CN111277311B - 毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法。本发明的方法，在保证直射链路最低通信速率需求C_min的前提下，以最大化反射链路的通信速率C_b(F_A,F_D,Λ)为目标，联合优化PT端主动式混合波束赋形矩阵F_A和F_D、以及BD端被动式波束赋形矩阵Λ，建立目标函数，通过求解获得波束赋形矩阵。通过仿真验证，本发明在不影响PT和PR正常通信、且不额外增加能量、频谱和成本开销的情况下，取得较高的反射链路通信速率，具有很强的应用价值以及发展潜力。

Description

毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法。

背景技术

被动式反向散射通信具有极高能量效率、高频谱效率和低成本等优势，被认为是特别适合于物联网应用的无线通信技术。反向散射设备(Backscatter Device,BD)通常是被动式无源设备，电路结构简单，可以完成数据的采集、存储、反向散射传输等有限功能，其成本大大低于主动式有源通信设备。具体而言，BD可将接收到射频信号的一部分用于收集能量，以满足自身电路的正常工作；将其余部分作为载波，并通过改变天线的负载阻抗来将自身信息调制到该载波信号上，以反向散射的方式发送给对应的接收机。现有反向散射通信系统(如 RFID)主要工作于6GHz以下的专用低频段，信息接收机(如阅读器)集成了载波发送器与信息接收机的功能，具有通信速率低、覆盖性能差、以及使用成本高等重要缺陷。

毫米波通信利用毫米波频段的宽频带，可实现数G比特每秒的通信速率，已成为5G及未来蜂窝移动通信系统的核心无线传输技术之一，将广泛应用于各行各业。毫米波通信采用多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术以应对毫米波频段路径损耗高的挑战。进一步地，实用的毫米波通信系统多采用混合MIMO架构，以解决全数字MIMO架构的高能耗和高成本、以及全模拟MIMO架构无法实现分集增益的问题。因此，混合MIMO架构下的混合波束赋形是毫米波通信的关键技术。

为解决现有基于反向散射的被动式物联网速率低、覆盖差和成本高等问题，共享利用毫米波蜂窝系统的信号源、频段、以及接收机，是解决无源物联网设备数据高效能收集问题的重要技术途径。进一步地，对于配置多天线的BD，还可通过分别调节每根天线反射信号的幅度及相位来实现被动式的波束赋形，从而增强反向散射(反射)链路的通信性能。

发明内容

本发明的主要内容是提出一种基于多天线反向散射、融合毫米波蜂窝网-物联网的共生通信系统,涉及到系统组成结构及工作原理、以及主被动式联合波束赋形设计方法，以解决低成本无源物联网设备的数据高效能收集问题。本发明提出毫米波共生通信系统，特别适合于室内、体域网等场景下物联网设备的数据收集任务。

本发明采用的技术方案为毫米波共生通信系统：组成结构如图1所示，由一个配置N_t (N_t>1)根天线的毫米波主发送机(Primary Transmitter,PT)、一个配置N_r(N_r>1)根天线的毫米波主接收机(Primary Receiver,PR)、以及一个配置M(M>1)根天线的物联网反向散射设备BD组成。

毫米波共生通信系统的基本工作原理是：PT通过主动式混合波束赋形，与PR保持正常的毫米波通信；BD通过反射PT发送的毫米波信号来传输自身信息，同时分别调整每根天线的幅度和相位，进行被动式波束赋形，从而增强反射通信速率；PR利用直射链路和反射链路信号的强度差异，采用串行干扰抵消(Successive Interference Cancellation,SIC)技术来检测 PT和BD的信号。

本发明提出的毫米波共生通信系统的主被动式联合波束赋形设计方法，是在保证直射链路(PT到PR的链路)最低通信速率需求C_min(C_min>0)的前提下，以最大化反射链路(PT经BD到PR的链路)的通信速率(上界)C_b(F_A,F_D,Λ)为目标，联合优化PT端(主动式) 混合波束赋形矩阵F_A和F_D、以及BD端被动式波束赋形矩阵Λ。具体优化问题如下：

其中，

表示模拟预编码矩阵的可行域(每一列模值均为1的N_t×N_RF的矩阵集合)。第一个约束是直射链路通信速率的服务质量(Quality of Service,QoS)要求，第二个约束保证模拟预编码的硬件可行性，第三个约束为归一化发送功率限制，最后一个约束为BD的被动式反向散射特性。在本实例中，为最大化反射链路信号功率，假定BD各天线仅改变其反射信号的相位，反射信号的幅度取最大值1(注：BD只反射接收到的电磁信号，无法放大反射信号)。

