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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114745754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210313478.4，技术领域涉及：H04W28/22；该发明授权非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法是由武学璐;张帆;亓洪涛;张昱;彭宏设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法，由于BBU池获取理想的信道信息会增加系统负载，带来更高的能耗，同时也会降低IRS所带来的系统增益。因此本发明考虑在非理想的信道信息下，在前传链路容量约束、IRS相移约束和发射功率约束下，建立IRS辅助C‑RAN中多天线用户统计平均上行传输和速率最大化问题，其特征在于用户端的有源波束成型、IRS的无源波束成型和前传链路压缩噪声的协方差矩阵的设计。本发明针对非理想信道信息下IRS辅助C‑RAN的多天线用户上行传输系统，通过对用户端的有源波束成型、IRS的无源波束成型和前传链路压缩噪声进行联合优化，使系统的上行传输和速率最大化。

本发明授权非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法在权利要求书中公布了：1.非理想信道信息下IRS辅助云接入网上行传输优化方法，其特征在于：非理想信道信息下IRS辅助C-RAN的多天线用户的上行通信，以最大化系统上行传输和速率为目的，对用户的有源波束成型、IRS的无源波束成型和前传链路压缩噪声进行联合优化，包括如下步骤： 1.1在非理想信道信息下的IRS辅助的C-RAN的多天线用户的通信系统中，多天线用户通过射频拉远头RRH与基带处理单元BBU池进行通信，将多个智能反射面IRS部署在用户和射频拉远头RRH之间，辅助用户接入射频拉远头RRH；系统中有K个多天线用户，每个用户有NU个发射天线，有L个RRH，每个RRH有NR根接收天线，在用户和RRH之间部署有M个IRS，每个IRS有NI个反射单元；RRH通过点对点压缩，对接收到的信号进行压缩，再通过容量有限的有线前传链路将压缩的信号传输到BBU池，BBU池在通过解压缩恢复出原始信号； 1.2用户发送导频，BBU池根据RRH接收到的信号估计信道；因此用户k到RRHl的直射链路信道矩阵和用户k通过IRS到RRHl的信道矩阵为： 其中表示用户k到RRHl的估计信道矩阵，表示用户k到RRHl的信道估计误差矩阵，其服从复正态分布 表示信道估计误差的协方差；表示用户k与IRSmm＝1,2,...,M的第nn＝1,2,...,NI个反射元件的估计信道增益，表示IRSm的第n个反射元件到RRHl的估计信道增益；为用户-IRS-RRH的级联信道估计误差，服从复正态分布 1.3用户k，k＝1,...,K，向RRHl，l＝1,...,L发送的预编码信息流表示为：xk＝Fksk 其中为用户发送的数据流向量，服从高斯分布，其协方差矩阵为 为发送端的预编码矩阵，即用户端的波束成型，需满足功率约束Tr表示矩阵的迹，Pk表示用户k的发射功率； RRH接收通过直射链路和IRS的反射链路传输的用户信号；对于RRHl接收信号可表示为： 其中表示用户集到RRHl的直射信道的估计信道矩阵，表示所有用户的集合，表示用户集到RRHl的直射信道的信道估计误差；表示IRSm到RRHl的估计信道矩阵，表示所有IRSs到RRHl的估计信道矩阵，表示所有IRS的集合；表示所有用户经过每个反射元件到达RRH的级联信道估计误差，表示用户k到RRHl的级联信道的信道估计误差；表示用户k到所有IRSm的信道矩阵，表示用户k到所有IRSs的信道矩阵，表示用户集到所有IRSs的信道矩阵；IRS的相移矩阵为对角矩阵，其对角线元素取自向量IRS只进行相位调整，因此|θm,n|＝1，表示IRSm的所有发射元件，Θm,n表示IRSm的第n个反射元件，m表示指集合中第m个，n也是表示指NI个反射元件中第n个；表示所有用户发送到RRH的预编码信息流，是所有用户的预编码矩阵，表示所有用户发送的信息流；最后nl表示加性高斯噪声，服从均值为0、方差为σ2的复高斯分布； 