STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计.pdf
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1、“RIS辅助的通感一体化”专题STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计任之初,靳亚盛,潘存华2(1.南京邮电大学贝尔英才学院,江苏南京2 10 0 0 3;2.东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京2 10 0 96)【摘要】为提升无线网络的全域覆盖能力,STAR-RIS作为一种全新的RIS架构被提出。针对未来6 G网络通信、感知和计算的需求,研究STAR-RIS辅助的通感算一体化系统。旨在联合优化主动、被动波束成形和计算资源分配,在满足通信和感知性能的同时,提升系统能效。所考虑的优化问题是非凸且强耦合的,难以直接求解。为此,提出一种基于交替优化、闭式分式规划、半正定松弛和连续凸近似
2、的算法求解该问题。仿真结果表明,该算法能够极大提升系统性能。【关键词】同时透射和反射可重构智能超表面;通感算一体化;波束成形doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20240227-0001中图分类号:TN929.5文献标志码:A文章编号:10 0 6-10 10(2 0 2 4)0 4-0 0 6 6-0 7引用格式:任之初,靳亚盛,潘存华.STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计J.移动通信,2 0 2 4,48(4):6 6-7 2.REN Zhichu,JIN Yasheng,PAN Cunhua.Beamforming Design of STAR-RIS-
3、assisted Integrated Sensing,Communication and ComputationSystem.Mobile Communications,2024,48(4):66-72.Beamforming Design of STAR-RIS-assisted Integrated Sensing,CommunicationAbstractTo enhance the global coverage capability of wireless networks,STAR-RIS is proposed as a novel RISarchitecture.For th
4、e requirements of communication,sensing and computation in future 6G networks,this paperinvestigates the STAR-RIS-assisted integrated sensing,communication and computation(ISCC)system.Theobjective is to jointly optimize the active and passive beamforming as well as computing resource allocation toim
5、prove energy efficiency of the ISCC system while satisfying communication and sensing performance.Theconsidered optimization problem is non-convex and strongly coupled,making it difficult to solve directly.Forthis reason,an algorithm is proposed based on alternating optimization,closed-form fraction
6、al programming,semi-definite relaxation and successive convex approximation to solve the problem.Simulation results show thatthe algorithm can greatly improve the system performance.Keywordssimultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface;integrated sensing,communication
7、and computation;beamformingOSID:and Computation SystemREN Zhichu,JIN Yasheng,PAN Cunhua?(1.Bell Honors School,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;2.National Mobile Communications Research Laboratory,Southeast University,Nanjing 210096,China)扫描二维码与作者交流0引言随着6 G系统研究的
8、推进,以智慧城市、智能制造和智能家居等为代表的各种新型垂直应用场景正在不断涌现。同时,通信系统与雷达感知、智能计算等多系统的深度融合已成为技术发展的新趋势,迫切需要在低时延通信、高精度感知和高速计算之间进行权衡。为满收稿日期:2 0 2 3-0 5-1466移动通信2024年4月第4期足这一需求,最近,通感算一体化(ISCC,In t e g r a t e dSensing,Co m m u n i c a t i o n a n d Co m p u t a t i o n)的概念被提出,即把通信感知一体化(ISAC,Integrated Sensing andCommunication)