以上问题是包含耦合变量和非凸约束函数的非凸优化问题，可以综合利用交替优化(如块坐标下降(Block Coordinate Decent,BCD)技术“Stephen Boyd and LievenVandenberghe, Convex Optimization.Cambridge Univ.Press,2004”、正交匹配追踪(Modified Orthogonal Matching Pursuit,Modified OMP)技术“El Ayach,S.Rajagopal,S.Abu-Surra,Z.Pi,and R.W.Heath, Jr.,“Spatially sparse precoding in millimeterwave MIMO systems,”IEEE Trans.Wireless Commun., vol.13,no.3,pp.1499-1513,2014”或者穷举搜索法(Exhaustive Search Method,ES)、以及坐标下降(CoordinateDecent)技术“S.W.Zhang and R.Zhang,“Capacity characterization for intelligentreflecting surface aided MIMO communication,”arXiv:1910.01573,2019”，通过高效的迭代算法进行求解。

本发明的有益效果为，本发明提出一种融合毫米波蜂窝网-物联网的共生通信系统、以及主被动式联合波束赋形优化设计方法。PR通过SIC技术同时检测PT和BD的信号，系统在确保PT和PR正常通信的前提下，实现了BD信息的传输。所提出的毫米波共生通信系统共享了现有毫米波蜂窝系统的信号源、频段、以及接收机，解决了无源物联网设备的数据高效能收集问题。本发明通过联合优化PT端主动式波束赋形和BD端被动式波束赋形，在满足直射链路毫米波通信速率要求的情况下，实现反射链路通信速率的最大化。通过仿真验证，本发明在不影响PT和PR正常通信、且不额外增加能量、频谱和成本开销的情况下，取得较高的反射链路通信速率，具有很强的应用价值以及发展潜力。

附图说明

图1：基于多天线反向散射的毫米波共生通信系统示意图；

图2：毫米波混合MIMO发送机架构示意图；

图3：反向散射设备功能模块框图；

图4：主被动式联合波束赋形和全向传输方案的反射链路速率对比图；

图5：主被动式联合波束赋形和全向传输方案的反射链路速率与直射链路速率要求折中图。

具体实施方式

下面结合附图和仿真示例对本发明进行详细的描述。

本发明提出一种基于多天线反向散射、融合毫米波蜂窝网-物联网的共生通信系统。如图1所示，系统由一个配置N_t(N_t>1)根天线的PT、一个配置N_r(N_r>1)根天线的PR 和一个配置M(M>1)根天线的BD组成。

如图2所示，PT将数据流

经由数字预编码器

传到 N_RF个射频链路，再通过模拟预编码器

传到天线发送出去。BD将自身信息c反向散射调制到反射信号上，并通过分别调节每根天线反射信号的幅度和相位来实现被动式的波束赋形，相应的波束赋形矩阵记为对角矩阵Λ＝diag{λ₁,…,λ_M}，其中

表示第m根反射天线的波束赋形权重(含幅度和相位)，从而增强反射链路的通信速率。PR利用SIC技术来同时检测恢复PT和BD的信息。

为便于详细描述本发明所提出毫米波共生通信系统的设计方法，首先介绍所涉及到毫米波信道模型。本实施例中的毫米波信道均采用簇信道模型(如Saleh-Valenzuela模型“T.S. Rappaport,R.W.Heath,R.C.Daniels,and J.N.Murdock,Millimeter WaveWireless Communications.New York,NY,USA:Pearson Education,2014”)，此处以直射链路信道

为例进行详细描述。PT到BD的信道

以及BD到PR的信道

类似，不做赘述。直射链路信道H建模为：

其中，N_cl表示簇数目，N_ray表示每个簇里的射线数；α_il表示第i个簇第l根射线的信道增益，且

其中

为第i个簇的平均功率，

表示均值为μ、方差为σ²的循环对称复高斯分布；

表示接收天线阵列对于特定接收方位角

及俯仰角

组合的归一化导向矢量，

则对应于发送天线阵列的归一化导向矢量。若采用均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)，则归一化导向矢量的表达式如下：

其中k＝2π/λ，λ为电磁波波长，d为天线间隔。

本发明提出一种毫米波共生通信系统，其BD信息符号c的持续周期T_c是PT任一数据流中信息符号s_n的持续周期T_s的整数Q倍，即：T_c＝QT_s。下面，先以Q＝1的简单情形说明本发明所提出系统的信号模型，再拓展至Q>1的情形。

情形1：Q＝1，对应于物联网设备需要进行高速率数据传输的场景。该情形下，PR接收信号y可表示为：

其中，

是加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)，均值为0、功率为

即

ρ_d和ρ_b分别表示直射链路和反射链路的接收信噪比。

由于反射链路信号受到两次信道衰落，其强度明显弱于直射链路信号。因此，PR首先将反射链路信号视为干扰来检测来自PT的信号s，然后重构直射链路信号并将其从接收信号中消除，最后检测来自BD的信号c。下面给出该系统的可达通信速率性能。