1.4RRH将接收信号通过点对点压缩，再通过容量有限的前传链路传输到BBU池；BBU池恢进行解压缩复出的原始信号表示为： 其中表示RRHl的量化噪声，其服从复高斯分布，Ωl为其协方差矩阵； 1.5用户到BBU池的上行和速率表示为： 其中表示所有的RRH集合， 为所有用户到所有RRHs的直连估计信道矩阵，表示用户集到所有RRHs直链信道估计误差；为所有IRSs到所有RRHs的估计信道矩阵，表示用户集到所有RRHs的级联信道的信道估计误差；由Ωl组成的块对角矩阵，表示所有的RRHs的压缩噪声的协方差矩阵，是数学期望的表示形式，表示矩阵的期望； 此外： 为了方便表述，这里定义因此可达上行和速率表示为： 其中 1.6各RRH采用点对点压缩，每个RRH前传链路压缩率要小于前传链路容量Cl，利用Jensen不等式，前传链路容量转换成如下形式： 其中这样前传容量约束表示为： 对所述的用户端的预编码矩阵、IRS的相移矩阵和压缩噪声的协方差矩阵的设计，具体步骤如下： 2.1对于上行传输和速率最大化的优化问题表示为： 2.2确定联合优化的最大迭代次数Tmax，并选取满足约束条件的初始Θ0和 2.3对于步骤2.1的优化问题P1转换成如下形式： 其中W为接收矩阵，Σ为后验准则估计数据符号的协方差矩阵，El为辅助变量； 2.4进行迭代优化，首先固定Fk，Θ和Ωl，并通过对W，Σ和Εl进行更新； 2.5再固定W，Σ和Εl对Fk，Θ和Ωl进行优化； 2.5.1这里先固定Θ，Ωl，对Fk进行优化，优化问题P2可以写成如下子优化问题P2-1表示为： 通过凸优化工具对子优化问题P2-1求解，得出最优解为：表示本步骤中子优化问题P2-1的解，Re表示取实数部分； 2.5.2然后固定Fk对Θ和Ωl进行联合优化，优化问题P2可以转换成如下子优化问题P2-2 其中A⊙BT表示A和BT的哈达玛积，为列向量由矩阵的对角线元素组成， 为常数项； 为列向量由矩阵的对角线元素组成，为常数项，通过半正定放松SDR忽略约束条件再通过凸优化工具对SDR放松后的优化问题进行求解，可得到优化解为：表示本步骤中子优化问题P2-2的优化解； 2.6再判断是否满足步骤2.5.2中子优化问题P2-2的约束条件C1，若满足约束条件C1直接进行特征值分解：令表示优化后的列向量，由相移矩阵的对角线元素组成的列向量和1组成的列向量；若不满足步骤2.5.2中子优化问题P2-2的约束条件C1，通过以下方法来产生多个次优的解：首先让其中为独立随机变量，均匀分布在复平面的单位圆上，即θi独立均匀分布在[0,2π]，其次通过对Ωl进行放缩，使产生的优化解满足步骤2.5.2中子优化问题P2-2的约束条件C1，最后在从中选取一个使步骤2.5.2中子优化问题P2-2的目标函数达到最小值的作为最优解；最后得到优化解为：预编码矩阵相移矩阵Θt和压缩噪声的协方差矩阵t＝1,...,Tmax表示迭代次数；再将优化解带入步骤2.5.2的子优化问题P2-2的目标函数得到ft，表示本次优化解带入目标函数的值，再将上一次迭代的解Θt-1和也带入本轮步骤2.5.2的子优化问题P2-2的目标函数得到ft-1，进行比较，若ft≤ft-1则将上一轮的优化解作为本轮的优化解； 2.7将步骤2.6的优化解带入上行和速率表达式得到本轮迭代的和速率并与上一轮迭代的进行比较，若则停止迭代，确定最优结果输出优化解Θ*和其中表示允许误差范围；若再判断迭代次数是否超过Tmax，若没有超过Tmax，回到步骤2.4继续进行迭代优化；若超过Tmax，则输出最后的优化解和 2.8对于IRS反射面相位为离散的情况，首先通过2.1～2.7获得Θ*和其中将Θ*的对角线元素θm,n映射到离散相位的点上，即:其中φ表示离散的相位，τ＝2b,b＝1,2表示离散电平；再对进行放缩得到使其满足步骤2.1中的约束条件C1。

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