9、与移动边缘计算(MEC,Mobile EdgeComputing)结合起来-a。作为一项前景广阔的技术,ISAC有望通过联合设计感知和通信功能来提高频谱和能源效率4。同时,为了挖掘计算资源的潜力,MEC最近被认为是一项关键技术,它通过在基站(BS,Ba s e St a t i o n)或无线接人点(AP,第48 卷总第52 4期任之初,靳亚盛,潘存华:STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计STAR-RISAccessPoint)处布署具有强大计算能力的边缘服务器来实现5。MEC能够使得计算资源有限的MEC用户将计算任务卸载至附近的边缘服务器,从而显著减少计算延迟和提升系统效率。最近
10、,可重构智能超表面(RIS,ReconfigurableIntelligentSurface)因其在降低无线网络布署的能耗和提高频谱效率方面的能力而备受关注7-9。具体来说,RIS由大量无源反射元件组成,这些元件的相移可以独立调整,以改变反射信号的方向,从而显著改善无线传播环境。最近,许多研究都聚焦于将RIS应用于ISAC系统中,以期实现更好的通信与感知性能1-1。此外,RIS在提升MEC系统性能方面也展现出很大潜力。文献12 和13研究了RIS辅助的MEC系统,验证了RIS能够大大减少计算延迟和提高MEC系统能效。然而,由于传统RIS只能反射人射信号,从而只能服务位于其反射空间内的用户和设备
11、,这就极大地降低了RIS布署的自由度和灵活性并限制了无线网络的全域覆盖能力。为解决这一问题,文献14 提出了一种同时透射和反射可重构智能超表面(STAR-RIS,Si m u l t a n e o u s l yTransmitting and Reflecting Reconfigurable IntelligentSurface)的全新概念,以期通过电磁超材料同时实现对人射信号的反射和透射,从而实现全空间覆盖。文献15提出了三种可行的STAR-RIS架构,即能量分割(ES,EnergySplitting)、模式切换(MS,M o d e Sw i t c h i n g)和时间切换(TS
12、,Time Switching)。在ES架构中,STAR-RIS单元可以同时进行反射和透射,优化设计有较高的灵活性;在MS架构中,STAR-RIS的每个元件在同一时刻仅处于反射或透射一种状态,即透射和反射的振幅系数仅取二进制数值,虽方便实现但优化设计灵活性大大降低;在TS架构中,基于时隙划分STAR-RIS元件的透射和反射功能,优化设计复杂度低但对同步要求高。一些开创性的工作已经验证了STAR-RIS在ISAC系统和MEC系统中相较于传统RIS的优势。文献16 将STAR-RIS应用于ISAC系统,在满足通信要求的同时显著提高了感知精度并提供了新的自由度(DoFs,D e g r e e so
13、fFreedom)。文献17 研究了相移耦合的无源无损STAR-RIS,最大限度地减少了计算和通信延迟。文献18 提出利用TS架构的STAR-RIS来提高MEC系统的能效。基于上述背景,本文研究了STAR-RIS辅助的ISCC系统,在满足计算时延要求和感知性能的前提下,提高MEC系统的能效。通过联合优化ISAC发射机的主动波束成形、STAR-RIS的被动波束成形和MEC的资源分配,最小化ISCC系统的能耗。1系统模型和问题建模如图1所示,考虑一个 STAR-RIS辅助的ISCC系统。STAR-RIS将空间划分为反射区域和透射区域。天线数为N,的ISAC发射机、天线数为N,的ISAC接收机(配备
14、有MEC服务器)和感知目标位于反射区域,K个单天线MEC用户位于透射区域。(GISAC发射机h感知目标hG2MEC服务器ISAC接收机图1STAR-RIS辅助的ISCC系统单元数为M的STAR-RIS采用ES架构,同时对信号进行反射和透射。,ECMM和D,ECMM分别表示反射系数(RCs,Re fle c t io n C o e ffic ie n t s)矩阵和透射系数(T Cs,T r a n s m i s s i o n Co e f f i c i e n t s)矩阵,可以建模为:(1)(2)其中,r,t,E0,1和,dt,0,2元 别表示 STAR-RIS第i个单元的振幅和相移
15、。对于每个单元,r,和t,可以独立调整。但是,根据能量守恒定律,r,和t,是耦合的,必须满足+1的要求13。ISAC发射机与感知目标间的信道、ISAC接收机与感知目标间的信道和STAR-RIS与感知目标间的信道分别用h,CM、h,e CM 和h,CM*表示。ISAC发射机与STAR-RIS间的信道、ISAC接收机与STAR-RIS间的信道、STAR-RIS与第k个MEC用户的信道分别用G,ECM*M、G,EC M M 和h.k ECM表示。1.1雷达感知模型ISAC接收机处的雷达回波信号由式(3)给出:yecho=ah,(h+hlo,G,)w,snd+n其中,表示雷达散射截面积(RCS,Rad
16、arCross Section),满足E=。w,C表示ISAC发射机的波束成形向量,srad表示雷达信号,满足E srad=1,Es r a d =0。n表示加性高斯白噪声(AWGN,A d d it iv e W h it e G a u s s ia nNoise),其分布为CN(0,I)。雷达接收信干噪比可表示为:be.kMEC用户00000000(3)移动通信2024年4月第4期67第48 卷“RIS辅助的通感一体化”专题总第52 4期度地降低MEC用户的总能耗。该优化问题可以表述为:SINRrad其中u表示雷达接收滤波向量,并用H。=h,(h+h,G)表示从ISAC发射机经过感知目标
17、到ISAC接收机的等效信道。1.2数据卸载模型为了合理利用计算资源,分担MEC用户的计算任务,MEC用户将计算任务的数据流部分卸载至计算能力强大的MEC服务器。ISAC接收机处接收到的MEC用户信号可表示为:(5)auu其中,Pi表示第k个MEC用户的发射功率,s表示第k个MEC用户的发送数据,满足Es=0和Eso门=1。ISAC接收机接收到的总信号可表示为:多用户分解(MUD,Multi-user Decomposition)向量WeECN用于恢复来自第k个MEC用户的信号。经过MUD向量的处理,来自第k个MEC用户的信号可表示为:(7)k=1第k个MEC用户数据卸载的信干噪比为:SINRO