PR首先解调PT的信号s，将反射链路信号视为干扰，则直射链路通信速率可记为：

其中R表示干扰及噪声信号的协方差矩阵，其具体表达式如下：

随后PR利用SIC将直射链路信号消除，检测BD信号c。由于反射链路信号中仍存在s，反射链路通信速率则会因s的不同而变化，故反射链路平均通信速率可表示为：

情形2：Q>1，对应于物联网设备仅需进行中低速率数据传输(相比于直射链路毫米波高速传输)的场景。该情形下，在第q(1≤q≤Q)个PT符号周期内，PR接收信号y_q可表示为：

首先，PR在每个PT符号周期内将反射链路信号视为干扰，解调PT信号s_q，所得直射链路的通信速率C_d,Q>1(F_A,F_D,Λ)也由(4)式给出；为符号简化，两种情形下的直射链路速率记为C_d(F_A,F_D,Λ)＝C_d,Q＝1(F_A,F_D,Λ)。随后，PR利用SIC将每个PT符号周期内的直射链路信号消除，对连续Q个PT符号周期内的反射链路信号进行最大比合并(Maximum RatioCombining, MRC)，实现对BD信号c的检测。反射链路平均通信速率可表示为：

两种情形下，由于直接优化平均通信速率涉及复杂的积分，因此本发明取其上界C_b(F_A,F_D,Λ)用于系统设计；其中，情形1下

情形2下

本发明针对毫米波蜂窝网-物联网共生通信系统，提出PT端主动式波束赋形和BD端被动式波束赋形的联合优化设计方法。在保证直射链路最低通信速率需求C_min(C_min>0)的前提下，以最大化反射链路的通信速率(上界)C_b(F_A,F_D,Λ)为目标，联合优化PT端(主动式)混合波束赋形矩阵F_A和F_D、以及BD端被动式波束赋形矩阵Λ。具体优化问题如下：

其中，

表示模拟预编码矩阵的可行域(每一列模值均为1的N_t×N_RF的矩阵集合)。第一个约束是直射链路通信速率的QoS要求，第二个约束保证模拟预编码的硬件可行性，第三个约束为归一化发送功率限制，最后一个约束为BD的被动式反向散射特性。在本实例中，为最大化反射链路信号功率，假定BD各天线仅改变其反射信号的相位，反射信号的幅度取最大值1。

以上问题是包含耦合变量和非凸约束函数的非凸优化问题，可以综合利用交替优化(如块坐标下降(Block Coordinate Decent,BCD)技术[2]、正交匹配追踪(ModifiedOrthogonal Matching Pursuit,Modified OMP)技术[3]或者穷举搜索法(ExhaustiveSearch Method,ES)、以及坐标下降(Coordinate Decent)技术[4]，通过高效的迭代算法进行求解。具体步骤如下：

步骤S11.初始化BD端被动式波束赋形矩阵Λ⁰,迭代算法终止的判决门限值(很小的正数)ε,令

步骤S12.利用正交匹配追踪技术或者穷举搜索技术求解(P2)，得到解

步骤S13.利用坐标下降技术求解(P3)，得到解Λⁱ；

步骤S14.判断

是否满足，如果满足，进入步骤S15，否则进入步骤S16；

步骤S15.令i＝i+1，进入步骤S12；

步骤S16.返回最优解

其中，在第i步迭代中，求解的优化问题(P2)和(P3)为：

其中，(P2)中F_opt是反射链路级联等效信道GΛ^i-1F的右奇异矩阵的左分块矩阵，其生成方式如下：将反射链路级联等效信道做奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD) GΛ^i-1F＝UΣ^i-1V^H，再将V进行分块，即V＝[V₁ V₂]，其中V₁的维度为N_t×N_s，取F_opt＝V₁。

下面通过仿真实验来验证本发明的实用性。考虑一个基于多天线反向散射的毫米波共生通信系统，其中，PT配置N_t＝256根天线，PR配置N_r＝64根天线，BD分别配置M＝4,16,36 根天线，PT端发送的数据流数为N_s＝2。由于反射链路经历两次信道衰落，假设直射链路信号比反射链路信号强20dB。以PT端和BD端都用全向传输(即无波束赋形)的设计方案作为参照，验证主被动式联合波束赋形的有益效果，并评估直射链路最低通信速率需求C_min和反射链路通信速率C_b的最优折中关系。毫米波信道参数的设定如下：N_Hc＝5,N_Hray＝3， N_Fc＝N_Gc＝3,N_Fray＝N_Gray＝2，每个簇内的角度扩展为10度。本仿真实例中，设定BD符号周期和PT符号周期的比值Q＝1；针对Q>1情形的仿真结果类似。

