本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，更具體地，涉及一種通信感知一體化系統(tǒng)性能優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、隨著時代的發(fā)展，通信頻段邁向更高的毫米波和太赫茲、帶寬更大、大規(guī)模天線陣列分布更密集，因此單個系統(tǒng)能夠集成無線信號感知和通信能力，進而使各個系統(tǒng)之間可以相互提升性能。

2、傳統(tǒng)的通信方式中，常常將信號感知與通信能力分割考慮，并沒有統(tǒng)籌在一起考慮。因而使用傳統(tǒng)的通信方式和參數(shù)時，設備和時頻的使用效率低，用戶的傳輸速率較慢，基站的能耗大，整體系統(tǒng)的性能低。

3、現(xiàn)有技術(shù)公開了一種rsma-isac系統(tǒng)的安全波束賦形方法。該方法包含通信模塊和感知模塊；通信模塊對用戶消息進行速率分割和編碼后得到公共數(shù)據(jù)流和私有數(shù)據(jù)流，兩者加入干擾符號后經(jīng)預編碼器映射到發(fā)射天線上，得到isac信號；感知模塊設置目標函數(shù)并根據(jù)約束函數(shù)求解后解碼，得到安全波束。該方法并未統(tǒng)籌考慮通信和感知兩個功能。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的用戶的傳輸速率慢、基站能耗大，系統(tǒng)總體性能低的缺陷，提供了一種通信感知一體化系統(tǒng)性能優(yōu)化方法。

2、本發(fā)明的首要目的是為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、一種通信感知一體化系統(tǒng)性能優(yōu)化方法，包括：

4、s1：建立通信感知一體化系統(tǒng)，包括基站、可重構(gòu)智能表面和若干個用戶；根據(jù)基站、可重構(gòu)智能表面和若干個用戶間的消息傳輸建立通信模型，根據(jù)基站、可重構(gòu)智能表面對現(xiàn)有感知目標的感知任務建立感知模型；

5、s2：根據(jù)所述通信模型和感知模型，建立滿足感知功率閾值約束、發(fā)射功率約束、恒模約束條件下的最大化最小用戶速率的優(yōu)化目標；

6、s3：利用加權(quán)最小均方誤差算法和塊坐標下降法對所述優(yōu)化目標進行轉(zhuǎn)化求解，得到優(yōu)化目標的最優(yōu)解。

7、進一步地，根據(jù)基站、可重構(gòu)智能表面和若干個用戶間的消息傳輸建立通信模型包括：

8、所述基站產(chǎn)生基帶信號發(fā)射信號，通過第一信道直接傳輸至每個用戶的同時，還通過第二信道傳輸至可重構(gòu)智能表面后，由第三信道傳輸至每個用戶；

9、基帶信號發(fā)射信號為：

10、

11、第k個下行通信用戶接受到的信號為：

12、

13、第k個用戶解碼sc的信干噪比為：

14、

15、第k個用戶解碼sp,k的信干噪比為：

16、

17、第k個用戶解碼sc的速率為：

18、rc,k＝log2(1+γc,k)

19、第k個用戶解碼sp,k的速率為：

20、rp,k＝log2(1+γp,k)

21、其中，k為用戶序號，k為用戶總數(shù)，為用戶{1,...,k}的集合，mk為第k個用戶的消息，mk拆分為公共部分mc,k、私有部分mp,k，公共流sc由所有用戶的公共部分{mc,1,...,mc,k}共同編碼而成，私有流{sp,1,...,sp,k}分別由用戶的私有部分{mp,1,...,mp,k}編碼而成；數(shù)據(jù)流[sc,sp,1,...,sp,k]傳輸前分別使用預編碼器[wc,w1,...,wk]進行編碼；為基站到第k個用戶的第一信道，hr,k為可重構(gòu)智能表面到第k個用戶的第三信道，g為基站到可重構(gòu)智能表面的第二信道，θ為可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣；φ表示可重構(gòu)智能表面參數(shù)；σ為第k個用戶處的加性高斯白噪聲功率；

22、進一步地，根據(jù)基站、可重構(gòu)智能表面對現(xiàn)有感知目標的感知任務建立感知模型包括：

23、基站通過第四信道直接感知現(xiàn)有感知目標的同時，還通過第二信道至可重構(gòu)智能表面，再由第五信道感知現(xiàn)有感知目標；

24、基站到感知目標之間的信道為：

25、

26、有效感知功率為：

27、

28、其中，hd,t為基站到感知目標的信道，hr,t為可重構(gòu)智能表面到感知目標的信道，g為基站到可重構(gòu)智能表面的信道，θ為可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣，w表示預編碼器參數(shù)，w＝[wc,w1,...,wk]。

