一种智能反射面辅助的无线供能空中计算系统

西南大学西塔学院 侯晨璇

在研究智能反射面分类与工作原理以及空中计算基本原理的基础之上,本文提出了一种对两者进行结合,由智能反射面发挥辅助作用的无线供能空中计算系统。通常情况下,接入点会基于智能反射面的辅助经由其下行链路执行向多个传感器传输无线能量的任务,进一步地,上行链路则为空中计算提供支持,以期为今后设计工作的开展提供参考。

0 引言

在5G逐渐商用的宏观背景下,6G研究也开始引起大家的关注,在这之中,智能反射面最是突出,它可以智能化地对无线环境进行操控,以此让通信信道变得具有可控性,将传统意义上信道全部都是对通信链路产生不利影响这一认知颠覆[1]。以往,人们针对通信理论所作的研究与实践都是将发射机与接收机作为关注重点,认为信道发挥的作用具有负面性,呼吁进行更加优质的发射机与接收机的设计,以达到将通信系统性能优化的目的。智能反射面恰恰做到了反其道而行,它给予通信信道以可靠性,由此一来,学者们与相关业界人士的研究重点不再局限在收发机的设计之上,这无疑可以在极大程度上影响今后的通信系统。

基于智能反射面与空中计算两者的优势,本文对它们进行融合,提出一种由智能反射面发挥辅助作用的无线供能空中计算系统。

1 智能反射面与空中计算

1.1 智能反射面分类与工作原理

对于智能反射面,可以从“狭义”与“广义”两个层面对其进行定义。从“广义”层面上来看,智能反射面所指的是能够对无线环境进行智能化配置的反射表面或是结构,举例而言,大型智能元表面、智能反射单元组以及无源智能表面等都属于狭义智能反射面的范畴。从“狭义”层面上来看,智能反射面主要指的是基于软件等的支持,对反射面上大量无源反射元表现出来的反射特性进行控制,以此实现对无线信道的主动修改,为更好地优化无线链路的性能提供新的自由度[2]。在经过智能反射面反射处理之后,基站发动的信号会同经由其他路径进行传播的信号实现建设性的叠加或者是相互抵消,进而增强期望接收端的信噪比,或者是对同信道干扰等信号进行抑制。

狭义视角下的智能反射面主要包括一个三层面板及智能控制器。外层含有很多被印刷于介电基板上的金属片在内,可以同入射信号产生直接的相互作用;中间层所用为铜板或是其他金属,目的在于对信号能量泄漏的现象加以规避;内层是一个控制电路板,发挥的功能为对各个元结构(外层的金属片)的反射振幅/相移进行调整,经由智能反射面的智能控制器施以相应的控制。智能反射面通信技术只是将接收信号相位改变,无需将有源射频组件引入,可以在很大程度上达到对系统功耗的降低目的。

1.2 空中计算的基本原理

所谓空中计算,指的是对无线信号传输过程中表现出来的叠加特性加以运用,直接在空中完成对以不同用户数据为来源的函数的计算任务。此处以一个典型的多址接入信道为例,对空中计算的基本原理进行相应的分析。根据图1所示,系统由K个终端设备以及一个基站(或者是边缘服务器)构成,此处,终端集合用来κ表示,假设Xk所表示的是终端设备k的本地信息,基站会与接收到的终端信号相结合执行对｛Xk｝的计算任务,这是其目的所在。为了保证讨论上的简便性,设基站拟计算函数为｛Xk｝的平均值,有

图1 空中计算示意图Fig.1 Schematic diagram of air calculation

在以往较为传统的多址接入方案中,基站会针对每一个设备数据Xk执行针对性的解码处理,之后进行进一步的汇总与平均。空中计算与其存在不同,在进行空中计算之时,各个终端设备会先执行归一化操作gk(·),以此可以获取经过处理的本地信息进一步地,进行信息αk xk的发送,在这之中,kα所表示的为终端设备k的发送系数。在完成对信号的接收任务之后,边缘服务器会进一步进行直接检测工作,以获取平均值之后,经由对的归一化处理得到有效信息所以,这一部分的难点体现在怎样实现对期望信号f的有效恢复之上。详细来说,令kh表示终端设备k到基站的信道参数,由此,可以得到基站接收到的信号,具体表示为该式中的z所表示的是噪声。在完成对这一信号的接收之后,基站会在降噪处理作业的进行下得到信息,此式中η所表示的是降噪因子。如果系统所处的是一种没有任何噪声的理想状态,则可以进行如下设置:同时,设置η=1,由此一来,接收到的信号可以直接表示为基站的期望信号,这种状态下有fˆ=f,其中,⊥所表示的是共轭运算。所以,当处于这一状态之时,仅需经过一次传输便能完成对K个终端设备数据的平均计算处理,进而实现对系统频谱利用率的大幅度提升,同时,达到将传输时延有效降低的目的。

