【信道容量】基于低复杂度智能反射表面辅助MIMO系统的容量最大化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能反射面（IRS）系统中，由于 IRS 辅助通信系统通常部署大量反射元件（REs），降低计算复杂度对于优化相移至关重要。本文提出一种低复杂度算法 —— 维度正弦最大化算法（DSM），用于获取使 MIMO 网络总容量最大化的最优 IRS 相移。该算法利用优化问题的目标函数相对于每个 RE 相移呈正弦变化这一特性。数值结果表明，与另外两种基准方法相比，DSM 实现了接近最大的总速率，且收敛速度更快。

一、引言​

随着无线通信技术的飞速发展，第五代（5G）及未来第六代（6G）通信对系统容量提出了更高的要求。智能反射表面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）作为一种新兴技术，通过部署大量可调控的反射元件，能够灵活地控制电磁波的传播，为提升无线通信系统性能提供了新途径 。在多输入多输出（MIMO）系统中引入 IRS，可显著增加信道的多样性，进一步提升系统容量 。然而，由于 IRS 通常配备大量反射元件，对其相移进行优化以实现容量最大化时会面临极高的计算复杂度，这限制了 IRS 在实际通信系统中的应用。因此，研究低复杂度的算法来实现 IRS 辅助 MIMO 系统的容量最大化具有重要的理论意义和实际应用价值。​

二、IRS 辅助 MIMO 系统容量最大化的挑战​

2.1 计算复杂度高​

在 IRS 辅助 MIMO 系统中，系统容量与 IRS 反射元件的相移密切相关 。为了实现容量最大化，需要对每个反射元件的相移进行优化。当 IRS 包含大量反射元件时，优化变量的数量急剧增加，使得传统的优化方法（如基于凸优化的方法）计算复杂度极高，难以满足实际系统实时性的要求 。​

2.2 信道状态信息获取困难​

准确的信道状态信息（Channel State Information，CSI）是实现 IRS 辅助 MIMO 系统容量最大化的基础 。然而，IRS 的引入增加了信道的复杂性，使得 CSI 的获取变得更加困难 。一方面，需要获取从发射端到 IRS、IRS 到接收端以及发射端到接收端的多段信道信息；另一方面，由于无线信道的时变性，需要实时更新 CSI，这进一步增加了系统的开销和实现难度 。​

2.3 多目标优化问题​

除了容量最大化，实际的通信系统还需要考虑能量效率、误码率等多个性能指标 。因此，IRS 辅助 MIMO 系统的优化问题往往是一个多目标优化问题，如何在低复杂度下平衡多个目标之间的关系，也是亟待解决的挑战 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Sirojuddin A , Putra D D , Huang W J .Low-Complexity Sum-Capacity Maximization for Intelligent Reflecting Surface-Aided MIMO Systems[J]. 2022.DOI:10.1109/LWC.2022.3167731.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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