【RIS优化】基于内积最大化方法实现RIS辅助无线通信的优化离散波束成形附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在 5G 向 6G 演进的浪潮中，无线通信对信号覆盖范围、传输速率和抗干扰能力的要求日益严苛。传统通信系统依赖基站功率提升或天线阵列优化来改善性能，却面临着能耗过高、频谱资源紧张等瓶颈。此时，可重构智能表面（RIS）技术横空出世，为解决这些难题提供了全新思路。

RIS 由大量低成本、可电控的无源反射单元组成，能通过调整每个单元的反射系数，实时改变电磁波的传播方向、相位和幅度，宛如一位 “信号调度师”，灵活操控无线信道。而将 RIS 与离散波束成形相结合，更是为无线通信注入了强大活力。其中，基于内积最大化方法实现的 RIS 辅助无线通信优化离散波束成形，凭借对信号传输效率的显著提升，成为当前通信领域的研究热点，正逐步引领无线通信进入信号传输的新维度。

RIS 辅助无线通信系统：结构解析与核心挑战

RIS 辅助无线通信系统的基本架构

RIS 辅助无线通信系统主要由发射端（如基站、用户设备）、RIS 和接收端三部分构成。发射端负责生成并发送信号，信号在传播过程中，一部分直接到达接收端，形成直射链路；另一部分则先传输至 RIS，经过 RIS 反射单元的相位调整后，再转发至接收端，构成反射链路。

在这个系统中，RIS 作为关键的中间节点，不主动发射信号，仅通过无源反射对信号进行调控。其核心组件包括反射单元阵列、控制模块和供电模块。反射单元阵列是 RIS 的 “核心器官”，每个单元可独立调整反射信号的相位；控制模块如同 “大脑”，根据系统优化目标计算最优反射相位矩阵，并向各反射单元发送控制指令；供电模块则为控制模块提供稳定的电力支持，确保 RIS 持续稳定运行。

该系统在室内通信、车联网、物联网等场景中具有广泛应用前景。例如，在室内复杂环境中，墙体、家具等障碍物会导致信号严重衰减，RIS 可通过调整反射路径，为接收端构建稳定的通信链路；在车联网中，RIS 部署在道路两侧或路灯上，能有效解决车辆高速移动带来的信道时变问题，提升通信可靠性。

系统面临的离散波束成形优化难题

尽管 RIS 辅助无线通信系统优势显著，但在离散波束成形优化方面仍面临诸多挑战。首先，相位离散性约束是一大难题。由于硬件实现的限制，RIS 反射单元的相位调整通常只能取有限个离散值（如 0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°），而非连续可调，这使得波束成形向量的优化空间大幅缩小，传统基于连续相位的优化算法难以直接应用。

其次，多用户干扰问题不容忽视。在多用户通信场景中，多个用户的信号通过 RIS 反射后，会在接收端相互叠加，产生干扰。如何在优化离散波束成形向量时，同时兼顾多个用户的通信需求，抑制用户间干扰，成为提升系统整体性能的关键。

此外，信道状态信息（CSI）获取误差也会影响优化效果。RIS 辅助通信系统涉及发射端到 RIS、RIS 到接收端两条链路的 CSI，准确获取这些 CSI 是实现最优波束成形的前提。但在实际通信环境中，信道估计过程不可避免地会存在误差，这些误差会导致计算出的波束成形向量偏离最优解，降低系统传输速率和可靠性。

最后，计算复杂度问题亟待解决。随着 RIS 反射单元数量的增加，离散波束成形向量的可能组合数呈指数级增长，若采用穷举搜索的方法寻找最优解，计算复杂度极高，难以满足实时通信的需求。因此，设计低复杂度、高性能的优化算法成为当务之急。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clear all;clc;

%%

numBits = 2;

stepAngle = 2*pi/2^numBits;

n = 100;

m = 30;

A = randn(m,n) + 1i*randn(m,n);

load('A.mat');

%%

w_k = exp(1i*2*pi*rand(1))*ones(n,1);

w_k1 = exp(1i*2*pi*rand(n,1));

iIter = 0;

costValue = [];

while abs(norm(A*w_k1,1) - norm(A*w_k,1))/norm(A*w_k1,1) > 1e-6

iIter = iIter + 1;

w_k = w_k1;

z_k = exp(1i*angle(A*w_k));

w_k1 = exp(1i*angle(A'*z_k));

% z_k = A*w_k./norm(A*w_k);

% w_k1 = exp(1i*angle(A'*z_k));

costValue(iIter) = norm(A*w_k1,1);

end

%%

w_k1_Quant = exp(1i*stepAngle.*round(angle(w_k1)./stepAngle));

iIter = iIter+1;

costValue(iIter) = norm(A*w_k1_Quant,1);

%%

w_k = exp(1i*2*pi*rand(1))*ones(n,1);

w_k1 = w_k1_Quant;

k = 1;

while k<15

%while 1e10*abs(norm(A*w_k1,1) - norm(A*w_k,1))/norm(A*w_k1,1) > 1e-10

iIter = iIter + 1;

w_k = w_k1;

z_k = exp(1i*angle(A*w_k));

w_k1 = Opt_absWZ(A'*z_k, numBits);

% z_k = exp(1i*2*pi*rand(1))*exp(1i*angle(A*w_k));

% w_k1 = Opt_absWZ(A'*z_k, numBits);

norm(A*w_k1,1)

costValue(iIter) = norm(A*w_k1,1);

k = k+1;

end

%%

figure

plot(costValue, 'Marker', 'square', 'LineWidth', 1, 'LineStyle', '-', 'Color', [0 0 1]);

grid on

xlim([1, length(costValue)])

% ylim([400, 480])

xlabel('$k$','Interpreter','latex')

ylabel('$|| A e^{j \mathbf{\Omega} } ||_1$','Interpreter','latex')

%%

% matlab2tikz('file2.tex');

🔗 参考文献

title={Optimal discrete beamforming of RIS-aided wireless communications: An inner product maximization approach},

author={Xiong, Rujing and Dong, Xuehui and Mi, Tiebin and Wan, Kai and Qiu, Robert Caiming},

booktitle={2024 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)},

pages={1--6},

year={2024},

organization={IEEE}

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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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🌟图像处理方面

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