可重构智能反射面辅助的车联网资源分配算法研究.pdf
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1、2023 年 9 月 Journal on Communications September 2023 第 44 卷第 9 期 通 信 学 报 Vol.44 No.9可重构智能反射面辅助的车联网资源分配算法研究 陈发堂,张若凡(重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065)摘 要:面对车辆通信对通信质量和频谱效率的更高要求,提出了一种可重构智能反射面(RIS)辅助的车联网资源分配算法。联合考虑 RIS 反射系数矩阵、功率分配和频谱共享方案,在确保 V2V 链路的可靠性条件下,建立一个 V2I 链路总容量最大化问题。由于该问题是一个变量之间高度耦合的非凸优化问题,难以直接求解。因此,在引入
2、解析表达式近似 V2V 链路的中断概率后,利用块坐标下降(BCD)法将此问题分解为 3 个子问题,并通过引入辅助变量、逐次凸逼近(SCA)、匈牙利算法等对子问题进行求解,进而得到问题的近似次优解。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,并能够有效地提高 V2I 链路总容量。关键词:车联网通信;可重构智能反射面;资源分配;块坐标下降 中图分类号:TN929.5 文献标志码:A DOI:10.11959/j.issn.1000436x.2023145 Research on IoV resource allocation algorithm assisted by reconfigurable
3、intelligent surface CHEN Fatang,ZHANG Ruofan School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China Abstract:In order to meet the higher requirements of vehicle communication quality and spectral efficiency,a IoV re-source allo
4、cation algorithm assisted by reconfigurable intelligent surface(RIS)was proposed.The RIS reflection coeffi-cient matrix,power allocation,and spectrum sharing schemes were combined to solve the problem of maximizing the to-tal capacity of V2I link under the condition of ensuring the reliability of V2
5、V link.As this problem was a non-convex op-timization problem with highly coupled variables,it was difficult to solve it directly.Therefore,after introducing an ana-lytic expression to approximate the interrupt probability of V2V link,the problem was decomposed into three sub-problems by using the b
6、lock coordinate descent(BCD)method,and the sub-problems were solved by introducing auxiliary variables,successive convex approximation(SCA),Hungarian algorithm,etc.,and then the approximate subop-timal solution of the problem was obtained.Simulation results show that the proposed algorithm has good
