智能反射面增强无线网络的加权和速率优化
信号处理
2019-05-31 v2
摘要
智能反射面（IRS）是为未来通信系统构建可编程无线环境的一种有前景的解决方案。在实践中，IRS 由大量低成本单元组成，这些单元可通过无源波束成形以完全可定制的方式引导入射信号。在本文中，我们考虑一个 IRS 辅助的多用户多输入单输出（MISO）下行通信系统。特别地，通过联合优化基站（BS）处的有源波束成形和 IRS 处的无源波束成形，最大化所有用户的加权和速率。此外，我们考虑一个实际的 IRS 假设，其中无源单元只能将入射信号移相至离散相位电平。该非凸问题首先通过拉格朗日对偶变换解耦，然后有源和无源波束成形可交替优化。BS 处的有源波束成形基于分式规划方法优化。然后，针对 IRS 处的无源波束成形提出了三种具有闭式表达式的高效算法。仿真结果验证了所提算法相对于不同基准方案的有效性。
引用
@article{arxiv.1905.07920,
title = {Weighted Sum-Rate Optimization for Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Networks},
author = {Huayan Guo and Ying-Chang Liang and Jie Chen and Erik G. Larsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07920},
year = {2019}
}
备注
13 pages, 8 figures