针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移...针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束,以最大化信息传输速率为目标,联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题,提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度(DDPG, deep deterministic policy gradient)算法。仿真结果表明,DDPG算法的平均奖励与学习率有关,在选取合适的学习率的条件下,DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息,但运行时间明显低于传统的非凸优化算法,即使增加天线数和反射单元数,DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率,更适合实时性要求较高的通信业务。展开更多
为验证收发器硬件损耗对通信系统性能的影响,在考虑收发器硬件损耗的情况下,对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统的鲁棒性传输设计进行...为验证收发器硬件损耗对通信系统性能的影响,在考虑收发器硬件损耗的情况下,对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统的鲁棒性传输设计进行研究.在考虑基站的最大发射功率、能量收集器的最小接收能量和IRS无源波束成形的约束下,将优化目标设为最大化所有信息接收者的加权和速率,并使用块坐标下降(block coordinate descent,BCD)算法将优化问题分解成多个优化子问题,交替优化.对于基站有源波束成形和IRS无源波束成形的优化问题,分别采用拉格朗日对偶方法和最优化最大化(majorization minimization,MM)算法来解决.仿真结果验证了收发器硬件损耗对系统性能的影响,也证实了信息接收端的硬件损耗要比基站发射端的硬件损耗对系统造成的性能下降更明显.展开更多
文摘针对智能反射面(IRS, intelligent reflecting surface)辅助的多输入单输出(MISO, multiple input singleoutput)无线携能通信(SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer)系统,考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束,以最大化信息传输速率为目标,联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题,提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度(DDPG, deep deterministic policy gradient)算法。仿真结果表明,DDPG算法的平均奖励与学习率有关,在选取合适的学习率的条件下,DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息,但运行时间明显低于传统的非凸优化算法,即使增加天线数和反射单元数,DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率,更适合实时性要求较高的通信业务。
文摘为验证收发器硬件损耗对通信系统性能的影响,在考虑收发器硬件损耗的情况下,对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统的鲁棒性传输设计进行研究.在考虑基站的最大发射功率、能量收集器的最小接收能量和IRS无源波束成形的约束下,将优化目标设为最大化所有信息接收者的加权和速率,并使用块坐标下降(block coordinate descent,BCD)算法将优化问题分解成多个优化子问题,交替优化.对于基站有源波束成形和IRS无源波束成形的优化问题,分别采用拉格朗日对偶方法和最优化最大化(majorization minimization,MM)算法来解决.仿真结果验证了收发器硬件损耗对系统性能的影响,也证实了信息接收端的硬件损耗要比基站发射端的硬件损耗对系统造成的性能下降更明显.