7、convergence performance and can effectively improve the total capacity of V2I link.Keywords:IoV communication,reconfigurable intelligent surface,resource allocation,block coordinate descent 0 引言 随着智能交通系统(ITS,intelligent trans-portation system)的快速普及,人们对超可靠低时延通信(URLLC,ultra-reliable and low-latency co
8、mmunication)越来越重视,车联网(IoV,Internet of vehicles)作为自动驾驶和智能交通系统的重要技术,能够在保证车辆行驶安全和高效的同时使人们的日常旅行更加方便和舒适1。然而在实际IoV 通信中,建筑物、丘陵和植物可能会产生强收稿日期:20230216;修回日期:20230404 通信作者:张若凡, 基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(No.cstc2021jcyj-msxmX0454)Foundation Item:The Natural Science Foundation of Chongqing(No.cstc2021jcyj-msxmX0454)第 9
9、 期 陈发堂等:可重构智能反射面辅助的车联网资源分配算法研究 71 烈的遮蔽效应,从而降低能效和频谱效率,并且地面车辆的高机动性也会降低信道稳定性,导致传输速率变低2。IoV 通信不稳定会给驾驶安全和通信带来风险,所以当前研究最重要的是在满足通信可靠性的前提下扩大通信范围,提高通信稳定性。为了提高车载通信的质量,可重构智能反射面(RIS,reconfigurable intelligent surface)在增强无线传输方面引起了广泛关注。RIS 是一种可以通过编程控制电磁波相位,使用反射重新设计信道的无源反射元件3。当发射方和接收方之间的 LOS(line-of-sight)被障碍物遮挡时,
10、可以通过 RIS 反射建立绕过障碍物的新传播路径,并且该反射路径可以提高信噪比,通过控制反射电磁波的传播,RIS 能够克服由多径效应和阴影衰落带来的影响4。目前,关于 RIS 辅助无线通信的研究已经有了许多有价值的成果。文献5集成 RIS 到基于正交频分多址的多用户下行链路通信系统中,通过对 RIS 反射系数、时频资源块和功率分配的联合优化以最大化多用户的公共速率。文献6研究了RIS-UAV(unmanned aerial vehicle)辅助上行链路无线通信系统的安全能效最大化问题,通过联合优化 UAV 的轨迹、RIS 的相移、用户关联系数和基站(BS,base station)发射功率来最
11、大化系统的安全速率。文献7研究了在多 V2I(vehicle to infrastructure)和 V2V(vehicle to vehicle)情况下,通过对 RIS 相移矩阵和功率分配联合优化来增加V2I 链路的容量。文献8提出的三阶段启发式算法能够在满足车辆社会信任的前提下显著提高上行 V2I 链路的容量。但文献7在对 RIS 反射系数矩阵和功率分配联合优化时忽略了蜂窝车辆用户设备(C-VUE,cellular vehicle user equipment)和D-VUE(device to device vehicle user equipment)的配对优化,文献7-8对 V2V 的
12、可靠性均简单考虑了 V2V 链路需要满足的最低信噪比要求,并未从中断概率的角度研究,无法全面准确地评估通信质量。为了更好地表示链路的可靠性,文献9-10分别将发射方和 RIS、RIS 和接收方建模为瑞利分布和莱斯分布,推导了系统的中断概率表达式。文献11研究了 RIS 辅助 V2I 通信的中断概率,利用级数展开和中心极限定理推导了中断概率的近似表达式。然而上述表达式均是基于特定信道模型和衰落条件下的近似,并不能作为一个约束条件应用到实际问题中进行优化求解。综上所述,受 RIS 可以极大提高无线环境下通信质量的启发,本文提出了一种 RIS 辅助的车联网资源分配算法。由于车辆的高机动性,在实际应用
