夠減少基站所需的發(fā)射天線數(shù)。例如,在誤碼率為10-3 時(shí),如果不運(yùn)用IRS,則至少需要4 架發(fā)射天線(M=4);若運(yùn)用IRS,采用3 架發(fā)射天線(M=3)就足夠保證10-3 的誤碼率;當(dāng)采用196 個(gè)IRS 時(shí),只需采用兩架發(fā)射天線(M = 2)就足夠保證10-3 的誤碼率。

3. 2 用戶位置對(duì)誤碼率的影響

分析用戶位置對(duì)誤碼率的影響。仿真場(chǎng)景:3 個(gè)用戶UE-1、UE-2 和UE-3 位置為(100,200,0)m、(300,100,0)m 和(400,200,0)m;M = 2,N = 100。3 個(gè)用戶與IRS 的距離相等,但是它們與基站的距離不相等,其中UE-1 離基站最近,依次是UE-2,UE-3離基站最遠(yuǎn)。圖4 為3 個(gè)用戶端的誤碼率隨基站傳輸功率的變化情況。

由圖4 可知,由于3 個(gè)用戶與基站的距離不同,它們的誤碼率不相同。在相同的前提下,UE-1 端的誤碼率最低,而UE-3 端的誤碼率最高。這表明,誤碼率受用戶與基站間距離影響。

此外,運(yùn)用IRS 作為輔助轉(zhuǎn)發(fā)鏈路可降低用戶端的誤碼率,并且在用戶與基站間距離增加情況下,IRS 對(duì)提高誤碼率的積極作用更大。例如,在誤碼率為10-3 時(shí),用戶UE-3 運(yùn)用IRS 比不采用IRS(No IRS)獲取了約4 dB 增益,用戶UE-1 只獲取了約1 dB 增益。

觀察UCR-based IRS 和SDR-based IRS 的誤碼率曲線可知,在用戶離基站距離較短時(shí),它們的誤碼率性能相近。例如,在UCR-based IRS 和SDR-basedIRS 兩種情況下UE-1 的誤碼率相同,但是UE-3 的誤碼率并不完全相同。SDR-based IRS 的誤碼率略低于UCR-based IRS 的誤碼率。這些數(shù)據(jù)表明,用戶位置對(duì)IRS-STLC 系統(tǒng)的誤碼率有較大影響。

3. 3 誤碼率的累加分布曲線

分析No IRS、UCR-based IRS 和SDR-based IRS三種情況下誤碼率的累加分布(CumulativeDistribution Function,CDF)曲線。仿真場(chǎng)景:在500 m×250 m 區(qū)域隨機(jī)部署4 000 個(gè)用戶,其中N = 100,P=30 dBm,如圖5 所示。

圖5 考慮了M = 1、M = 2 兩種情況,UCR-basedIRS 和SDR-based IRS 的誤碼率性能相近。以10-3的誤碼率為目標(biāo),在M = 1 時(shí)No IRS 環(huán)境下約有42% 的用戶能夠?qū)崿F(xiàn)此目標(biāo),而UCR-based IRS 環(huán)境下約有63% 的用戶能夠?qū)崿F(xiàn)此目標(biāo)。

3. 4 誤碼率目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況

分析采用UCR-based IRS 方法下4 000 個(gè)用戶的誤碼率情況。仍以誤碼率10-3 為目標(biāo),將用戶端的誤碼率低于10-3 稱為實(shí)現(xiàn)目標(biāo);反之,稱為未實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的用戶標(biāo)為藍(lán)色的點(diǎn),未實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的用戶標(biāo)為淺色的“×”。如圖6 所示,仿真場(chǎng)景:500 m×250 m,基站的傳輸功率P=30 dBm,N=100,M=1,M=2。

由圖6 可知,若不采用IRS(No IRS),4 000 個(gè)用戶中只有42% 的用戶實(shí)現(xiàn)誤碼率目標(biāo)。而采用IRS、且M=1,N=100 時(shí),近63% 的用戶實(shí)現(xiàn)誤碼率目標(biāo)。此外,對(duì)比圖6(b)和(c)可知,M 從1 增加至2,實(shí)現(xiàn)誤碼率目標(biāo)的用戶數(shù)從63% 增加至83% ,提升了21% 。再對(duì)比圖6 (c)和(d)可知,N 從100 增加至196,實(shí)現(xiàn)誤碼率目標(biāo)的用戶數(shù)從83% 增加至94% ,提升了11% 。這些數(shù)據(jù)表明,提升M 和N 值可有效地改善用戶端的誤碼率性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)IRS 輔助的STLC 系統(tǒng),提出了基于IRS 相位設(shè)計(jì)的提升用戶端信噪比策略。利用SDR和UCR 法優(yōu)化IRS 相位,最大化用戶端信噪比,進(jìn)而降低誤碼率。性能分析表明,采用IRS 作為輔助轉(zhuǎn)發(fā)通信策略,可有效提升通信性能。同時(shí),用戶離基站的距離以及基站傳輸功率對(duì)誤碼率有重要影響。后期,將分析利用SDR 和UCR 法優(yōu)化IRS 相位的復(fù)雜度,進(jìn)一步改善策略性能。

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作者簡(jiǎn)介:

章萬(wàn)靜 男,(1976—),碩士,副教授,高級(jí)工程師。主要研究方向:軟件開發(fā)、算法設(shè)計(jì)和圖像處理。

基金項(xiàng)目:江蘇省科技計(jì)劃項(xiàng)目(BY2022364)

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