采用非线性能量收集模型的 IRS 辅助 MIMO 全双工 WPCN 吞吐量最大化
信息论
2022-09-14 v2 信号处理
math.IT
摘要
本文研究一种智能反射面(IRS)辅助的多输入多输出(MIMO)全双工(FD)无线携能通信网络(WPCN)，其中工作在 FD 模式下的混合接入点(HAP)向多个设备广播能量信号以供其下行(DL)能量收集(EH)，同时借助 IRS 在上行(UL)接收来自设备的信息信号。考虑到实际的有限自干扰(SI)与非线性 EH 模型，我们通过联合优化 DL/UL 时间分配、设备端预编码矩阵、HAP 端发射协方差矩阵以及 IRS 相移，建立加权总和吞吐量最大化优化问题。由于所得优化问题非凸，通常不存在标准方法求其最优解。为应对该挑战，我们首先提出一种基于逐元素(EW)的算法，以迭代方式交替优化各 IRS 相移。为降低计算复杂度，提出一种基于最小均方误差(MMSE)的算法，基于 MMSE 方法将原问题转化为等价形式，从而有助于设计高效迭代算法。特别地，IRS 相移优化问题被重构为二阶锥规划(SOCP)，可同时优化所有 IRS 相移。为作比较，我们还在仿真中研究了两种次优 IRS 波束赋形配置，即部分动态 IRS 波束赋形(PDBF)与静态 IRS 波束赋形(SBF)，以在系统性能与实际复杂度之间取得平衡。
引用
@article{arxiv.2111.14132,
title = {Throughput Maximization for IRS-Aided MIMO FD-WPCN with Non-Linear EH Model},
author = {Meng Hua and Qingqing Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14132},
year = {2022}
}
备注
This paper has been submitted to IEEE journal for possible publication