13、中很难追踪到瞬时信道状态信息(CSI,channel state information)并获得准确的估计值,故本文利用缓慢变化的大尺度 CSI 来代替瞬时 CSI。在考虑 V2V通信的可靠性要求时,使用中断概率作为性能指标,由于其概率约束的分析公式不适于优化和资源分配,需要引入解析表达式来对其近似。基于以上条件,本文对 RIS 反射系数优化、功率分配和频谱共享问题提出了一种有效的优化算法。本文主要研究工作如下。1)基于不同车辆、RIS 和基站位置构建系统模型,使用缓慢变化的大尺度 CSI 来代替瞬时 CSI。在使用阶跃函数近似表示 V2V 链路可靠性的前提下,研究了 RIS 辅助 IoV 的
14、联合资源优化问题,旨在满足各种 IoV 通信需求的前提下使 V2I 链路容量最大化。2)提出一种利用块坐标下降(BCD,block coordinate descent)法的资源分配算法来求解以上多变量混合整数非凸问题,并利用引入辅助变量、逐次凸逼近(SCA,successive convex approxima-tion)、匈牙利算法等进行求解,同时给出了本文的算法步骤、计算复杂度和收敛性分析。3)仿真结果表明,RIS 可以在很大程度上补偿由车辆高机动性带来的信道增益损失,并且本文所提算法能够有效提高 V2I 的链路容量。1 系统模型及问题描述 考虑一个由 BS、RIS 和地面车辆(VUE)
15、组成的 RIS 辅助车辆网络模型,如图 1 所示。车辆通信网络由 V2I 和 V2V 链路构成,定义1,2,mM?表示第 m 个 C-VUE 通过 V2I链路与基站通信,1,2,lL?表示第 l 对D-VUE,在不失一般性的前提下,V2V 链路的数量往往不少于 V2I 链路的数量,即 LM。为了充分利用信道资源,提高频谱效率,C-VUE 的频带会被D-VUE 重用,所以 V2V 链路会给 V2I 链路带来干扰。本文重点关注 RIS 辅助的车辆网络资源分配来提高系统容量,因此假设所有车辆及基站均配备单天线12。72 通 信 学 报 第 44 卷 图 1 RIS 辅助车辆通信网络 BS 到第 m
16、个 C-VUE 的信道增益可以表示为,b mb mb mb mHdH,其中,是参考距离为 1 m时的路径损耗,,b m是基站到第m个 C-VUE 的路径损耗指数,,b md是基站与第m个 C-VUE 之间的距离,,b mH是具有零均值和单位方差的复高斯分布随机散射分量。RIS 由一个带有N个反射元件的均匀线性阵列(ULA,uniform linear array)和一个控制器组成,从RIS 到 BS 的信道增益 1,Nb rH符合莱斯分布,可以表示为,LO,SNL S,O,111b rb rb rb rb rbbrrrbKdKKHHH(1)其中,,b r是 BS 到 RIS 的路径损耗指数;,
17、b rd是BS 与 RIS 之间的距离,本文将 RIS 的第一个元素视为参考点,BS 与 RIS 之间的距离可以通过 BS 与RIS 第一个元素之间的距离来近似计算;,b rK是莱斯因子;NLOS(non-line-of-sight)分量L S,N Ob rH的每个元素都是具有零均值和单位方差的复高斯分布;LOS 分量L S,Ob rH由 ULA 天线阵列响应组成13。从 RIS 到第m个 C-VUE 的信道增益同样满足莱斯分布,N 1,r mH的具体表达式与,b rH类似,就 C-VUE 到 RIS 链路的 LOS 分量LOS,r mH而言,RIS处的到达角(AOA,angle of arr
18、ival)主要取决于车辆 位 置,即AOA,arccosrmr md,其 中,,rmr md、分别是 RIS 的位置、第m个 C-VUE的位置、RIS 与第m个 C-VUE 之间的距离。同样地,第l个 D-VUE 对和 RIS 之间的信道增益分别表示为 1,Nl rH和 1,Nr lH,从 BS到第l个 D-VUE 对的信道增益为,b lH,第l个D-VUE 对和第m个 C-VUE 之间的信道增益为,l mH,第l个 D-VUE 对之间的信道增益为lH。由于车辆通信的高移动性,在实际应用中很难获得瞬时CSI 的准确估计。由于资源分配是由几个连续时隙组成的时间块,而信道的大尺度衰落通常由车辆位置
19、决定,并且车辆位置在一个时间块内不太可能发生显著变化,因此假设它们在一个时间块内是固定的。就 NLOS 分量(即小尺度衰落)而言,本文假设它在一个时隙内是恒定的,但在不同时隙之间独立变化。同时,本文假设 BS 知道所有信道的 CSI 7-8。RIS 反射系数矩阵表示为 12jjj=diage,e,eN12N(2)其中,0,2)n和0,1n分别表示第n个反射元件的相移和振幅反射系数,相移通常从有限数量的离散值中选择,离散值范围为0,2)14,而在实际中要使RIS反射信号最大化,故本文将振幅固定设为1。由此,第m个C-VUE和第l个D-VUE对的接收信号分别表示为 HH,()()mmr mb rb
