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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116133009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310116363.0，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法及系统是由宋清洋;豆舒楠;亓伟敬设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及6G无线通信网络技术领域，公开了一种联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法及系统，包括：S1、基站将主链路信号发送给智能反射表面和多个集群，所述智能反射表面将所述主链路信号反射转发给多个所述集群，每个所述集群均包括一个接收机和多个BD设备；S2、多个所述BD设备在对应的时隙将接收到的主链路信号作为载波来调制并传输各自的物联网信息给对应的所述接收机，在传输时，将所述时隙分为两个阶段，在第一阶段所述BD设备进行无源的后向散射传输，同时采用无线供电技术收集能量，在第二阶段，所述BD设备通过收集到的能量进行有源的后向散射传输。本发明最大化系统后向散射链路的和速率并对抗了BD间干扰。

本发明授权联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联合IRS和无线供电的系统后向链路优化方法，其特征在于，包括： S1、基站将主链路信号发送给智能反射表面和多个集群，所述智能反射表面将所述主链路信号反射转发给多个所述集群，每个所述集群均包括一个接收机和多个BD设备； 所述智能反射表面将所述主链路信号反射转发给多个所述集群的具体过程为：所述智能反射表面接收所述基站发送的主链路信号，并动态调控所述智能反射表面的各反射单元的反射系数，重构所述基站到所述集群的信道环境，重构完成后，所述智能反射表面将所述主链路信号发送给所述集群； S2、多个所述BD设备在对应的时隙将接收到的主链路信号作为载波来调制并传输各自的物联网信息给对应的所述接收机，在传输时，将所述时隙分为两个阶段，在第一阶段所述BD设备进行无源的后向散射传输，同时采用无线供电技术收集能量，在第二阶段，所述BD设备通过收集到的能量进行有源的后向散射传输； 所述基站和智能反射表面采用TDMA的方式传输信息到所述接收机和BD设备，每个所述集群采用NOMA的方式传输信息到集群中对应的接收机； 在S2中，所述BD设备将接收到的主链路信号作为载波来调制并传输各自的物联网信息给对应的所述接收机之前，在保证主传输链路最低通信速率需求的前提下，基于基站的有源波束赋形向量ｗ、智能反射表面的无源波束赋形的反射系数矩阵以及时间分配系数向量建立后向散射传输速率最大化模型并求解，以最大化所有后向散射链路的和速率； 所述接收机接收到的信号为： 其中，代表第一阶段所述接收机接收到的信号，代表第二阶段所述接收机接收到的信号，表示基站发送给第个集群中接收机的信息符号，表示第个集群中第n个BD设备发送给接收机的信息符号，为基站的发射功率，表示第一阶段中功率为的零均值加性高斯白噪声，表示智能反射表面的反射系数矩阵，表示基站的有源波束赋形向量，为基站到第m个接收机之间的信道，为基站到第个集群中的第个BD设备之间的信道，为基站到智能反射表面之间的信道，为智能反射表面到第m个集群中的接收机之间的信道，为智能反射表面到第个集群第个BD之间的信道，Q为智能反射表面的反射单元的数量，为第个集群中第个BD到该集群中的接收机之间的信道，代表第m个集群中的第n个BD设备的反射系数，代表第m个集群中的第n个BD设备的有源传输的传输功率，为第m个集群中的第n个BD设备在第一阶段收集到的能量，t为时隙长度，为第m个集群中的BD设备在第一阶段所占时隙比例，为第二阶段的加性高斯白噪声，服从均值为0、方差为的高斯分布； 在第一阶段： 第m个集群中的所述接收机接收到的主链路信号的信噪比为： ； 第m个集群中的所述接收机接收到的主链路信号的传输速率的期望值为： ； 其中，t为时隙长度，为第m个集群中的BD设备在第一阶段所占时隙比例，表示对后向散射链路传输符号取期望，代表第m个集群中的BD设备的物联网链路发送的信息符号，N为第m个集群中的BD设备的总数量； 第m个集群中的所述接收机接收到的第n个BD设备的物联网信号的信噪比为： ； 其中，K为物联网信息的符号的周期与主链路信息的符号周期的比例大小； 第m个集群中的所述接收机接收到的第n个BD设备的物联网信息的传输速率为： ； 第m个集群，第n个BD处进行能量收集的公式为： ； 为第二阶段的有源信息传输的能量比例，； 在第二阶段： 第m个集群中的所述接收机接收到的主链路信号的传输速率为： ； 第m集群中，第n个BD设备与接收机之间的次链路的传输速率为： ； 所述后向散射传输速率最大化模型具体为： ； 其中，表示智能反射表面的反射系数矩阵，表示基站的有源波束赋形向量，为第一阶段的时间分配系数向量；其中,P为基站的发射功率表示为，约束条件依次为：主链路的传输速率不低于基站BS处的最大发射功率不超过、时间分配约束且时间分配系数和BD设备的反射系数均在0-1之间、智能反射表面的单位模约束； 求解所述后向散射传输速率最大化模型的具体步骤为： A1、将所述后向散射传输速率最大化模型定义为非凸优化问题P1； A2、将所述非凸优化问题P1的三个变量解耦为三个子问题，三个变量分别为智能反射表面的反射系数矩阵、基站的有源波束赋形向量w和第一阶段的时间分配系数向量； A3、在每个子问题中采用半定松弛算法和拉格朗日算法进行求解，同时将具有耦合关系的三个变量采用梯度下降的思想进行迭代求解，进而得到智能反射表面的反射系数矩阵、基站的有源波束赋形向量w和第一阶段的时间分配系数向量的共生通信系统后向散射链路联合优化设计方案； A3的具体过程为： A3.1、在第j次迭代的过程中，对于给定的基站有源波束赋形向量和智能反射表面的无源波束赋形矩阵，将非凸优化问题P1转化为关于有源无源时间分配的第一子问题： ； A3.2、求解所述第一子问题，得到第j次迭代的时间分配向量； A3.3、在第j+1次迭代中，将第j次迭代的时间分配向量带入所述非凸优化问题P1，同时在第i次迭代中给定基站有源波束赋形向量，所述非凸优化问题P1转化为第二子问题： ； A3.4、半定松弛算法进行求解第二子问题，得到第i次迭代中智能反射表面的反射系数矩阵，并将第i次迭代中智能反射表面的反射系数矩阵带入所述非凸优化问题P1在第i+1次迭代中得到第三子问题： ； A3.5、对所述第三子问题进行求解得到第i+1次迭代中给定基站有源波束赋形向量，并将值代回所述第二子问题中进行求解，当时，其中为迭代算法允许的最小误差，迭代停止，得到该次迭代j+1最优的基站有源波束赋形向量和智能反射表面的无源波束赋形矩阵； A3.6、将基站有源波束赋形向量和智能反射表面的无源波束赋形矩阵带入第一子问题中，当且时，其中为迭代算法允许的最小误差，迭代停止，进而得到基站有源波束赋形向量w、智能反射表面的无源波束赋形矩阵以及时间分配策略向量的共生通信系统后向散射链路联合优化设计方案，完成所述后向散射传输速率最大化模型的求解。

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