18、TPe/we,G,oh.kIwuH.w.P+Zp/w.G,oh.P+owawe由此,第k个MEC用户的数据卸载速率为:Rof=Blog,(1+SINRaf)1.3移动边缘计算模型本文用Dtotal表示第k个MEC用户的总计算工作量。为了合理利用计算资源,减小计算时延,第k个MEC用户将Dk的计算工作量卸载给MEC服务器。用f表示第k个MEC用户的数据处理速度,并假设MEC服务器具有极高的计算能力,因此MEC 服务器处的计算时延可以忽略不计18 。因此,第k个MEC用户处计算和数据传输延迟可表示为:T.=maxtk,(10)其中,C表示第k个MEC用户处理单位比特数据的CPU周期数,t表示第k个
19、MEC用户的数据卸载延迟,满足以下等式:Rot,=D,第k个MEC用户的能耗由以下公式给出:Ex,=Kc;(D(gal-Dr)fe+Prtk其中,K表示 CPU的能效系数。1.4问题构建本文旨在通过联合优化ISAC发射机的主动波束成形、STAR-RIS的被动波束成形和MEC的资源分配,最大限68移动通信2024年4月第4期Souu(4)(6)(8)(9)(11)(12)S.t.T,Tm,k=1,.,KSINRrd SINRmmir0D:D.a,ri,.t,;=0,i=,.,M.+.1,=,MIIw,I/P其中,P,表示ISAC发射机的最大发射功率。T.Tm*满足了时延要求,SINRSINR保证
20、了感知的性能。由于优化变量之间是强耦合的,并且目标函数是非凸的,该问题的最优解难以直接求得。下一节将提出一种基于交替优化(AO,AltermatingOptimization)的算法来得到该问题的一个高质量平稳解。2优化算法在本节中,采用AO算法,将原始问题转化为多个可解决的子问题,并对它们进行迭代求解。2.1优化雷达接收滤波向量u在本节中,在Wt、W e.k)、r、t、(t)和()固定的前提下,优化雷达接收滤波向量u,注意到目标函数与u无关,因此只需要最大化SINRradar以满足感知需求。由此,该问题可以转化为广义瑞利商问题19,其中u的最优解可以由以下公式给出:u=mx(H,w.wH)其
21、中max(X)表示矩阵X最大特征值对应的特征向量。2.2优化ISAC发射机波束成形向量Wt在本节中,在固定u、w e.)、r、t)和(ft)的前提下,优化ISAC发射机波束成形向量Wt。首先,目标函数可以进一步化简为:=1K=忽略常数项,原始的能耗最小化问题可以等价为加权和速率(WSR,W e i g h t e d Su m Ra t e)最大化问题,可表示为:maxZa,log,(SINRof+1)KWk=1s.t,akRoffbe,k=l.KSINRrnd SINRmnin根据原始问题的计算时延约束和计算工作量卸载量限制,问题(16)的第一个约束给出了发送数据速率的下界ak=30二和上界
22、从-42 此外0-所表示TCk加权系数。(13)(14)(15)(16)第48 卷总第52 4期任之初,靳亚盛,潘存华:STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计(23)(25)其中A,=/max(Y,)IN、II,=/mx(O,)IN,、ma x(X)表示矩阵(26)为了使问题更容易解决,首先采用了闭式分式规划(FP,Fr a c t i o n a l Pr o g r a mmi n g)和二次变换【2 0)来转换目标函数。具体来说,通过引入辅助变量()和(),原目标函数可以等价地改写为:log,(SINRff+1)=max(log,(x)a;0,Bk+e,(2Re(i P/wu,
23、G,oha)ln2-1B.P(s/wuH,w.P+Zp,/wG,ohe,P+owwe)maxg(ax,Br,W,We.k,o,)ak20,Bk辅助变量()和()会进行迭代更新。在每次迭代中,和(的最优值为:op=Pk/weG,olhe.k5/wuHw.P+Zp./weG,ohBopP.weG,ohFwuH,w.P+puG,oh.P+owwek当()和()固定时,问题可以改写为:KminZaa/B.PSweH,w.wHwekWk=1s.a,Rofbe,.k=1.,K通过定义AZaIBPgHWeWuH、BA S H u u HC,5Hwew wuHW.w.w、和const oSINRuu,问题(2
24、 0)可以被转化为半正定松弛(SDR,Se mi-d e f i n i t e Re l a x a t i o n)问题,即:min Tr(AW)W.s.t.Tr(BW)consto,Tr(C,W)or,k=1,.,KTr(W)P,rank(W.)=1W.0由于秩1约束rank(W)=1的存在,问题(2 1)是非凸的。本文采用SDR方法来求解该问题。具体来说,省略秩1约束,问题可以通过CVX求解。最终,w,的最优值可以通过高斯随机化2 1 求得。2.3优化多用户分解向量(Wc.h)在本节中,在固定()、(B)、u、W、()和()的前提下,优化多用户分解向量(wcs)。优化问题可以表示为:(
25、22)s.a,Rofb,.k=.,K通过定义:L=,/BP(H,w.wHI+ZpG,0h,h,o,G)+o1)Y,(2/B-1)(H,w.wH)+Zp.G,0h,h,GH+Iv,)-P,G,huhO,GI、VO,B/p.G,0)h和O,-(2/B-1)(Hw.wH)+ZpG,h.ho.I+oM)+P.G,oh.ho,G),问题可转变为如下形式:KminC(wlLWe.k-2Re(wlL)We.k,vkk-1s.t.H该问题是一个二次约束二次规划(QCQP,Q u a d r a t i ck1n2+oWe.kConstrained Quadratic Programming)问题。由于矩阵(L
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