本发明涉及单多智能反射面辅助的毫米波蜂窝系统中基于接收功率排序信息进行联合波束训练和智能反射面选择机制，确切地说，多天线用户根据来自不同智能反射面的波束功率信息进行排序，并将排序信息及波束方向信息进行反馈以实现系统灵活高效的波束赋形，属于无线通信技术领域。
背景技术：
随着数据流量的爆炸式增长，毫米波(mmwave)凭借其丰富的可用频段已经成为第五代移动通信的关键技术。实现毫米波通信的第一个严峻挑战是路径损耗，为了补偿毫米波传输严重的路径损耗，毫米波基站通常采用大规模天线阵列进行窄波束传输，可以有效的将传输能量集中在某一区域或方向。然而，毫米波方向性传输对阻塞非常敏感，甚至会导致连接中断，这也为毫米波链路的建立和维持带来了新的挑战。为此，智能反射面(irs)被整合到毫米波蜂窝系统中。
irs是一个包含了大量低成本被动反射阵子的天线面，每一个阵子能够独立调节入射电磁波的相位和幅度，从而改变电磁波的传播路径。传统的无线技术一般都是在收发端进行信号处理，以适应动态且不可控的无线信道，而irs能够通过可控的智能信号反射技术主动地修正无线信道。因此，irs为无线链路性能的进一步提升提供了新的自由度，并为智能可编程无线环境的实现铺平了道路。在毫米波蜂窝系统中，阻塞问题会严重降低通信质量，甚至造成链路中断。irs凭借其改变电磁波传输环境的能力，有潜力成为处理毫米波通信阻塞问题的新方法。通过合理放置irs的位置，使电磁波的传输路径能够绕过遮挡物，从而提高通信质量。
波束训练是实现毫米波系统中用户初始接入的关键技术，特别是对于移动性用户，由于毫米波通信的方向性传输，用户的服务质量很大程度上依赖于波束的实时对准，因此需要进行频繁的波束训练来实现用户与基站的实时连接。同样，在多irs辅助的毫米波蜂窝系统中，用户的服务质量不仅依赖于用户与irs的波束实时对准，还irs与基站的波束实时对准。由于irs与基站的位置相对固定，因此基站到irs的波束方向是静态的，这里主要涉及到irs的选择问题，即选择最优的irs使得用户的接收功率最大。用户与irs的波束实时对准是irs反射参数调整问题，即所选择的irs根据用户与其相对位置(方向，角度)调整入射的波束方向对准用户。
技术实现要素：
本发明考虑多智能反射面(irs)辅助的毫米波(mmwave)蜂窝系统中基于用户侧的接收功率排序实现联合的波束训练和irs选择，首先，波束训练阶段，基站向所有irs发射训练波束，所有irs通过调整自身反射参数实现波束的全向扫描，同时，多天线用户进行全向扫描，分别得到来自于不同irs的波束功率及对应方向，然后，用户来自于不同irs的波束功率进行排序，并选择功率最大的波束对应的irs及对应方向，最后，用户通过低频广播信道将irs选择信息反馈给基站，将波束方向信息反馈给irs。
附图说明
图1为多智能反射面辅助的毫米波蜂窝系统架构图。
图2为智能反射面结构图。
图3为基于接收功率排序的联合波束训练和智能反射面选择实现流程图。
图4为基站、智能反射面、用户位置拓扑图。
图5为智能反射面选择机制、基于优化理论的联合被动和主动波束成形方法用户接收功率对比曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
参见图1，多智能反射面(irs)辅助的毫米波蜂窝系统架构图，当用户与基站之间存在阻塞，而基站与irs，irs与用户之间存在视径(los)，基站向irs发射波束，irs通过调整自身反射参数将反射波束对准用户，这样，通过irs绕过遮挡物，从而提高用户服务质量，另外，用户与基站，用户与反射面，反射面与基站有无线反馈链路，即低频反馈信道，用来实现信道信息、控制信息的交互。
参见图2，智能反射面结构图，irs，配置多个被动阵子，只能通过调节对应相位反射入射的电磁波，反射的电磁波的方向由入射电磁波的方向和被动阵子的相位决定，同时配置少量主动阵子，能够进行接收毫米波信号并进行信道估计，另外，irs配置低频收发天线和低功耗处理器，能够进行与用户和基站信道信息和控制信息的交互。
参见图3，基于接收信号排序的联合波束训练和智能反射面选择实现流程图，首先，波束训练阶段，基站向所有irs发射训练波束，所有irs通过调整自身反射参数实现波束的全向扫描，同时，多天线用户进行全向扫描，分别得到来自于不同irs的波束功率及对应方向，然后，用户来自于不同irs的波束功率进行排序，并选择功率最大的波束对应的irs及对应方向，最后，用户通过低频广播信道将irs选择信息反馈给基站，将波束方向信息反馈给irs，在数据传输阶段，基站向选择的irs发射波束，irs根据用户反馈的方向调整反射参数，从而实现用户接收功率的最大化。
参见图4，基站、智能反射面、用户位置拓扑图。假设毫米波系统中存在一个基站、两个智能发射面(irs1，irs2)，和一个用户，其中，基站的坐标为(0,0)，irs1的坐标为(10，100)，irs2的坐标为(100,10)，用户的坐标为(140,150)，基站与用户之间存在遮挡，基站与智能反射面、智能反射面与用户之间存在los径。
参见图5，智能反射面选择机制、基于优化理论的联合被动和主动波束成形方法的用户接收功率对比曲线。基于传统优化理论的联合被动和主动波束成形方法是建立在传统微波传输的基础上，通过联合优化基站侧的主动波束成形和反射面侧的被动波束成形问题近似建模为一个半正定规划问题，优化目标是用户的接收功率最大，当这种方法迁移到毫米波场景下，随着天线数的提升，优化算法的复杂度迅速提高，而且通过仿真对比，优化算法的性能远低于本发明提出的基于智能反射面选择的方法。
综上，我们可以通过用户侧进行接收功率测量并排序的方法得到当前拓扑下最优的智能反射面选择，从而验证了基于接收功率排序的联合波束训练和智能反射面选择的概念。
以上所述仅为本发明的一个实例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
1.针对在配置了多个智能反射面(irs)的毫米波(mmwave)蜂窝系统中，特别是对于用户与基站之间存在障碍物时，如何进行波束训练和智能反射面选择的问题。我们提出了基于接收功率排序的联合波束训练和智能反射面选择机制。
本发明中，irs能够通过调整反射参数波束训练，即用户与基站建立连接的过程，用户能够根据来自不同irs的波束功率进行排序，并能够估计对应的波束方向(角度)，通过低频广播信道将最优的irs选择信息反馈给基站，以及将波束方向信息反馈给irs以实现irs精准的反射参数调整。
技术总结