20、 mmm llr ml rl mlml LHHyPsxPsnHHHH(3),HH()()lllr ll rlm lmr lb rb lmlm MyPsxPHsnHH HH H(4)其中,,mmllsP s P分别表示BS给第m个C-VUE的发射信息符号和发射功率以及第l个D-VUE对的发射信息符号和发射功率,T1,Mnnn表示噪声矢量,其中2(0,),mnNm,ln的定义与之类似。使用二进制变量,0,1m lx表示频谱分配指示符,,1m lx表示第l个D-VUE对共享了第m个C-VUE的频谱,否则,0m lx。第m个C-VUE的下行链路信干噪比(SINR,signal to interfere
21、nce plus noise ratio)和第l个第 9 期 陈发堂等:可重构智能反射面辅助的车联网资源分配算法研究 73 D-VUE对接收器的SINR分别可以表示为 ,2H2H2,r mb rbmmmlrlmm ll rl mLPHxPHHHHH(5),2H2H2,lllm lmr ll rr lrbmlMbPHxPHH HH H(6)本文研究的信道容量为在给定信道条件下的传输速率,在这个情况下,信道容量仅与信道特性有关,而与带宽无关。为了便于分析,本文采用单位带宽设置,所以将第m个C-VUE和第l个D-VUE可以实现的下行链路容量分别表示为 =()()lb 1+lb 1mmllRR=+(7
22、)由于V2I链路的主要目的是支持高数据率活动,而V2V链路主要用于安全关键消息的可靠传播,因此,本文考虑在保证V2V的可靠性条件下最大化V2I系统总容量。本文使用中断概率来确保V2V链 路 的 可 靠 性,定 义 为0Pr()dlRR,pl,其中,0dR是每个V2V链路所需的最小可靠传输速率,p是最大容许中断概率。在此基础上,本文研究的RIS辅助车联网资源分配问题可以转换为反射系数矩阵、功率分配,mlP Pm lP和频谱共享,m lxm lX的联合优化问题,具体问题表示如下 ,1,20304max5max6maxs.t.C0,1,CPr()CC0C0C,|1,|,mmm ldlcmmmllnn
23、Rxm lRRplRRmPPmPPln P X:(8)其中,C1表示C-VUE的频带最多只能由一个D-VUE对重用,C2表示V2V链路的可靠性约束,C3表示V2I链路的最小容量要求,C4和C5表示每个VUE的传输功率不超过最大值,C6表示RIS的反射系数矩阵约束。2 V2V 链路中断分析 为了考虑V2V通信的可靠性要求,本文使用中断概率作为性能指标,但由于其概率约束的分析公式不适用于优化和资源分配,为了避免此问题,本文借鉴文献15中Jensen不等式的思想对V2V可靠性约束进行近似。利用阶跃函数的平滑近似将约束C2重写为 00Pr lb(1)lb(1)ddllRR(9)其中,()表示阶跃函数,
24、通过()z1(1e)z作为阶跃函数的光滑近似,平滑参数用于控制平滑误差。利用阶跃函数和对数函数的凹性和Jensen不等式,将式(9)转换为 00lb(1)lb(1()ddllRR(10)可以得到,2H2H2,2H2H,2,()lr ll rllm lmmr lb rb lr ll rllm lmmr lb rb lPHxPHPHxPHH HH HH HH H(11)假设Hl,r、Hl以及Hr,l、Hb,r、Hb,l彼此之间相互独立,将式(11)的分子和分母分别展开后利用中心极限定理11可以得到 2H2LOSLOS,1,12H2LOSLOS,2H2H,r ll rr ll rl rr lr lb
25、 rb lr lb rr lblrKHKHKKH HH HHHHH (12)其中 211,222,()PL()PLr ll rlr lb rb lNKNKNNKNKN(13)2,1,2,2,(PL PL)(1)(1)(PL PL)(1)(1)r ll rr ll rr lb rr lb rKKKK(14)74 通 信 学 报 第 44 卷 其中,,PLx yx yx yd表示 x 和 y 之间的路径损耗。可以得到 0lb(1(,)dlRpP X(15)其中 2HLOSLOS,1,12HLOSLOS2,2,2,llr ll rl rr lm lmr lb rr lb rmP K KxPK KPX
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