29、進一步地，所述滿足感知功率閾值約束、發(fā)射功率約束、恒模約束條件下的最大化最小用戶速率的優(yōu)化目標為：

30、

31、其中，約束為：

32、pg≥p0

33、

34、c≥0

35、

36、

37、其中，為用戶{1,...,k}的集合，ck為第k個用戶的公共流sc的傳輸速率，c＝[c1,...,ck]t；φn為可重構(gòu)智能表面中第n個元件的參數(shù)，w表示預編碼器參數(shù)，p0為最小感知功率，pt為發(fā)射的總功率，θ為可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣；rc,k為第k個用戶解碼sc的速率，rp,k為第k個用戶解碼sp,k的速率；pg為有效感知功率。

38、進一步地，步驟s3中，所述利用加權(quán)最小均方誤差算法和塊坐標下降法對所述優(yōu)化目標進行轉(zhuǎn)化求解，包括：

39、s301：引入松弛變量表述最小用戶可達速率，所述優(yōu)化目標可轉(zhuǎn)化為第一優(yōu)化目標；

40、s302：根據(jù)所述第一優(yōu)化目標，結(jié)合加權(quán)最小均方誤差算法，提出第二優(yōu)化目標；

41、s303：將所述第二優(yōu)化目標，拆分為第三優(yōu)化目標和第四優(yōu)化目標；

42、s304：利用塊坐標下降法對第三優(yōu)化目標、第四優(yōu)化目標求解，得到優(yōu)化目標的最優(yōu)解。

43、進一步地，所述第一優(yōu)化目標為：

44、

45、其中，約束為：

46、

47、pg≥p0

48、

49、c≥0

50、

51、其中，為用戶{1,...,k}的集合，ck為第k個用戶的公共流sc的傳輸速率，c＝[c1,...,ck]t；rp,k為第k個用戶解碼sp,k的速率，w表示預編碼器參數(shù)，θ為可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣；t為最小的用戶可達速率；φn為可重構(gòu)智能表面中第n個元件的參數(shù)，p0為最小感知功率，pt為發(fā)射的總功率；rc,k為第k個用戶解碼sc的速率；pg為有效感知功率。

52、進一步地，所述第二優(yōu)化目標為：

53、

54、其中，約束為：

55、

56、pg≥p0

57、c≥0

58、

59、其中，為用戶{1,...,k}的集合，ω為mse權(quán)重向量，g為均衡器向量，w表示預編碼器參數(shù)，θ為可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣；ck為第k個用戶的公共流sc的傳輸速率，c＝[c1，...，ck]t；t為最小的用戶可達速率，ξc，k為第k個用戶的公共流sc的增廣加權(quán)均方誤差，ξp，k為第k個用戶的私有流sp，k的增廣加權(quán)均方誤差；φn為可重構(gòu)智能表面中第n個元件的參數(shù)，p0為最小感知功率，pt為發(fā)射的總功率；pg為有效感知功率。

60、進一步地，步驟s304中，利用塊坐標下降法對第三優(yōu)化目標、第四優(yōu)化目標求解，包括：

61、s30401：初始化第一預編碼器參數(shù)w1、第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1、第一最小的用戶可達速率t1；將第一預編碼器參數(shù)w1作為第二預編碼器參數(shù)w2，將第一最小的用戶可達速率t1作為第二最小的用戶可達速率t2；將所述第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1作為第二可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ2；將第一最小的用戶可達速率t1作為第四最小的用戶可達速率t4和第六最小的用戶可達速率t6；

62、s30402：根據(jù)所述第一預編碼器參數(shù)w1、第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1、第一最小的用戶可達速率t1，計算第一mse權(quán)重向量ω1、第一均衡器向量g1；

63、s30403：根據(jù)所述第二預編碼器參數(shù)w2、第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1、第一mse權(quán)重向量ω1、第一均衡器向量g1、第二最小的用戶可達速率t2計算第三優(yōu)化目標，得到第三預編碼器參數(shù)w3、第三最小的用戶可達速率t3、第一公共流傳輸速率c1；

