Intelligent reflecting surface (IRS) has been widely studied in recent years, it has emerged as a new technology which can reflect the incident signal by intelligently configuring the reflection elements, thus changing the signal propagation environment, enhancing the signals users desire and suppressing the interference between users. In this paper, we study an IRS aided multi-users wireless communication where the base station (BS) sends a variety of signals, each user receives desired signals. In order to guarantee the fairness of wireless communications, we need to maximize the minimum rates of users, subject to the power constraint of BS and the phase constraint of IRS. Prior works on IRS mainly consider optimizing BS beamforming and IRS passive beamforming, this paper also aims to optimize the IRS location. The considered problem is shown to be non-convex, we decompose the problem into two subproblems, transforming the two subproblems into a lower bound problem and using alternating optimization (AO) and successive convex approximation (SCA) to solve them, respectively. Finally, the two subproblems are optimized alternately to make the objective function value converge in an acceptable range. Simulation results verify the convergence results of our proposed algorithm, and the performance improvement compared with the benchmark scheme in wireless communication system.


翻译:智能反射面(IRS)近年来被广泛研究,它是一种通过智能配置反射单元来反射入射信号的新兴技术,从而改变信号传播环境,增强用户期望信号并抑制用户间干扰。本文研究IRS辅助的多用户无线通信系统,其中基站(BS)发送多种信号,每个用户接收期望信号。为保证无线通信的公平性,我们需在基站功率约束和IRS相位约束下,最大化用户的最小速率。先前关于IRS的研究主要关注优化基站波束成形和IRS被动波束成形,本文还旨在优化IRS的位置。所考虑的问题被证明是非凸的,我们将其分解为两个子问题,通过将两个子问题转化为下界问题,并分别采用交替优化(AO)和连续凸近似(SCA)进行求解。最后,两个子问题交替优化,使目标函数值在可接受范围内收敛。仿真结果验证了所提算法的收敛性,以及与无线通信系统中基准方案相比的性能提升。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
KDD2022 | 推荐系统通用序列表示模型UniSRec
机器学习与推荐算法
2+阅读 · 2022年7月1日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
5+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
8+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
KDD2022 | 推荐系统通用序列表示模型UniSRec
机器学习与推荐算法
2+阅读 · 2022年7月1日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员