提出一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的毫米波无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统,构建了一种以多用户最小用户速率最大化为目标的资源分配优化方案。通过...提出一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的毫米波无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统,构建了一种以多用户最小用户速率最大化为目标的资源分配优化方案。通过对RIS进行分模块设计,同时进行信息和能量的辅助传输,考虑基站的发射功率限制、所有能量接收设备最低能量需求限制和RIS不同模块的相移约束,建立联合发射波束设计、RIS模块分割比决策及相移设计的混合资源分配优化模型。通过交替优化算法、半正定松弛算法、高斯随机化算法以及黎曼流形优化算法来解决这一非凸的多变量耦合约束优化问题。仿真结果表明,与现有的资源分配方案相比,所提出的联合优化算法在信息传输和能量收集方面均可显著提高系统性能。展开更多
研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统。部署STA...研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统。部署STAR-RIS以辅助从多天线接入点(Access Point,AP)到多个单天线信息解码接收器(Information Decoding Receiver,IDR)和能量收集接收器(Energy Harvesting Receiver,EHR)的信息或功率传输。目标是通过联合优化其发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵,在IDR可实现通信速率和EHRs的能量收集量约束下,使AP的发射功率最小化。然而,这个优化问题是非凸的,变量之间有着复杂的耦合。为了解决这一问题,采用交替优化算法解耦耦合的变量,对发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵可以分别使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)算法和基于惩罚的算法进行优化。仿真结果表明,STAR-RIS系统方案可以获得比传统的仅反射或仅透射RIS更好的性能。展开更多
文摘提出一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的毫米波无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统,构建了一种以多用户最小用户速率最大化为目标的资源分配优化方案。通过对RIS进行分模块设计,同时进行信息和能量的辅助传输,考虑基站的发射功率限制、所有能量接收设备最低能量需求限制和RIS不同模块的相移约束,建立联合发射波束设计、RIS模块分割比决策及相移设计的混合资源分配优化模型。通过交替优化算法、半正定松弛算法、高斯随机化算法以及黎曼流形优化算法来解决这一非凸的多变量耦合约束优化问题。仿真结果表明,与现有的资源分配方案相比,所提出的联合优化算法在信息传输和能量收集方面均可显著提高系统性能。
文摘研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统。部署STAR-RIS以辅助从多天线接入点(Access Point,AP)到多个单天线信息解码接收器(Information Decoding Receiver,IDR)和能量收集接收器(Energy Harvesting Receiver,EHR)的信息或功率传输。目标是通过联合优化其发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵,在IDR可实现通信速率和EHRs的能量收集量约束下,使AP的发射功率最小化。然而,这个优化问题是非凸的,变量之间有着复杂的耦合。为了解决这一问题,采用交替优化算法解耦耦合的变量,对发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵可以分别使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)算法和基于惩罚的算法进行优化。仿真结果表明,STAR-RIS系统方案可以获得比传统的仅反射或仅透射RIS更好的性能。
