智能全向表面辅助的全双工MISO系统自干扰消除

全双工（FD）通信可比传统半双工（HD）通信实现更高的频谱效率；然而，自干扰（SI）是关键障碍。本文首次提出智能全向表面（IOS）辅助的FD多输入单输出（MISO）FD通信系统以缓解SI，解决了频率选择性问题。具体地，提出了两类IOS：能量分割（ES）-IOS与模式切换（MS）-IOS。我们旨在通过优化ES-IOS的波束赋形向量、幅度与相移，以及MS-IOS的模式选择与相移，来最大化数据速率并最小化SI功率。然而，所表述的问题非凸且难以直接处理。因此，我们设计交替优化算法来迭代求解问题。具体而言，采用二次约束二次规划（QCQP）进行ES-IOS的波束赋形优化、幅度与相移优化，以及MS-IOS的相移优化。尽管如此，MS-IOS的二元变量使模式选择优化难以处理，我们进而借助半定松弛（SDR）与高斯随机化过程来求解。仿真结果验证了所提算法的有效性，并表明与无IOS情形相比，两类IOS在缓解SI方面均有效。