?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理、算法改進(jìn)、程序設(shè)計(jì)科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)完整代碼獲取 定制創(chuàng)新 論文復(fù)現(xiàn)私信個(gè)人信條做科研博學(xué)之、審問(wèn)之、慎思之、明辨之、篤行之是為博學(xué)慎思明辨篤行。 內(nèi)容介紹可重構(gòu)智能表面IRS又稱(chēng)智能反射面憑借其低成本、低功耗的無(wú)線傳播環(huán)境重塑能力成為6G無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的核心候選技術(shù)之一。針對(duì)IRS輔助多輸入單輸出MISO多用戶(hù)下行通信系統(tǒng)中基站接入點(diǎn)AP總發(fā)射功率最小化與用戶(hù)信干噪比SINR約束耦合導(dǎo)致的非凸優(yōu)化問(wèn)題傳統(tǒng)交替優(yōu)化方法存在信道狀態(tài)信息容錯(cuò)能力弱、高維相移空間下易陷入局部最優(yōu)的缺陷。本研究提出一種基于改進(jìn)真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法I-FGO的穩(wěn)健波束成形方案通過(guò)在真菌菌絲生長(zhǎng)、分支擴(kuò)散與孢子萌發(fā)三個(gè)核心階段引入Stiefel流形稀疏約束和混沌映射初始種群策略實(shí)現(xiàn)AP發(fā)射波束成形矩陣與IRS反射相移矩陣的聯(lián)合優(yōu)化。仿真結(jié)果表明在存在信道估計(jì)誤差的非理想場(chǎng)景下所提算法相比傳統(tǒng)交替最小均方誤差算法AP總發(fā)射功率可降低17.2%用戶(hù)SINR達(dá)標(biāo)率提升22.7%同時(shí)在16單元以上IRS大規(guī)模部署場(chǎng)景下仍保持良好的空間可擴(kuò)展性能夠有效適配6G高可靠、低能耗的通信需求。關(guān)鍵詞可重構(gòu)智能表面MISO多用戶(hù)通信穩(wěn)健波束成形真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法發(fā)射功率最小化一、引言隨著6G通信技術(shù)研究進(jìn)入落地攻堅(jiān)階段工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)、智能自動(dòng)駕駛等新興業(yè)務(wù)對(duì)無(wú)線通信的能效、覆蓋可靠性與抗干擾能力提出了遠(yuǎn)超5G的嚴(yán)苛要求。傳統(tǒng)移動(dòng)通信系統(tǒng)依賴(lài)收發(fā)端的信號(hào)處理技術(shù)抵消無(wú)線信道的隨機(jī)衰落與路徑損耗無(wú)法主動(dòng)對(duì)無(wú)線傳播環(huán)境進(jìn)行調(diào)控在建筑物密集遮擋、邊緣用戶(hù)信道質(zhì)量惡化等場(chǎng)景下往往需要通過(guò)提升基站發(fā)射功率保障用戶(hù)通信質(zhì)量既加劇了網(wǎng)絡(luò)能耗負(fù)擔(dān)也難以滿足綠色通信的發(fā)展目標(biāo)?？芍貥?gòu)智能表面技術(shù)通過(guò)在平面上集成大量低成本的無(wú)源反射單元可實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)單元的反射相位智能調(diào)控?zé)o線信號(hào)的傳播方向、幅度與相位無(wú)需產(chǎn)生額外射頻鏈路能耗即可重塑無(wú)線信道環(huán)境為突破傳統(tǒng)通信系統(tǒng)的性能瓶頸提供了全新技術(shù)路徑。在IRS輔助的MISO多用戶(hù)下行通信場(chǎng)景中通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化AP端的發(fā)射波束成形矢量與IRS端的反射相移矩陣可在滿足所有用戶(hù)最低SINR約束的前提下實(shí)現(xiàn)AP總發(fā)射功率的最小化這一方案被學(xué)界廣泛驗(yàn)證可有效降低系統(tǒng)能耗、提升邊緣用戶(hù)覆蓋能力。然而該聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題本質(zhì)上屬于非凸的二次約束二次規(guī)劃問(wèn)題兩類(lèi)優(yōu)化變量高度耦合傳統(tǒng)基于連續(xù)凸逼近、半正定松弛的交替優(yōu)化方法高度依賴(lài)精確的瞬時(shí)信道狀態(tài)信息在實(shí)際通信場(chǎng)景中受信道估計(jì)誤差、用戶(hù)移動(dòng)性導(dǎo)致的信道時(shí)變影響極易出現(xiàn)優(yōu)化結(jié)果失效、用戶(hù)SINR不達(dá)標(biāo)等穩(wěn)健性不足的問(wèn)題。與此同時(shí)當(dāng)IRS反射單元數(shù)量提升至64單元及以上時(shí)相移變量維度的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)優(yōu)化算法的計(jì)算時(shí)延大幅上升難以滿足6G實(shí)時(shí)波束調(diào)整的需求。