IRS辅助的车联网相移设计和信道对齐策略

2024-01-30王汝言崔亚平吴大鹏

系统工程与电子技术 2024年2期

王汝言, 王康, 崔亚平,*, 何鹏, 吴大鹏

(1. 重庆邮电大学通信与信息工程学院, 重庆 400065; 2. 先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室, 重庆 400065; 3. 泛在感知与互联重庆市重点实验室, 重庆 400065)

0 引言

随着第五代(the fifth generation, 5G)移动通信的大规模商用,第六代(the sixth generation, 6G)移动通信的研究正在全球范围内兴起。6G将跨越人联和物联,实现万物智联[1]。6G技术的研究,将对智能交通系统产生巨大的影响[2]。车辆将成为新型智能终端,实现完全的自动驾驶[3]。无人驾驶的车辆作为一种新型的智能终端在支持数据传输[4]的同时,还可以完成不同类型的智能设备之间的协作。然而,由于车联网中车辆的动态移动特性以及电磁波的随机散射,通信信道的快速变化是车联网中最具挑战的问题之一[5]。因此,6G通信系统研究了革命性的创新技术,以实现无线通信范式的转变,如智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)[6-7]。通过对IRS反射参数的研究,6G将实现可编程的无线通信,以改变传统无线信道不可控的特性。IRS辅助的车联网也将克服信号传播中的物理障碍,改善无线信道的快衰落状态,实现性能更好的通信服务。

IRS也叫做可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS),是一种亚波长尺寸的人工电磁表面结构[8]。IRS由可重构的无源反射元件排列而成,具有低成本、易部署以及可编程的特点[9]。通过动态地控制每个反射元件的振幅与相位,可以对入射电磁波施加可控的影响[10]。IRS中的每一个元件都可以独立地对入射信号施加所需的相移以使信号传播到目标方向[11],且在IRS辅助的车联网中还可以通过创建虚拟视距传输的方式来绕过收发两端之间的障碍[12]。因此,IRS是一种非常有前景的技术,可以通过智能控制器重构各个波束[13]的反射以适应变化的无线传播环境。在6G中部署IRS有望改变传统信道的不可控状态,完成无线通信网络对无线信道的重构,实现无线通信范式的转变[14-15]。车辆的快速移动会使车联网中的信道参数发生急剧变化[16],通过引入IRS可以重构车联网中快衰落的无线信道。

将IRS引入移动通信系统以改变无线信道的状态,受到了学术界的广泛关注。在解决由接收端快速移动导致的多普勒频移问题上,文献[17]研究了空中IRS(aerial IRS, AIRS)辅助的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)通信系统,基于几何方法提出了窄带信道模型以表征信道特征,并通过调整AIRS的反射相位实现对多普勒频移的削减。文献[18]研究了IRS辅助的高空平台(high altitude platform, HAP)MIMO通信系统,考虑了接收端以及IRS的环境,提出了非稳态的三维宽带信道模型。根据提出的信道模型,设计了IRS的反射相移以增强接收信号的强度,并减少多普勒频移。然而,文献[17]和文献[18]均设计了IRS的反射相位,以减少多普勒频移或者改善信道衰落状态,但都没有考虑具体的车联网场景,对车联网中车辆的移动性没有进行深入研究。文献[19]考虑实际部署中通信设备的非理想性,利用IRS辅助车辆通信时移动车辆的可预测性信息,分析了IRS的反射误差对多普勒频移的影响,并在IRS存在硬件损耗的情况下给出了次优的IRS相位集,将其和最优的RIS反射进行仿真对比。文献[20]研究了IRS辅助车辆通信系统时的多普勒频移问题,通过帕累托优化方法解决了最大化信噪比、最小多普勒扩展以及最小时延的多目标优化问题,根据车辆的可预测性信息提前设计次优的IRS反射相位集,并在仿真结果中将次优的IRS和最优的IRS反射进行对比分析。文献[19]和文献[20]都采用帕累托方法优化多目标函数,然而没有分析车联网中的级联信道以及直接信道,并且缺少详细的公式推导以证明多普勒频移的减少。文献[21]研究了IRS辅助移动通信时的多径衰落以及多普勒频移问题。首先,分析IRS辅助通信网络中的多普勒频移,然后根据多普勒频移对2π取模的表达式设计IRS的反射相位。文献[22]研究了IRS辅助移动通信时的多普勒频移和多径衰落问题,分析了多IRS辅助通信时的接收信号。通过分析接收信号,进行IRS反射相位的设计,以减少通信系统中的多普勒频移以及多径衰落。文献[23]研究了RIS辅助的单输入单输出(single input single output, SISO)无线通信系统,通过分析直接信道以及级联信道,提出了一种RIS辅助无线通信的双路径传播模型,并基于提出的传播模型设计了IRS的反射相位以改变信道的快衰落状态,并提高了接收信号功率。文献[21-23]都设计了IRS的反射相位以减少多普勒频移,并且通过仿真验证了多普勒频移的降低,但缺少足够的公式推导以证明多普勒频的降低。

