IRS 辅助 MISO WPCN 中用于吞吐量最大化的联合波束成形与功率控制
网络与互联网体系结构
2021-01-01 v1
摘要
智能反射面（IRS）是一项新兴技术，可提升无线供能通信网络（WPCN）的能效与谱效。本文研究一种 IRS 辅助的多用户多输入单输出（MISO）WPCN，其中单天线无线设备（WD）在下行链路（DL）采集无线能量，并在上行链路（UL）同时向配备多根天线的通用混合接入点（HAP）发送信息。我们的目标是最大化所有能量采集用户的加权和速率（WSR）。为充分利用 HAP 与 IRS 提供的波束成形增益，我们联合优化 HAP 的有源波束成形与 IRS 的反射系数（无源波束成形）在 DL 与 UL 传输中的配置，以及 WDs 的发射功率，以抑制 HAP 处的用户间干扰。为求解这一具挑战性的优化问题，我们首先考虑固定无源波束成形，将剩余的联合有源波束成形与用户发射功率控制问题转化为等价的加权最小均方误差（WMMSE）问题，并采用高效的块坐标下降（BCD）方法求解。随后，我们固定有源波束成形与用户发射功率，利用半定松弛（SDR）方法优化 IRS 在 DL 与 UL 中的无源波束成形系数。据此，我们采用块结构优化（BSO）方法交替更新这两组变量。数值结果表明，所提联合优化相较其他代表性基准方法获得显著性能增益，并有效改善了多用户 MISO WPCN 中的吞吐量性能。
引用
@article{arxiv.2012.14695,
title = {Joint Beamforming and Power Control for Throughput Maximization in IRS-assisted MISO WPCNs},
author = {Yuan Zheng and Suzhi Bi and Ying-Jun Angela Zhang and Xiaohui Lin and Hui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14695},
year = {2021}
}
备注
The paper has been accepted by the IEEE Internet of Things Journal