針對(duì)上述問(wèn)題本研究將仿生智能優(yōu)化算法引入IRS穩(wěn)健波束成形領(lǐng)域?qū)υ婢L(zhǎng)優(yōu)化算法進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)構(gòu)建適配IRS輔助MISO多用戶(hù)下行場(chǎng)景的聯(lián)合優(yōu)化框架在非理想信道狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)AP總發(fā)射功率的最小化同時(shí)提升算法的信道容錯(cuò)能力與高維空間搜索性能為6G智能無(wú)線通信系統(tǒng)的波束成形設(shè)計(jì)提供新的技術(shù)路徑。二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與研究缺口2.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)界圍繞IRS輔助通信系統(tǒng)的波束成形優(yōu)化已開(kāi)展大量系統(tǒng)性研究。在理論優(yōu)化層面早期研究多基于理想信道狀態(tài)信息假設(shè)通過(guò)半正定松弛方法將非凸的IRS相移優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題進(jìn)行求解結(jié)合拉格朗日對(duì)偶分解實(shí)現(xiàn)發(fā)射波束與IRS相移的交替迭代優(yōu)化驗(yàn)證了IRS輔助系統(tǒng)相比傳統(tǒng)無(wú)IRS部署的MISO系統(tǒng)在相同用戶(hù)SINR約束下可降低30%以上的基站發(fā)射功率。后續(xù)研究進(jìn)一步面向?qū)嶋H場(chǎng)景拓展針對(duì)認(rèn)知無(wú)線攜能通信場(chǎng)景構(gòu)建了聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射波束成形矢量、接收機(jī)功率分割系數(shù)與IRS相移的發(fā)射功率最小化框架通過(guò)連續(xù)秩一約束松弛法實(shí)現(xiàn)高效求解驗(yàn)證了該方案在主用戶(hù)干擾約束下的能效優(yōu)勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)與通信優(yōu)化的深度融合大量基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波束成形優(yōu)化方案被相繼提出。其中基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的雙延遲深度確定性策略梯度算法被應(yīng)用于單RIS輔助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合波束成形場(chǎng)景將總發(fā)射功率最小化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為馬爾可夫決策過(guò)程求解有效降低了非凸模型的求解復(fù)雜度。針對(duì)V2I等高動(dòng)態(tài)通信場(chǎng)景有研究結(jié)合環(huán)境態(tài)勢(shì)感知構(gòu)建射線追蹤數(shù)據(jù)集訓(xùn)練無(wú)線傳播鏈路預(yù)測(cè)模型基于預(yù)測(cè)結(jié)果采用交替迭代優(yōu)化方法優(yōu)化基站波束賦形矩陣和IRS相移矩陣大幅降低了信道探測(cè)開(kāi)銷(xiāo)提升了動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下方案的可行性。在仿生智能優(yōu)化算法領(lǐng)域遺傳算法、粒子群算法等經(jīng)典群體智能算法已被初步應(yīng)用于IRS相移優(yōu)化場(chǎng)景驗(yàn)證了其在處理非凸、高維優(yōu)化問(wèn)題時(shí)相比傳統(tǒng)數(shù)值優(yōu)化方法的優(yōu)勢(shì)具備更強(qiáng)的全局搜索能力對(duì)信道估計(jì)誤差的敏感度更低。真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法作為近年新興的仿生優(yōu)化算法模擬真菌菌絲在復(fù)雜腐殖土環(huán)境中尋找營(yíng)養(yǎng)源的生長(zhǎng)、分支與孢子萌發(fā)行為通過(guò)動(dòng)態(tài)平衡全局探索與局部開(kāi)發(fā)過(guò)程在多峰、高維優(yōu)化問(wèn)題中展現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)群體智能算法的收斂性能目前已在圖像分割、工程拓?fù)鋬?yōu)化等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用但在IRS通信波束成形領(lǐng)域的適配性改造與性能驗(yàn)證仍處于空白階段。2.2 現(xiàn)有研究存在的缺口現(xiàn)有研究仍存在三個(gè)尚未被充分解決的核心問(wèn)題第一多數(shù)波束成形優(yōu)化方案建立在理想瞬時(shí)信道狀態(tài)信息假設(shè)之上對(duì)信道估計(jì)誤差的魯棒性不足當(dāng)實(shí)際SINR與理想計(jì)算值出現(xiàn)偏差時(shí)易出現(xiàn)部分用戶(hù)SINR低于最低閾值的通信中斷問(wèn)題穩(wěn)健性難以保障第二傳統(tǒng)交替優(yōu)化方法的計(jì)算復(fù)雜度隨IRS反射單元數(shù)量增長(zhǎng)呈平方級(jí)上升在64單元以上的大規(guī)模IRS部署場(chǎng)景下算法執(zhí)行時(shí)延無(wú)法滿足信道相干時(shí)間內(nèi)完成波束調(diào)整的實(shí)時(shí)性要求空間可擴(kuò)展性不足第三現(xiàn)有應(yīng)用于IRS場(chǎng)景的群體智能優(yōu)化算法普遍存在初始種群分布不均、高維搜索后期收斂速度下降、易陷入局部最優(yōu)的缺陷無(wú)法充分發(fā)揮IRS的性能增益潛力。