图4对比主被动式联合波束赋形和全向传输方法两种方案的反射链路速率随反射链路信噪比SNR变化的性能，其中直射链路最低速率需求设定为C_min＝4bps/Hz。首先，对于每条速率曲线，反射链路速率随着SNR的增加而增加。同时，与全向传输方案相比，联合波束赋形优化设计方案可以显著增强反射链路速率。比如，针对反射链路信噪比为-10dB(直射链路信噪比为10dB)的情况，在BD分别配置4根和16根天线的时候，联合波束赋形方案的反射链路速率比无波束赋形方案分别提升260％和182％。联合波束赋形方案取得性能增益的原因如下：一方面，通过联合波束赋形，PT的波束能量更多集中于朝向PT和朝向BD的方向，同时增强了PT接收的直射链路信号功率以及BD接收的信号功率；另一方面，BD通过被动式波束赋形进一步增强了PT接收到的反射链路信号功率。此外，对于联合波束赋形和全向传输两种方案，当BD的天线数目M从4增加到16再增加到36的过程中，均可取得更高的反射链路速率。由于随着反射天线数的增加，BD通过被动式波束赋形获得的反射信号强度增加越明显，使得反射链路速率提升。

图5是直射链路通信速率最低需求C_min和反射链路通信速率C_b的最优折中关系图，其中直射链路的接收端信噪比设定为0dB。对于每条速率曲线，反向散射链路通信速率C_b都随着直射链路通信速率最低需求C_min的增加而减少。两链路速率具有折中关系的原因如下：一方面，随着C_min的增加，PT的波束方向会更多朝向PR，使得BD接收信号的强度减弱；另一方面，为满足直射链路最低速率C_min的需求，BD会通过被动式波束赋形来调整反射信号方向，以减少对直射链路信号的干扰。同样的，随着BD天线数的增加，被动式波束赋形的效果变好，反射链路速率随之增加。

Claims (2)

1.毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法，所述毫米波共生通信系统为融合毫米波蜂窝网-物联网的共生通信系统，包括一个配置N_t根天线的毫米波主发送机PT、一个配置N_r根天线的毫米波主接收机PR以及一个配置M根天线的物联网反向散射设备BD；

毫米波共生通信系统中，PT通过主动式混合波束赋形，与PR保持正常的毫米波通信；BD通过反射PT发送的毫米波信号来传输自身信息，同时分别调整每根天线的幅度和相位，进行被动式波束赋形；PR利用直射链路和反射链路信号的强度差异，采用串行干扰抵消技术来检测PT和BD的信号；

其特征在于，所述波束赋形设计方法为：

在保证直射链路最低通信速率需求C_min的前提下，以最大化反射链路的通信速率C_b(F_A,F_D,Λ)为目标，联合优化PT端混合波束赋形矩阵F_A和F_D、以及BD端被动式波束赋形矩阵Λ，建立目标函数如下：

s.t.

C_d(F_A,F_D,Λ)≥C_min

|λ_m|＝1,m＝1,2,...,M

其中，数字预编码器

模拟预编码器

表示模拟预编码矩阵的可行域，第一个约束是直射链路通信速率C_d(F_A,F_D,Λ)的QoS要求，第二个约束保证模拟预编码的硬件可行性，第三个约束为归一化发送功率限制，N_s为PT端发送的数据流数，最后一个约束为BD的被动式反向散射特性，λ_m表示第m根反射天线的波束赋形权重；

通过求解目标函数得到波束赋形矩阵F_A、F_D和Λ。

2.根据权利要求1所述的毫米波共生通信系统主被动式联合波束赋形设计方法，其特征在于，所述目标函数的求解方法为：

步骤S1、初始化BD端被动式波束赋形矩阵Λ⁰，迭代算法终止的判决门限值ε,令

迭代次数i＝1；

步骤S2、利用正交匹配追踪方法或者穷举搜索方法求解以下问题，得到解

s.t.

C_d(F_A,F_D,Λ^i-1)≥C_min

其中F_opt是反射链路级联等效信道GΛ^i-1F的右奇异矩阵的分块矩阵，G为BD到PR的信道，F为PT到BD的信道，其生成方式如下：将反射链路级联等效信道做奇异值分解GΛ^i-1F＝U∑^i-1V^H，再将V进行分块，即V＝[V₁ V₂]，其中V₁的维度为N_t×N_s，取F_opt＝V₁；

步骤S3、利用坐标下降方法求解：

s.t.

|λ_m|＝1,m＝1,2,...,M

得到解Λⁱ；

步骤S4、判断

是否满足，如果满足，进入步骤S5，否则进入步骤S6；

步骤S5、令i＝i+1，回到步骤S2；

步骤S6、返回最优解

Λ^*＝Λⁱ。

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