去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115396910A(43)申请公布日2022.11.25(21)申请号202211034911.7(22)申请日2022.08.26(71)申请人西安科技大学地址710054陕西省西安市雁塔区雁塔中路58号(72)发明人庞立华刘贤贤王玥苏雨儿李荣夏猛(74)专利代理机构西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙)61257专利代理师李明全(51)Int.Cl.H04W16/18(2009.01)H04W28/06(2009.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法(57)摘要本发明公开了一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，随机生成每个智能超表面的初始位置信息；基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接，得到网络拓扑结构；其中，第一用户为与基站之间没有直接链路的用户；基于网络拓扑结构，以用户平均接收功率最大为目标、智能超表面的位置信息为优化变量建立优化问题；求解优化问题，得到智能超表面的位置信息；本发明通过将第一用户、智能超表面和基站建立间接，再通过建立的拓扑网络结构构建优化问题，可以得到使用户平均接收功率最大的智能超表面的位置信息，进而避免系统中障碍物堵塞，达到通过优化智能超表面的位置来提升网络通信效率。CN115396910ACN115396910A权利要求书1/2页1.一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，包括以下步骤：随机生成每个智能超表面的初始位置信息；基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接，得到网络拓扑结构；其中，所述第一用户为与基站之间没有直接链路的用户；基于所述网络拓扑结构，以用户平均接收功率最大为目标、智能超表面的位置信息为优化变量建立优化问题；求解所述优化问题，得到所述智能超表面的位置信息。2.如权利要求1所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，所述优化问题为：其中，Pavg为用户平均接收功率，CR为智能超表面的位置信息，M为用户的数量，Stotal为用户接收功率，为第j个智能超表面的位置信息，为第f个智能超表面的位置信息，Δ为智能超表面之间的最小距离阈值，J为智能超表面的数量，为第m个用户和第k个基站之间的连接标识，pk,m为第k个基站为第m个用户分配的发射功率，为第j个智能超表面和第k个基站之间的连接标识，pk,j为第k个基站为第j个智能超表面分配的发射功率，为第k个基站的最大发射功率，为第m个用户和第j个智能超表面之间的连接标识。3.如权利要求2所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，求解所述优化问题包括：采用遗传算法求解所述智能超表面的位置信息；其中，在遗传算法中，以所有智能超表面的位置信息作为种群、以每个所述智能超表面的位置信息作为染色体上的一个基因、以及以用户平均接收功率作为染色体的适应度。4.如权利要求2或3所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，随机生成每个智能超表面的初始位置信息之前还包括：获取基站的位置信息、用户的位置信息和障碍物的位置信息。5.如权利要求4所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接之前还包括：2CN115396910A权利要求书2/2页基于最小路径损耗原则为用户和基站之间建立直接链路；根据所述直接链路和所述障碍物的位置信息确定第一用户。6.如权利要求5所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，基于最小路径损耗原则为用户和基站之间建立直接链路包括：其中，kd为与用户建立直接链路的基站的位置信息，Ld(k)为用户对应的最小路径损耗，为第m个基站到第k个用户的距离，ρ为路径损失指数。7.如权利要求6所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接包括：其中，ki,r为通过与用户建立间接链路的基站的位置信息，N为智能超表面的反射单元数量，为第k个基站和第j个智能超表面之间的距离，为第j个智能超表面和第m个用户之间的距离。8.如权利要求4‑7任一所述的一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化方法，其特征在于，基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接之后还包括：计算所述基站的实际发射功率；当所述实际发射功率大于所述基站的最大发射功率时，重新为第一用户、智能超表面和基站建立连接。9.一种去蜂窝网络多个智能超表面位置优化装置，其特征在于，包括：生成模块，用于随机生成每个智能超表面的初始位置信息；连接模块，用于基于最小路径损耗原则为第一用户、智能超表面和基站建立连接，得到网络拓扑结构；其中，所述第一用户