最近,也有一些工作开始研究信道快衰落和信道慢衰落的影响。文献[24]研究了IRS辅助车联网通信系统的多普勒频移问题,提出了由传输协议以及实时相位控制构成的方法,通过提出的传输协议进行直接信道和级联信道的信道估计以减少信道估计中的开销,根据估计后的信道设计IRS元件的反射相位以减少多普勒频移的影响。文献[25]研究了IRS辅助车联网通信系统,提出一种由两部分构成的信道估计方案,以有效解决信道快衰落问题。方案的第一部分是设计IRS的反射相位,第二部分是把设计的反射相位应用在数据传输中。文献[26]研究了RIS辅助多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统获取准确信道状态信息困难的问题,利用不同的信道状态(即准静态信道和快时变信道)提出了联合信道分解和预测的框架,以获得实时的信道状态信息。文献[27]为了解决信道快时变状态下信道估计较为困难的问题,研究了RIS辅助大规模 MIMO 通信系统。根据到达角、时延、信道增益以及多普勒频移将信道估计问题转换为参数估计问题,并通过快速傅里叶变换方法以及牛顿迭代法实现对参数的估计。文献[24-27]主要研究了信道估计,然而对车联网中多普勒频移的减少以及信道状态的改善没有深入分析研究。文献[28]研究了RIS辅助的SISO通信系统,提出了RIS的跳相方案,通过随机改变RIS的反射相位以实现通信信道从慢衰落状态到快衰落状态的转变,并利用信道状态的改变提高了中断性能,但并没有研究快衰落信道的改善。

上述研究工作提出了多种方法以解决IRS辅助通信系统中的信道快衰落问题,但对车联网中无线信道重构的研究还不够完备。因此,本文从IRS创建虚拟视距链路和重构无线信道环境的特性出发,提出一种联合相移设计和信道对齐(joint phase shifts and channels alignment, PS-CA)策略以改善快衰落的无线信道。通过对提出的PS-CA策略进行理论分析以及仿真验证,可以充分证明PS-CA策略能够有效改变信道快衰落状态以及提升通信性能。

本文将IRS固定在建筑物的表面,以辅助基站(base station, BS)和移动车辆间的通信。本文提出PS-CA策略旨在解决车联网中的多普勒效应造成的信道快衰落问题。具体而言,首先,对级联信道的视距传输部分进行IRS相位设计,实现级联信道衰落状态的改善以及性能的提升。然后,使用最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)对BS和目标车辆间的直接信道和级联信道进行估计。根据估计后的信道相位差设计修正函数以实现直接信道和级联信道的信道对齐。通过联合修正函数和设计的IRS反射相位以实现车联网无线信道的重构,最终达到提升整体性能的目的。主要贡献如下:

(1) 考虑车辆在快速移动时产生的多普勒频移,提出一种PS-CA策略,该策略可以有效改善信道快衰落的状态。具体而言,通过两个阶段,将BS和车辆间的快衰落信道转变为慢衰落信道。在第一阶段,通过设计的IRS反射相位对级联信道的快衰落状态进行改善。在第二阶段,通过修正函数和反射相位设计对总信道的衰落状态进行改善。

(2) 根据直接信道和级联信道的相位差,提出一种新的修正函数,将直接信道和级联信道进行信道对齐。修正函数可以降低直接信道对整体通信性能的影响。进一步根据提出的修正函数和设计的IRS反射相位实现总信道衰落状态的改变。

(3) 仿真验证了本文所提出的PS-CA策略的有效性。结果表明所提出的策略可以很好地将BS和快速移动车辆间的快衰落信道转变为慢衰落信道。相比相移优化(optimized phase shifts, OPS)策略,本文所提出PS-CA策略的频谱效率提高了8.8%。

本文其他部分的组织如下:第1节对IRS辅助的车联网通信系统模型进行描述。第2节介绍了IRS反射相位的设计以及修正函数,并且阐明了PS-CA策略重构信道以及提升性能的原理。第3节对提出的PS-CA策略进行了仿真验证。第4节是本文的总结。

1 系统模型

本文的系统模型如图1所示,将IRS部署在城市高层建筑的表面上,通过IRS辅助BS和目标车辆之间的下行通信链路。

图1 系统模型Fig.1 System model

在图1所示的IRS辅助车联网通信中,BS和目标车辆配置单天线,IRS配置M个元件,并使用IRS辅助BS和目标车辆进行通信。BS到IRS的基带等效信道表示为g∈CM×1,IRS到目标车辆的等效信道表示为hr,n∈CM×1,BS到目标车辆的等效信道表示为hd,n∈C。BS和IRS都是固定的,并且IRS可以人为地选择更适合信号传播的位置,考虑到IRS具有创建虚拟视距链路的特性,将IRS部署在城市高层建筑的表面,用以产生BS到IRS以及IRS到目标车辆的视距链路[29]。本文假设BS和IRS之间为视距传输,IRS到目标车辆的传输信道既存在视距传输部分,也存在非视距传输部分。考虑无线信道时延扩展、多普勒扩展等的影响,BS到目标车辆的直接信道采用瑞利衰落[30]进行建模。本文在没有特别说明的条件下设定车辆的行驶速度是固定的。由于车辆速度是固定的,所以由此产生的多普勒频移也是固定值。

将IRS建模为一个均匀平面阵列(uniform planar array, UPA),其元件数目为M。如图1所示,把IRS建模在三维笛卡尔坐标中,并且把IRS放置在y-z平面中。将一个时长为T的传输帧分为N个子帧,每个子帧所维持的时间为Tn=T/N,子帧集合使用N{1,2,…,n,…,N}来表示。

BS在第n个子帧时发射的传输信号xn分别传输给目标车辆以及IRS,并且IRS将元件的相移和入射信号进行运算后再反射给目标车辆。则在接收端收到的信号yn[23]可以表示为

(1)

式中:⊙表示哈达玛乘积;fd表示多普勒频移;zn表示加性高斯白噪声。定义vn=β[eiφ1,n,eiφ2,n,…,eiφM,n]T是第n个子帧中IRS的反射相移向量。相移向量中的φM,n表示在第n个子帧时第M个IRS元件的相位。为了达到用户接收信号的最大化,把反射振幅设置为1,即β=1[12]。

本文使用cn表示在第n子帧中BS到目标车辆的总信道,可以表示为

(2)

使用cr,n表示在第n个子帧内BS到IRS以及IRS到目标车辆的级联信道,其信道表示为

(3)

