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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明涉及一种基于数字孪生的智能反射表面通信系统推演优化方法及系统，包括：从场景中采集数据，包括IRS物理模型的相关数据和真实信道数据；对采集的数据进行实时数据传输；实时数据传输后，数据在数字孪生空间建立数字孪生三维模型；建立IRS反射机理模型，并将其与数字孪生三维模型融合，其中，在IRS反射机理模型中，使用广义斯涅尔方程对复杂系统进行简化；对智能反射表面通信系统进行推演优化，得到优化策略；将优化策略反馈至真实世界，实现智能反射表面通信系统推演优化。本发明将数字孪生技术与IRS设备完美结合，实现了真实与虚拟空间之间的高度映射和实时反馈。

主权项：1.一种基于数字孪生的智能反射表面通信系统推演优化方法，其特征在于，包括：从场景中采集数据，包括IRS物理模型的相关数据和真实信道数据；对采集的数据进行实时数据传输；实时数据传输后，数据在数字孪生空间建立数字孪生三维模型；建立IRS反射机理模型，并将其与数字孪生三维模型融合，其中，在IRS反射机理模型中，使用广义斯涅尔方程对复杂系统进行简化；对智能反射表面通信系统进行推演优化，得到优化策略；将优化策略反馈至真实世界，实现智能反射表面通信系统推演优化；IRS物理模型的相关数据和真实信道数据包括：电磁波；电磁波的角度；基站、IRS和用户设备之间的相对距离和位置；温度和湿度；实际的通信流量或用户设备的动态变化；IRS反射的电磁波的相位和频率变化；基站发射和IRS反射的电磁波的能量或功率；IRS的工作状态；环境噪声；实际网络通信的延迟、带宽和数据传输速率；三维外观图像；三维点云数据；实时数据传输后，数据在数字孪生空间建立数字孪生三维模型，分为静态内容建模和动态内容建模；包括：变化不大的背景信息进行静态内容建模，而变化较大的用户信息进行动态内容建模，建模步骤如下：数据清洗：处理传感器数据即获取的IRS物理模型的相关数据和真实信道数据；三维建模：创建数字孪生三维模型的几何形状和外观；属性赋值：为数字孪生三维模型分配物理、化学或其他相关属性；模型验证：与真实设备或环境进行对比，以确保准确性；建立IRS反射机理模型，并将其与数字孪生三维模型融合；包括：1建立IRS反射机理模型；定义IRS单元特性；模拟电磁波传播；优化算法设计；以动态调整IRS单元的反射特性，以优化信号路径；集成环境因素；将环境因素整合进IRS反射机理模型；2数字孪生三维模型的建立；创建物理世界的数字孪生三维模型；集成传感器数据；模拟和分析；在数字孪生三维模型中运行模拟，分析IRS的性能和其对信号覆盖的影响；3融合IRS反射机理模型与数字孪生三维模型；集成IRS反射机理模型到数字孪生三维模型；动态数据交换；确保IRS反射机理模型和数字孪生三维模型之间实时交换数据；可视化和分析：利用数字孪生三维模型的可视化工具来分析和演示IRS的影响，以及在不同条件下的通信性能；实时更新和迭代：数字孪生三维模型根据现实世界的变化和IRS性能数据进行实时更新，使数字孪生三维模型保持最新和准确；在IRS反射机理模型中，使用广义斯涅尔方程对复杂系统进行简化；包括：①信号从基站BS中发射，发射的是多个beam光柱；初始化参数包括：光柱的半径宽度、基站在三维几何空间中的位置、基站在三维空间中的旋转量，具体包括：发射电磁波的方向、IRS的中心位置、IRS在三维空间中的旋转量、IRS单元边长、厚度、IRS单元的个数、IRS平面整体尺寸、IRS单元相对位置和空间中的位置；②求解IRS平面的法线；③对发射电磁波进行射线检测，判断IRS是否在其范围内；检测射线是否与平面相交，如式1所示： 式1中，P0是待检测的物体的一个面上的一点，L0是射线的起点，L是射线的方向，N是物体面的法线，“·”表示点积，t是一个标量，如果t小于0或大于1，那么射线不与物体的面相交；如果t在0和1之间，那么射线与物体的面相交；通过式2求得交点P：P＝L0+t*L2④判断光线是否在板的范围内，即光线的覆盖范围与板的边界是否有重叠；求取碰撞点相对IRS板的位置；⑤寻找光束经过反射的IRS单元索引，并获取该索引的相位参数；⑥使用广义斯涅尔方程进行异常反射计算，得到反射光线角度θt及θi，如式3、式4所示： 式3、式4中，θt为入射角，nt为入射空间介质常数，θi为反射角，ni为反射空间介质常数，λo为波长，dΦ为相位突变，dx为突变引起的反射位移差；⑦根据角度和碰撞点，求解反射光线路径，并设置射线检测接口；对智能反射表面通信系统进行推演优化，包括：信道的传输过程中，信道模型通过接收端信号yk表示如式5所示： 式5中，k＝1,…,K,为入射信道，Θ为智能反射表面相位参数组成的矩阵，G为反射信道，为直射信道，wj为发射端第j个波束赋形参数，sj为第j个发射信号，K为发射端天线数，nk为噪声；因此，通过信道容量公式得到式6： SINRk是指信干燥比，是指噪声的方差；使最小的SINRk最大化，即max{minSINRk}，使智能反射表面通信系统的资源配置情况达到帕累托最优。

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