不过,在实际执行空中计算任务之时,无线信道的衰落特性和接收机噪声等因素都会对系统产生影响,加之终端设备在发送功率上同样会受到相应的限制,故而怎样基于实际系统的约束进行发送信号以及接收机算法的设计,成为对期望信号f加以恢复的关键所在[3]。在无线网络中,空中计算的实现方式主要可以分为两种,一种是模拟空中计算,另外一种则是数字空中计算。

2 智能反射面辅助下的无线供能空中计算系统

在对以智能反射面辅助为基础的空中计算系统进行分析之时,多天线接入点基于智能反射面的帮助,会经由下行链路执行对传感器的无线供能任务,同时,在上行链路的作用下对传感器发送的数据进行汇集。假设多天线接入点装备所拥有的天线一共为M根,M不小于1,同时,传感器进行单根天线的配备,其数目一共为K,智能反射面的反射单元数目一共为N,K与N同样不小于1。对多天线接入点的天线集合、传感器数目集合以及智能反射面反射单元的数目集合进行定义,分别表示为将准平稳的信道作为考虑因素,在某一特定时间段内,无线信道会对一个固定的状态予以保持。用T来表示时间段的时间长度,每一个时间段都会进行两个时隙的划分,在前面一个时隙中,多天线接入点会经由下行链路执行对传感器的无线供能任务,用τ表示其时间长度;在后面一个时隙中,传感器会通过上行链路的作用向多天线接入点发送数据流,以此执行空中计算任务,此时的时间长度表示为T-τ。出于对上下行链路无线信道是互易性信道这一实际情况的考虑,分别对多天线接入点到第k个传感器、多天线接入点到第n个智能反射面发射单元、智能反射面到第k个传感器的信道向量进行定义,将它们表示为以及

在下行无限能量传输时隙中,对多天线接入点所发送的携能信号的向量作如下定义,表示为w∈CM×1。就智能反射面而言,对其反射波束矩阵作如下定义,用对其加以表示,其中,有等式表示的是第n个单元所具有的反射参数,其所属幅度为 ,另外,相移则是θnd∈［0 ,2π］。此处,用(a1,…,an)来表示对角参数,它们所表示的是(a1,… ,an)的对角矩阵。

与上述相关定义相结合,可以对第k个传感器收集到的射频信号功率作出以下表示:

此式中有η＞0,表示的是传感器中射频至直流的能量转化效率。W=ΔE(wwH)∈C表示的是由多天线接入点发送出来的能量协方差矩阵,该矩阵表示的是一个半正定矩阵,且满足条件。用Pmax来表示多天线接入点的最大发送功率,则可进一步得到不等式tr(W)≤Pmax。

在上行链路的空中计算时隙中,对智能反射面的反射波束赋形矩阵作如下定义,有该式中,所表示的是第n个反射单元的参数,有,该参数的幅度为 ,另外,其相移为。在所有的传感器中,都进行如下设定,即相互之间具有独立性的传感变量序列用来表示,其中,Xk满足条件且此处的l所表示的是对均匀分布予以服从的随机源值。对多天线接入点的期待函数是算术平均的形式进行分析,可对其作以下表示:

对于传感器来说,其会进行X的直接发送,不过为了更好地提高便捷性,此处作相应的变动,对X经过归一化处理之后的形式进行发送,将其定义为sk=u(Xk), ∀k∈κ,在该式中,函数u()所表示的是经过归一化处理的函数,对于全部的传感器而言,该函数表现出线性同时分布均匀的特点,这能够为｛sk｝具有零均值以及单位方差提供保证。

进一步在此基础之上,可以得到多天线接入点收集到的信号的表达式,如公式(3)所示:

在该式中,qk所表示的是第k个传感器的发送功率,另外,Qk所表示的是最大值,而向量n表示的则是多天线接入点天线端的加性高斯白噪声,该白噪声的均值为0,方差用σ2来表示。进一步地,用u∈CM×1来表示多天线接入点的接收波束向量,则可以得到最后输出信号的表达式,如公示(4)所示。

下式表示的是多天线接入点由第k个传感器处接收到的信号噪声比。对此,完成了基于智能反射面辅助的无线供能空中计算系统模型的建立。

3 结语

本文针对以智能反射面辅助为基础的无线供能空中计算系统进行分析,对传输时间段进行两个时隙的划分,分别执行对无限能量的传输以及空中计算的任务。由于篇幅所限,本文系统仅是一种构想,后期还需进行进一步的研究,将该系统有序地投入到具体的实践中。

引用

[1] 程吟轩,周思源,谭国平,等.基于空中智能表面的毫米波通信性能分析[J].计算机与现代化,2021(4):68-73.

[2] 李苗钰,杜忠昊,刘雨彤,等.一种面向物联网的智能反射面通信系统优化方法[J].西北工业大学学报,2021(2):454-461.

[3] 周游,兰天宇.无线通信系统中的智能反射面研究综述[J].信息工程大学学报,2021(3):277-282.