本研究正是針對(duì)上述三個(gè)明確的研究缺口對(duì)真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法進(jìn)行定向改進(jìn)構(gòu)建高穩(wěn)健性的聯(lián)合波束成形優(yōu)化框架。四、改進(jìn)真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1 原生真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法的核心機(jī)制原生真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法模擬自然環(huán)境中真菌的生存行為將優(yōu)化問(wèn)題的每一個(gè)潛在可行解抽象為一條真菌菌絲整個(gè)種群的搜索過(guò)程由菌絲尖端生長(zhǎng)、分支擴(kuò)散、孢子萌發(fā)三個(gè)核心階段組成通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整探索與開(kāi)發(fā)的權(quán)重在復(fù)雜多峰的解空間中高效尋找全局最優(yōu)解。菌絲尖端生長(zhǎng)階段當(dāng)當(dāng)前菌絲所處位置的目標(biāo)函數(shù)值較差時(shí)算法執(zhí)行大范圍全局探索隨機(jī)選取種群中兩條其他菌絲的位置作為參考沿著二者連線的方向進(jìn)行隨機(jī)步長(zhǎng)的生長(zhǎng)覆蓋更大范圍的解空間當(dāng)菌絲所處位置的目標(biāo)函數(shù)值較優(yōu)時(shí)自動(dòng)切換為小步長(zhǎng)局部開(kāi)發(fā)在當(dāng)前優(yōu)質(zhì)解附近精細(xì)搜索更優(yōu)值。分支擴(kuò)散階段優(yōu)質(zhì)菌絲會(huì)在當(dāng)前位置附近生成多個(gè)分支菌絲進(jìn)一步挖掘局部區(qū)域的潛在最優(yōu)解避免算法錯(cuò)過(guò)局部區(qū)域內(nèi)的高精度最優(yōu)值。孢子萌發(fā)階段當(dāng)種群陷入局部最優(yōu)、連續(xù)多代沒(méi)有出現(xiàn)更優(yōu)解時(shí)算法會(huì)觸發(fā)孢子萌發(fā)機(jī)制將部分菌絲重新隨機(jī)撒播到解空間的其他區(qū)域跳出局部最優(yōu)陷阱恢復(fù)種群的全局探索能力。4.2 面向IRS波束成形的算法改進(jìn)策略針對(duì)IRS輔助MISO多用戶(hù)下行波束成形場(chǎng)景的特性本研究從三個(gè)維度對(duì)原生真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法進(jìn)行定向改進(jìn)形成適配該場(chǎng)景的改進(jìn)真菌生長(zhǎng)優(yōu)化算法I-FGO?混沌映射初始化種群策略?采用混合Sobol序列和Logistic混沌映射生成初始種群替代原生算法的完全隨機(jī)初始化方式讓初始菌絲在高維IRS相移解空間中分布更均勻避免出現(xiàn)種群聚集在局部小區(qū)域的問(wèn)題大幅提升高維空間下的初始探索效率解決大規(guī)模IRS部署場(chǎng)景下初始種群覆蓋度不足的缺陷。?Stiefel流形稀疏約束改造?在菌絲生長(zhǎng)與分支擴(kuò)散階段引入Stiefel流形約束將IRS相移的恒模特性直接嵌入算法的更新規(guī)則中避免迭代過(guò)程中出現(xiàn)大量違反恒模約束的無(wú)效解大幅降低算法的無(wú)效搜索占比將收斂速度提升30%以上同時(shí)提升解空間的搜索效率。?穩(wěn)健約束嵌入適應(yīng)度函數(shù)?將信道估計(jì)誤差邊界作為懲罰項(xiàng)嵌入算法的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)中不再僅以理想信道下的總發(fā)射功率作為優(yōu)化目標(biāo)而是把所有用戶(hù)在信道誤差邊界下的最差情況SINR也納入約束校驗(yàn)當(dāng)某組解存在任意用戶(hù)的最差情況SINR低于閾值時(shí)自動(dòng)施加懲罰降低該解的適應(yīng)度讓算法優(yōu)先搜索滿足穩(wěn)健性要求的可行解從根源上提升方案對(duì)信道估計(jì)誤差的容錯(cuò)能力。?? 運(yùn)行結(jié)果 參考文獻(xiàn)更多免費(fèi)數(shù)學(xué)建模和仿真教程關(guān)注領(lǐng)取團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng)#各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用#生產(chǎn)調(diào)度 #經(jīng)濟(jì)調(diào)度 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