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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;南京邮电大学申请的专利一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配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：CN116193590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310062931.3，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配方法是由王晶;李方军;周永博;王琼;高建勇;卫祥;袁昊;罗发政;龚亮亮;张俊尧;胡阳;张影;蒯本链;陈奉基;邵钰清;王磊;郑宝玉设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配方法，包括以下步骤：步骤1、获得BS‑用户链路、IRS‑用户链路及BS‑IRS链路的CSI，使所有链路的CSI在IRS处可用，建立用户QoS需求及有源IRS功率容限模型；步骤2、建立优化模型，在满足用户QoS的需求及有源IRS的最大功率容限的情况下，最小化基站处发射功率；步骤3、利用双线性变换和内近似的算法求解优化模型，得到功率分配方案。本发明的方法能够实现可观的功率节省。

本发明授权一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配方法在权利要求书中公布了：1.一种有源IRS辅助的移动通信系统功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获得BS-用户链路、IRS-用户链路及BS-IRS链路的CSI，使所有链路的CSI在IRS处可用，建立用户QoS需求及有源IRS功率容限模型； 步骤2、建立优化模型，在满足用户QoS的需求及有源IRS的最大功率容限的情况下，最小化基站处发射功率； 步骤3、利用双线性变换和内近似的算法求解优化模型，得到功率分配方案； 在步骤1中，具体步骤如下： 1用户发送导频信号，基站和IRS执行信道估计以分别获得基站-用户链路及IRS-用户链路的CSI； 2基站发送导频信号，IRS执行信道估计以获得基站-IRS链路的CSI； 3基站通过设定的控制链路发送提供的信道信息至IRS，使所有信道的CSI在IRS处可用； 4用户k的接收信号干扰加噪声比SINRk由以下公式得出： wr表示用户r处的发射波束形成矢量，表示第k个用户处的噪声功率，K是用户集合，上标H表示矩阵转置，单竖线表示向量的模，双竖线表示范数； 5有源IRS的放大功率为 ||A||F表示矩阵A的F-范数； 在步骤2中： BS-IRS链路、BS-用户链路及IRS-用户链路的基带等效信道分别表示和Ns为基站天线数，M为IRS的反射元件数量，表示a×b的复矩阵空间； 基站处的发射信号向量其中表示用户k处的发射波束形成矢量，表示相应的发射符号，所述发射符号在用户k上独立，服从均值为0、方差为单位方差的分布； 使用由外加电源驱动的反射型放大器，通过有源IRS反射和放大的信号表示为y： y＝ΑΘGx+ΑΘD+n 其中矩阵且表示有源IRS的放大系数矩阵，diaga表示元素是从矩阵a的主对角元素中提取的向量，表示正实值矩阵空间，aM表示IRS第M个元件的放大因子，是IRS第M个反射元件的相移，n是静态噪声，表示IRS处的相移矩阵； IRS处的噪声包括两类，即动态噪声和静态噪声，其中动态噪声是具有方差为的加性高斯白噪声；静态噪声是方差为的加性高斯白噪声； 在步骤2中，对基站处波束形成矢量、有源IRS的IRS放大系数矩阵和IRS处相移矩阵进行联合优化，转化为如下优化模型： 1优化目标：在满足用户QoS需求及IRS的最大功率容限的情况下，最小化基站处的发射功率 P1表示问题1，min下面的wk,A,Θ分别表示用户k的波束成形矢量、有源IRS的放大系数矩阵及有源IRS的反射相移矩阵； 2约束条件如下： 21满足用户QoS的需求，及满足用户接收信号所需的最小干扰加噪声比SINR，其中，γk是用户k所需的最小SINR，通常情况下有γk≥0， 22有源IRS的放大功率不大于最大功率容限PA 3优化变量为基站处的发射波束形成矢量wk，有源IRS的放大系数矩阵Α及IRS处的相移矩阵Θ； 在步骤3中，具体步骤为： 进行双线性变换： 问题P1中的矩阵A和矩阵Θ以乘积形式出现，将乘积项AΘ重写为 为解决SINR公式这的二次项，定义 则有 其中Tr为矩阵的迹；同G表示BS-IRS链路的等效信道； 优化模型转化为如下： 1约束目标为 2约束条件为： 使用户接收信号所需的最小干扰加噪声比SINR，满足用户QoS的需求： 有源IRS的放大功率不超过最大功率容限PA： 新定义的优化变量Wk需要满足的条件： 其中RankWk为矩阵Wk的秩；＞＝表示大于等于0； 为了进一步求解优化问题P2，需要解决约束中优化变量Wk和矩阵Φ之间的耦合性以及优化变量Wk的秩一约束，即首先重写耦合项： 等式右侧包含优化变量Wr和矩阵Φ的双线性函数，即GWrGHΦHGr,k，依然是非凸的，进一步重新定义一个新的优化变量二Qr＝WrGHΦH； 内近似求解： 在采取双线性变换后，将上述右侧项重写如下： 通过迭代内部逼近的方法，使用和的一阶泰勒近似来构造和各自的全局欠估计解： 其中Φi和均是在第i次迭代中获得的中间解，上标i表示优化变量的迭代指数，得到优化问题P1中约束的近似： 在基于内近似IA算法的i+1次迭代中要解决的优化问题如下所示： 1优化目标: FWk关于Wk的函数，符号表示全等； 2约束条件 问题P1中约束的近似，使IRS放大功率不超过功率容限： 问题P1中约束的近似，满足用户QoS的需求： γk表示用户k所需的最小SINR，r∈K\{k}表示r属于用户集K，但r的取值不能为k， 优化变量Wk需要满足的条件： 应用SDR方法，并从公式中移除约束得到一个标准的凸优化问题，通过凸规划求解器进行优化求解，由于得到波束成形向量wk。

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