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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于MIL准则和RCG算法的干扰对齐方法。本发明以IRS辅助的多用户MIMO系统为研究场景，考虑由多天线发射机、接收机和IRS构成的多用户MIMO系统中，存在多个发射机信号相互干扰的干扰信道模型。本发明以最大化系统的和速率优化目标，通过联合设计发射端预编码矩阵、接收端干扰抑制矩阵和IRS相移向量，利用信道互易性准则迭代求解预编码矩阵和干扰抑制矩阵，并进一步采用RCG算法求解IRS相移向量，在保证给定的最小化干扰泄漏阈值条件下最大化系统的和速率，以实现系统干扰消除。本发明能够有效提高系统的可达和速率。随着IRS反射阵源数的增加，本发明的系统可达和速率较随机IRS反射相移向量方案有明显提高。

主权项：1.一种基于MIL准则和RCG算法的干扰对齐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、IRS辅助的多用户MIMO系统场景假设与建模；步骤2、基于最小干扰泄漏MIL准则求解预编码向量和干扰抑制向量；步骤3、基于黎曼共轭梯度RCG算法求解IRS反射相移向量，在干扰对齐下实现系统和速率最大化；步骤1所述的IRS辅助的多用户MIMO系统场景假设与建模，具体如下：在IRS辅助的多用户MIMO系统中，存在K对多天线发射机接收机；其中，每对多天线发射机配备N根天线，每对多天线接收机配备M根天线；假设多天线发射机与接收机之间不存在直接视距传输链路，发射信号需通过反射阵源数为L的IRS作为智能无源中继进行转发至接收机；假设第j个发射机与IRS之间的信道表示为Ht,j∈CL×N，IRS与第k个接收机之间的信道表示为Hr,k∈CL×M，IRS相移矩阵表示为G＝diagg∈CL×L，其中g＝[g1,g2,…,gL]T∈CL×1表示为IRS的反射相移向量，其中表示第l个IRS反射阵源的反射系数，wl∈[0,2π]表示为第l个IRS发射阵源的相移角，其中l＝1,2…L；XT为X的转置矩阵；第j个发射机发射信号表示为xj，vj∈CN×1表示为第j个发射机的预编码向量，V＝[v1,v2,…,vK]∈CN×K为发射端预编码矩阵；uk∈CM×1为第k个接收机的干扰抑制向量，U＝[u1,u2,…,uK]∈CM×K为接收端干扰抑制矩阵；其中为加性高斯白噪声AWGN，IM表示M×M的单位矩阵，σ2为噪声功率；HH分别表示u,H的共轭转置；在已知信道状态信息情况下，第k个发射机向其目标接收机发送信号，该信号将会对其他K-1个接收机产生干扰，通过IRS的转发，第k个接收机接收信号yk表示为： 将级联信道表示为： 式2代入式1，得到： 第k条链路的单位频带可达传输速率Rk表示为：Rk＝log21+SINRk4其中，SINRk为第k个接收机的接收信干噪比，表示为： 其中，第k个发射机的发送信号xk满足E[|xk|2]＝Pk，Pk为第k个发射机的发射功率；xj满足E[|xj|2]＝Pj，Pj为第j个发射机的发射功率，|·|为求复标量的模；步骤2所述的基于最小干扰泄漏准则求解预编码向量和干扰抑制向量，具体如下：首先固定IRS反射相移向量g，根据IRS辅助的多用户MIMO系统信道互易性，通过迭代更新发送端预编码向量vj和接收端干扰抑制向量uk；完美的干扰对齐满足条件为： 其中，rankX表示矩阵X的秩，d表示数据流数目；为了进行干扰对齐，发送端与接收端的天线数应满足：N+M≥dK+18其中，N为发射天线数，M为接收天线数，系统包含K对多天线发射机接收机；第k个接收机接收到的干扰泄漏功率Lk表示为： 其中，Tr[]表示矩阵的迹运算，Qk为第k个接收机的干扰协方差矩阵，表示为： 更新后的第k个接收机的干扰抑制向量uk表示为：uk＝υ[Qk]11其中，υ[Qk]为对干扰协方差矩阵Qk进行矩阵奇异值分解SVD后的最小特征值所对应的特征向量；步骤3所述的基于黎曼共轭梯度算法求解IRS反射相移向量，在干扰对齐下实现系统和速率最大化，具体如下：通过步骤2获得预编码向量和干扰抑制向量后，在干扰对齐下实现系统和速率最大化的数学模型为： 由于优化问题12是一个非凸问题，难以直接用凸优化方法来解决；首先对目标函数进行重构， 其中，表示级联信道矩阵的第m行第n列元素；表示干扰抑制向量的第m个元素；同理，vjn表示预编码向量vj的第n个元素；令将进一步写为： 其中，综合式13和式14，可以将优化问题式12重新写为： 其中，令B＝[b11,b12,…,bij,…,bKK]为重构后的通道矩阵；重构问题通过黎曼共轭梯度RCG算法对IRS相移反射向量进行迭代求解。

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