10、双 RIS 系统中 GM 速率优化与毫米波混合波束赋形设计

双 RIS 系统中 GM 速率优化与毫米波混合波束赋形设计

在现代无线通信领域,为了满足不断增长的数据速率和服务质量需求,新技术和优化策略层出不穷。本文将聚焦于双 RIS 系统中的 GM 速率优化以及毫米波混合波束赋形设计这两个关键技术,深入探讨相关原理、算法及性能表现。

双 RIS 系统中的 GM 速率优化

在双 RIS 系统里,基站(BS)借助波束赋形向量 $\bar{w}$ 以及反射元件 $\bar{\psi} 1$ 和 $\bar{\psi}_2$ 向多个用户发送信号。用户 $k$ 的信息符号 $s_k$ 经过波束赋形后,基站发送的信号 $x$ 可表示为:
[x = \sum
{k\in D} \bar{w} k s_k]
用户 $k$ 接收到的信号 $\bar{y}_k$ 为:
[\bar{y}_k = \bar{H}_k(\bar{\psi}_1, \bar{\psi}_2) \sum
{k\in D} \bar{w} k s_k + n_k]
其中,$n_k$ 代表用户 $k$ 处的背景噪声。用户 $k$ 的速率 $r_k$ 可通过以下公式计算:
[r_k(\bar{w}, \bar{\psi}_1, \bar{\psi}_2) = \ln \left(1 + \frac{|\bar{H}_k(\bar{\psi}_1, \bar{\psi}_2) \bar{w}_k|^2}{\sum
{k’\in D\setminus{k}} |\bar{H} k(\bar{\psi}_1, \bar{\psi}_2) \bar{w} {k’}|^2 + \sig

### 波束赋形矩阵的秩及其在通信系统中的意义 波束赋形矩阵的秩是一个重要的参数,在通信系统的性能分析和设计中起着关键作用。它不仅反映了波束赋形的空间自由度,还直接影响到系统的容量、干扰抑制能力和多用户支持能力。 #### 1. 波束赋形矩阵的秩的意义 波束赋形矩阵通常用于描述天线阵列如何形成特定方向上的信号强度分布。其秩决定了波束赋形所能实现的最大独立数据流数量。具体来说: - **空间自由度**:波束赋形矩阵的秩代表了系统可利用的空间维度数目[^3]。较高的秩意味着更多的独立信道可以被用来传输不同用户的信号或同一用户的不同数据流。 - **多用户MIMO支持**:对于多用户场景,波束赋形矩阵的秩影响系统能同时服务的用户数量。如果矩阵的秩较低,则可能无法有效分离多个用户的信号,导致严重的互扰问题。 - **抗噪性和鲁棒性**:高秩波束赋形矩阵有助于增强对抗噪声的能力,因为它可以通过更复杂的权重组合来聚焦能量并减少环境噪声的影响[^4]。 #### 2. 波束赋形矩阵秩的计算方法 波束赋形矩阵的秩可以根据具体的结构形式采用不同的数学工具进行求解。以下是几种常见的计算方式: - **理论推导法**:当波束赋形矩阵由解析表达式定义时,可以直接通过线性代数的方法计算其行列式的非零子集大小得到秩。例如,在理想条件下,假设波束赋形矩阵 \( \mathbf{F} \in \mathbb{C}^{N_{\text{TX}} \times N_s} \),则其秩可通过标准奇异值分解 (SVD) 方法获取: ```python import numpy as np F = ... # 定义波束赋形矩阵 rank_F = np.linalg.matrix_rank(F) ``` - **数值仿真法**:在实际应用中,由于存在量化误差或其他约束条件(如硬件限制),波束赋形矩阵可能是近似构造出来的。此时,可以通过数值手段估算其有效秩。一种常用的技术是基于特征值谱分析,即统计显著大于阈值的小特征值的数量作为秩的估计值: ```python eigenvalues, _ = np.linalg.eig(np.dot(F.conj().T, F)) effective_rank = sum(eigenvalues > threshold) ``` - **混合架构下的特殊考虑**:在毫米波通信系统中使用的模数混合波束赋形架构下,总的有效秩受到模拟域和数字域能力共同制约。特别是模拟预编码矩阵 \( \mathbf{F}_{\text{RF}} \) 和数字预编码矩阵 \( \mathbf{F}_{\text{BB}} \) 的乘积决定最终的整体波束赋形效果。在这种情况下,整体波束赋形矩阵的秩应综合评估两者的贡献。 #### 3. 实际案例讨论 以大规模 MIMO 系统为例,为了降低计算复杂度,常引入低秩逼近技术简化波束赋形过程。这种方法虽然牺牲了一定精度,但大幅减少了资源消耗,适合实时性强的应用场合[^1]。而在 RIS 辅助通信环境中,差分整流器的设计进一步提升了波束赋形效率,这得益于元学习框架对相移矩阵基站预编码矩阵联合优化的支持[^2]。 ---
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