混合智能反射面辅助的通信感知一体化：高能效波束成形设计

来源：电子与信息学报杂志2024年第6期北京时间：

作者：褚宏云, 杨梦瑶, 黄航, 郑凌, 潘雪, 肖戈

单位：1.西安邮电大学 西安 7101212.南京电子设备研究所 南京 210013

摘要：能量效率(EE)是5G+/6G无线通信的重要设计指标，而智能反射面(RIS)被普遍认为是改善EE的潜在手段。不同于被动RIS，混合RIS由有源和无源元件组成，对来波移相的同时可放大信号强度，能够有效克服被动RIS引起的“乘性衰落”效应。鉴于此，该文提出一种混合RIS辅助通信感知一体化(ISAC)的下行链路传输系统。为探究数据传输速率与能耗之间的内在关联，该文以RIS辅助ISAC网络能量效率最大化为目标，在满足基站(BS)发射功率、波束图增益以及混合RIS功率和幅值约束的条件下，联合优化基站端的波束赋形和混合RIS的相移。为解决该复杂的分数规划问题，提出基于交替优化(AO)的算法来求解。为克服AO算法中引入辅助变量造成算法复杂度高的难题，利用耦合优化变量的关联，提出一种基于级联深度学习网络的求解算法。仿真结果表明，提出的混合RIS辅助ISAC方案在和速率、能效方面皆优于现有方案，且算法收敛速度快。

关键词：通信感知一体化, 能量效率最大化, 混合可重构智能超表面, 联合波束赋形, 级联深度学习

基金资助：国家自然科学基金(62102314)，173计划技术领域基金(2022-JCJQ-JJ-0730)，陕西省自然科学基金(2022JQ-635)