由于BS和IRS都是绝对静止的状态,其两者间的信道不存在多普勒效应,所以BS到IRS之间的信道g在一帧时间内可建模为

(4)

式中:l1和K分别为BS到IRS的路径损耗以及莱斯因子;αg表示BS到IRS信道的增益;θ1和φ1分别是到达角的水平角和俯仰角。此时,θ1的取值范围为[0,2π),φ1的取值范围为[0,π/2]。

IRS具有创建虚拟视距链路的特性,因此IRS到目标车辆的信道存在视距传输链路。此时,其信道在第n个子帧中的建模为

(5)

式中:l2是IRS到目标车辆的路径损耗;hr1,n是视距传输部分;hr2,n是非视距传输部分;hr2,n用瑞利信道来建模。本文在一个子帧中分析信道的状态,并且考虑车辆是匀速行驶的状态,可以认为此时的信道状态是准静态且稳定的。因此,IRS到接收端的传输主要是视距传输,视距传输部分的表达式为

hr1,n=∂(θ2,φ2)

(6)

式中:θ2和φ2是出发角的水平角和俯仰角,θ2的取值范围为[0,2π),φ2的取值范围为[-π/2,0]。

根据式(3)和式(5)可以求得第n个子帧级联信道的视距传输部分,可以表示为

(7)

式中:α是级联信道视距传输部分的信道增益,定义φ=φ1+φ2和θ=θ1+θ2,所以此时有效相位[25]为{θ,φ};cw,n表示没有IRS辅助时的级联信道视距传输部分。

IRS部署在不受障碍物遮挡的高层建筑表面,以创建视距传输链路,所以级联信道主要为视距传输。在重构无线信道的过程中,先对级联信道的视距传输部分进行IRS的反射相位设计,达到改善信道衰落状态的目的。然后,根据信道对齐的方式实现端到端信道快衰落到慢衰落的转变。

2 PS-CA策略

如图2所示,本节主要分为两个阶段,第一阶段设计IRS元件的反射相位以改善级联信道的衰落状态,第二阶段通过修正函数将直接信道和级联信道进行对齐,并联合第一阶段中IRS的反射相位改善总信道的衰落状态。

图2 PS-CA策略架构Fig.2 PS-CA strategy architecture

2.1 级联信道相移设计

本节设计PS-CA策略中第一阶段的IRS反射相位,以改变级联信道视距传输部分的信道衰落状态。由于BS到IRS的信道是准静态的,并且IRS到目标车辆的信道为快衰落,所以在本小节提出一种新的IRS反射相位设计,以改变信道的衰落状态并且提高接收信号的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。

级联信道视距传输部分的UPA响应[31]可表示为

(8)

φm,n=π(pm,ncosθ′cosφ′-i)

(9)

(10)

接下来,对反射相位的设计原理进行阐述。

将式(9)代入IRS的反射相移向量,此时相移向量可用vr,n来表示,其展开式为

vr,n=[eiπp1,ncos θ′cos φ′-i2π,eiπp2,ncos θ′cos φ′-i2π,…,

eiπpm,ncos θ′cos φ′-i2π,…,eiπpM,ncos θ′cos φ′-i2π]T

(11)

将式(11)代入式(7)时,式(11)中的余弦函数项将会和式(7)中的多普勒频移变量(即ei2πfdnTn)进行运算。此时,以子帧n为例,其运算表达式为

eiπpm,ncos θ′cos φ′ei2πfdnTn=eiπ(2fdnTn+pm,ncos θ′cos φ′)= eiπ(2fdnTn-pm,n|cos θcos φ|)

(12)

从式(12)可以看出,式(9)中的余弦函数项和多普勒频移运算后,多普勒频移变量的指数项减少了(即pm,n|cosθcosφ|),这说明设计的反射相位可以削弱多普勒频移的影响。