64、s30404：根據(jù)所述第三最小的用戶可達速率t3和第二最小的用戶可達速率t2，判斷是否達到第一退出條件；若達到，則將第三預編碼器參數(shù)w3作為新的第一預編碼器參數(shù)w1，執(zhí)行步驟s30405；若未達到，將第三預編碼器參數(shù)w3作為新的第二預編碼器參數(shù)w2，將第三最小的用戶可達速率t3作為新的第二最小的用戶可達速率t2，執(zhí)行步驟s30403；

65、s30405：根據(jù)所述第二可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ2、第一預編碼器參數(shù)w1、第一公共流傳輸速率c1、第一mse權(quán)重向量ω1、第一均衡器向量g1、第四最小的用戶可達速率t4，計算第四優(yōu)化目標，得到第三可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ3、第五最小的用戶可達速率t5；

66、s30406：根據(jù)所述第五最小的用戶可達速率t5和所述第四最小的用戶可達速率t4，判斷是否達到第二退出條件；若達到，則將第三可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ3作為新的第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1，將第五最小的用戶可達速率t5作為新的第六最小的用戶可達速率t6，執(zhí)行步驟s30407；若未達到，將第三可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ3作為新的第二可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ2，將第五最小的用戶可達速率t5作為新的第四最小的用戶可達速率t4，執(zhí)行步驟s30405；

67、s30407：根據(jù)第六最小的用戶可達速率t6和第一最小的用戶可達速率t1，判斷是否達到第三退出條件；若達到，則第六最小的用戶可達速率t6為最優(yōu)最小的用戶可達速率，第一預編碼器參數(shù)w1為最優(yōu)預編碼器參數(shù)，第一可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣θ1為最優(yōu)可重構(gòu)智能表面的反射相移矩陣，第一公共流傳輸速率c1為最優(yōu)公共流傳輸速率；若未達到，則執(zhí)行步驟s30402。

68、進一步地，所述第三優(yōu)化目標為：

69、

70、其中，約束為：

71、pg≥p0

72、c≥0

73、

74、其中，為用戶{1，…，k}的集合，w表示預編碼器參數(shù)；ck為第k個用戶的公共流sc的傳輸速率，c＝[c1，...，ck]t；t為最小的用戶可達速率，ξc，k為第k個用戶的公共流sc的增廣加權(quán)均方誤差，ξp，k為第k個用戶的私有流sp，k的增廣加權(quán)均方誤差；φn為可重構(gòu)智能表面中第n個元件的參數(shù)，p0為最小感知功率，pt為發(fā)射的總功率；pg為有效感知功率。

75、進一步地，所述第四優(yōu)化目標為：

76、

77、其中，約束為：

78、l≥p0

79、

80、

81、其中，qp,k、qp,k、bp,k、qc,k、qc,k、bc,k的計算式如下：

82、

83、其中，為用戶{1,...,k}的集合，φn為可重構(gòu)智能表面中第n個元件的參數(shù)，t為最小的用戶可達速率，p0為最小感知功率，ck為第k個用戶的公共流sc的傳輸速率，為取實部操作，l為的一階泰勒展開式；w表示預編碼器參數(shù)，ω為mse權(quán)重向量，ω＝[ωp,1,...ωp,k,ωc,1,...ωc,k]，ωc為公共流mse權(quán)重向量，ωc,k為第k個用戶的公共流mse權(quán)重向量，ωp,k為第k個用戶的私有流的mse權(quán)重向量；g為均衡器向量，g＝[gp,1,...gp,k,gc,1,...gc,k]，gc,k為第k個用戶的公共流均衡器向量，gp,k為第k個用戶的私有流的均衡器向量；為基站到第k個用戶的信道，hr,k為可重構(gòu)智能表面到第k個用戶的信道，g為基站到可重構(gòu)智能表面的信道；σ為第k個用戶處的加性高斯白噪聲功率。

84、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

85、本發(fā)明通過建立通感一體化系統(tǒng)，在充分利用硬件設施和頻譜資源的基礎上，根據(jù)通信和感知任務，調(diào)節(jié)通信感知資源，進而提高通信感知一體化系統(tǒng)的性能。使用通信信號進行同時同頻的感知，從而提高硬件設備和時頻資源的使用效率，提升波束賦形的自由度，進而提高通信感知一體化系統(tǒng)的性能。同時，部署可重構(gòu)智能表面帶來了更好的系統(tǒng)增益，從而提高通信感知能力的上限。利用加權(quán)最小均方誤差算法和塊坐標下降法求解優(yōu)化目標，進而提升通信系統(tǒng)性能和通信用戶的公平性。