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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种多智能超表面辅助多播通信系统联合波束成形方法，包括：构建深度展开的金字塔归一化交替投影梯度网络；构建优化算法流程；利用收集的训练数据，训练深度展开的金字塔归一化交替投影梯度网络；在部署阶段，利用深度展开网络输出优化算法流程参数，进而利用构建好的优化算法流程获取不同时隙下的智能超表面被动波束成形向量与基站主动波束成形向量。本发明利用深度学习驱动，克服了现有技术中获取参数配置低效的问题，大大降低了计算开销。

主权项：1.一种多智能超表面辅助多播通信系统联合波束成形方法，其特征在于，基于下行多组多播通信系统，所述系统包括基站、用户和智能超表面，其中，基站包含N个天线阵元，用户有K个，K个用户被分为G组，第g组用户集合为基站向同一组用户发送同样的广播信号；智能超表面有L块，第l块配备Ml个反射单元，其反射系数矩阵为对角阵θl,m为第l块智能超表面的第m个反射单元的反射系数，l＝1,…,L，m＝1,…,Ml，θl＝vecdΘl为第l块智能超表面被动波束成形向量，vecdX表示通过取矩阵X的主对角线元素而得到的列向量，为所有智能超表面总波束成形向量，上标·T表示转置，为所有智能超表面反射单元总和；基站与智能超表面获取的信道状态信息，包含每个帧的第一个时隙获取基站到第l块智能超表面信道矩阵第l块智能超表面到第k个用户的信道矢量基站到第k个用户的信道矢量其余时隙获取基站到第k个用户的等效信道基站到所有RIS的拼接信道所有RIS到用户的拼接信道基站采用主动波束成形，为基站主动波束成形向量，其中fg，g＝1,…,G代表第g组用户的主动波束成形向量，基站最大发射功率为Pt；传输框架中，每一帧下包含Ts个时隙；该方法包括以下步骤：S1、构建深度展开的金字塔归一化交替投影梯度网络；S2、构建优化算法流程，算法流程分为阶段一流程与阶段二流程；阶段一流程为，在每一帧第一个时隙下，收集训练数据{G,uk,hk}，构建L块智能超表面被动波束成形向量θ1与基站主动波束成形向量f1优化流程；阶段二流程为，在之后的时隙t下，收集训练数据构建基站主动波束成形向量ft优化流程；S3、利用收集的训练数据，训练深度展开的金字塔归一化交替投影梯度网络；S4、在部署阶段，基于步骤S2的算法流程优化不同时隙下的智能超表面被动波束成形向量与基站主动波束成形向量，算法流程所需参数由训练好的深度展开的金字塔归一化交替投影梯度网络输出。

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百度查询： 东南大学 一种多智能超表面辅助多播通信系统联合波束成形方法