在式(11)中,除了和多普勒频移做运算的余弦函数项,还有虚数项。将式(11)代入式(7)时,式(11)中的虚数项将会和式(7)中的UPA响应进行运算。在式(8)中提供了UPA响应向量的展开式。在第m元件所进行的运算表达式为

eiπ(msin(θ)sin(φ)+mcos(φ))e-i2π=eiπ(msin(θ)sin(φ)+mcos φ)+π

(13)

根据式(13),可以分析出IRS反射相位设计中的虚数项将有益于级联信道中的UPA响应。式(13)说明IRS反射相位设计将实现信道增益性能的提升。

通过式(9)的设计可以改变级联信道的衰落状态(即快衰落转变为慢衰落),并同时提升接收信号的SNR。此时级联信道的有效增益为

(14)

级联信道可实现的频谱效率为

Rr=log2(1+γr)

(15)

接下来,将通过直接信道和级联信道的对齐以及IRS反射相位设计去实现总信道衰落状态的改变以及性能的提升。

2.2 总信道的信道对齐

本节的主要目的是通过信道对齐的方式去改变BS和目标车辆之间信道快衰落的状态以及提升信道增益。具体地,首先根据级联信道和直接信道的相位差去设计信道对齐的修正函数。然后,根据修正函数以及第2.1节提出的IRS反射相位设计实现总信道从快衰落到慢衰落的转变。

因为直接信道以及IRS到目标车辆的信道都是快衰落信道,所以在信道对齐前先进行信道估计。本文使用传统的MMSE算法对信道进行估计。在子帧n中BS发送导频信号,在接收端目标车辆的接收信号为

yn=hnxn+zn

(16)

式中:hn表示传输时的总信道。在目标车辆处接收的估计信号为

yr,n=wnyn

(17)

式中:子帧n的级联信道的MMSE信道估计矩阵使用加权矩阵wn表示,因此信号估计的误差可以表示为

en=yr,n-xn=wnyn-xn

(18)

根据式(18)对信号的均方误差(mean square error, MSE)进行计算,其为

en,MSE=E||wnyn-xn||2

(19)

本文所用的经典信道估计算法以MMSE为准则,也就是使传输的符号和估计输出符号之间的MSE最小。所以当式(19)中的eMSE最小化时,式(17)中的加权矩阵就是所需的MMSE(即wn,MMSE)。

接下来对式(19)进行求导并令其导函数为0,来找到使en,MSE最小的wn,MMSE。对式(18)进行展开可以得到:

(20)

(21)

对式(21),令其偏导数等于0,并且令信号的自相关矩阵Rx=I以及加性噪声的自相关矩阵Rz=σ2I。因此,加权矩阵可以表示为

(22)

根据估计后的级联信道以及估计后的直接信道,可以得到直接信道和级联信道在子帧n时的相位差,可以表示为

(23)

受文献[25]启发,本文根据相位差设计修正函数以减少快衰落的直接信道对性能的影响,表达式为

ηn=e-iδ(n)

(24)

δ(n)=π(i+|cos(Δφn)|)

(25)

不同于文献[25],本文在设计修正函数时考虑了多普勒频移的影响并给出了关于相位差的表达式。在下文中,将对修正函数进行公式推导以证明其原理。根据式(9)以及式(24),信道对齐结合IRS反射相位后的表达式为

va,n=ηnvr,n

(26)

式中:va,n表示经过修正函数结合设计的IRS反射相移向量,其目的是改善信道对齐后的总信道的衰落状态。此时va,n的展开式为

(27)

接下来,对式(27)进行详细分析以说明其原理,以第m元件进行举例说明。式(27)中第m元件的相移可以表示为

(28)

式(28)由两部分组成,一部分是虚数项(即-2iπ),另一部分是包含信道相位差的余弦函数项(即π(pm,ncosθ′cosφ′-|cos(Δφn)|))。

接下来对修正函数结合IRS反射相位设计进行阐述,以说明其削弱多普勒频移影响的原理。

把适用于信道对齐的反射相位设计(即式(27))代入总信道(即式(2))中,元件反射相移中的余弦函数项将会和式(2)中的多普勒频移变量进行运算。运算的表达式如下:

(29)

在式(28)中,元件的反射相位除了有包含信道相位差的余弦函数项,还有虚数项,这部分会和信道中的UPA响应进行运算,从而提升了信道增益。接着,以第m元件的反射相位(即式(27))所发生的运算进行举例说明,其表达式为

eiπ(msin(θ)sin(φ)+mcos(φ))e-2i2π=eiπ[(msin(θ)sin(φ)+mcos(φ))+2π]

(30)

通过式(30)以及第2.1节中的分析,可以证明式(27)中的虚数项有益于总信道中的UPA响应,这说明设计的IRS反射相移可以提升信道的增益。

此时,经过信道对齐后在一个子帧内总信道的有效增益为

(31)

在一个子帧内总信道的频谱效率为

Rn=log2(1+γn)

(32)

3 数值仿真

在本节中通过仿真来验证所提出的PS-CA策略并根据数值结果以分析其性能。为了充分评估提出的PS-CA策略的性能,本文引入了3种不同的对比策略:

(1) 相移优化策略[32]:该策略考虑了静态反射面(static reflecting surface, SRS)的反射相移向量和有源波束赋形的优化。通过优化BS处的有源波束赋形进行优化SRS的相移向量,并在部署SRS时将优化后的反射相移向量固定为元件的反射相位;

(2) 相移调整策略[21]:该策略通过设计IRS的反射相移以削弱IRS辅助车联网中的多普勒频移;

(3) 随机相移策略:本文考虑IRS的元件进行随机反射时的通信性能情况。

本节数值分析的安排如下:首先,对仿真过程中使用到的参数进行合理的设置;其次,分析仿真中的数值结果。仿真参数设置如表1所示。

表1 仿真参数

本文通过不同策略的SNR来验证PS-CA策略的有效性,以及不同策略的频谱效率,以衡量PS-CA策略的性能。

图3为不同子帧时,PS-CA策略以及对比策略的级联信道的SNR。由图3可以看出,本文所提出的PS-CA策略相比对比策略将产生平稳的SNR,并且PS-CA策略也具有最高的级联信道SNR。这是因为在PS-CA策略中设计的IRS反射相移可以减少多普勒频移对级联信道的影响。以n≤10为例,当IRS采用相移优化策略时,SNR的波动在3.4 dB和5.1 dB之间。当采用PS-CA策略在第一阶段设计的IRS反射相位时,SNR的波动在7.6 dB和7.9 dB之间。本文设计的IRS反射相位使SNR波动从1.7 dB降到0.3 dB,并且提升的SNR最少为2.8 dB。

图3 子帧和级联信道SNR之间的关系Fig.3 SNR of cascaded channel versus subframe

图4为不同子帧时,直接信道和级联信道对齐后总信道的SNR的变化情况。由图4可以看出,当没有进行信道对齐时,3种对比策略的总信道SNR的数值范围波动更大;而PS-CA策略根据修正函数进行了直接信道和级联信道的信道对齐,此时SNR的波动更小,同时本策略实现了更高的总信道SNR。以n≤10为例,没有进行信道对齐且IRS采用相移优化策略时,总信道的SNR波动在7.2 dB和8.2 dB之间。本文所提PS-CA策略的SNR在10.6 dB和10.7 dB之间,使SNR的波动范围从1 dB降到了0.1 dB,同时提升的SNR最少为2.5 dB。总信道SNR数值的变化表明PS-CA策略中设计的修正函数以信道对齐的方式降低了快衰落的直接信道对性能的影响。

