基于IRS辅助多用户通信系统的信道容量优化

智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)通过对无线传播环境的智能配置进而获得极好的信道容量增益。在IRS辅助多用户下行链路通信中,本文通过共同优化基站处受功率限制的预编码器和IRS处受单位模量约束的相移器来最大化信道容量。针对由此产生的非确定性多项式难问题,首先将其转换成等效问题,再利用交替优化算法来求解预编码矩阵和相移向量。当固定相移向量时,优化问题可转换为二阶锥规划问题后直接使用标准优化包获得最优预编码矩阵。当固定预编码矩阵时,单位模量约束是解决问题的难点,本文将其嵌入搜索空间之后提出黎曼信赖域(Riemannian trust-region, RTR)算法来求解。仿真结果表明,与现有方法相比,RTR算法不仅具有性能的提升,还有更快的收敛速度。     

基于期望传播的分布式信号检测算法

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题, 研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用, 提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列, 并在每个子阵列中独立地进行消息迭代更新, 再由一个集中处理模块对消息进行汇总, 直至迭代完成。仿真结果表明, 与期望一致信号检测算法相比, 提出的算法在降低计算复杂度的同时能够维持良好的检测性能, 研究表明该算法能够较好地适用于分布式广义线性模型。