图4 子帧和总信道SNR之间的关系Fig.4 SNR of overall channel versus subframe

图3和图4表明PS-CA策略的SNR波动相比于对比策略都更小,这说明了第2节提出的IRS反射相位设计以及修正函数可以很好地改善信道的衰落状态,并且提升性能。因为本策略中的信道对齐抵消了直接信道的快衰落的状态,所以本策略的总信道SNR相较于级联信道的SNR提升了约3 dB。

图5比较了级联信道在不同子帧传输信息的情况下,PS-CA策略和3个对比策略的频谱效率。

图5 子帧和频谱效率之间的关系(只有级联信道存在时)Fig.5 Spectral efficiency versus subframe (with cascaded channel existed)

由图5可以看出,各个方案对应的频谱效率都在增加,然后逐渐平稳。PS-CA策略相比于3种对比策略实现了明显的频谱效率增益。当n=50时,本策略的频谱效率较3种对比策略分别提升了18.4%、26%以及58.4%。PS-CA策略提升频谱效率性能的原因是第一阶段设计的IRS反射相移中不仅有减少多普勒频移的虚数项,还有提升性能的余弦函数项。IRS反射相移中的余弦函数项和UPA的阵列响应矢量的运算有利于性能的提升。

图6设置传输功率为20 dBm,比较了信道对齐后的总信道在不同子帧传输信息时,IRS采用不同策略的频谱效率。

图6 子帧n和频谱效率之间的关系(当总信道对齐时)Fig.6 Spectral efficiency versus subframe (with overall channel aligned)

由图6可以看到,各策略的频谱效率先是增长然后逐渐平缓,且在4种策略中,PS-CA策略的频谱效率最高。以n=50为例,PS-CA策略的频谱效率较3种对比策略分别提升了8.8%、38.6%以及70.4%。与图5相比,图6中本策略的频谱效率提高了2.66 bps/Hz。频谱效率数值的变化表明提出的PS-CA策略在第二阶段中根据相位差设计的修正函数以信道对齐的方式抵消了直接信道快衰落状态对总信道的影响,同时验证了设计的IRS反射相移以及修正函数中的余弦函数项可以提高频谱效率。

图7为IRS反射元件数量不同时,所提策略以及3种对比策略的频谱效率对比。

图7 元件数量和频谱效率之间的关系Fig.7 Spectral efficiency versus number of elements

如图7所示,随着元件数量的增加,各个策略的频谱效率都在保持上升的趋势,且本策略比3个对比策略实现了更好的性能。当M=200时,PS-CA策略的频谱效率相较于3种对比策略分别提升了15.7%、19.8%以及23.5%。这是因为随着反射元件数量的增加,采用PS-CA策略的IRS处理多普勒频移的能力得到了提升。

图8是不同车速下各个策略的频谱效率。

图8 车速和频谱效率之间的关系Fig.8 Spectral efficiency versus vehicular speed

由图8可以发现,车辆速度的增加将导致愈加严重的多普勒频移效应,从而使各个策略的性能都降低。相比车速为30 km/h,当车速为80 km/h时,本策略以及对比策略的频谱效率分别降低了1.7%、3.6%、5.9%以及8.6%。当车速增加时,本策略的频谱效率相较于对比策略降低得最少,表明本策略在性能上优于对比策略。

图9为PS-CA策略以及对比策略的级联信道SNR和累积分布函数的关系。

由图9可以看出,相比于3种对比策略,PS-CA策略可以实现更好的性能。当累积分布函数数值为0.9时,本策略的级联信道SNR相较于对比策略分别提升了29%、52.5%以及74.3%。级联信道性能的提升验证了PS-CA策略中设计的IRS反射相位减少多普勒频移影响的有效性。

图10为不同策略的总信道SNR和累积分布函数的关系。

图10 总信道SNR和累积分布函数的关系Fig.10 Cumulative distribution function versus SNR of overall channel

由图10可以看出,PS-CA策略实现了平稳的累积分布函数的曲线,说明本文提出的修正函数以及设计的IRS反射相位能够改善信道环境且实现性能稳定的增长,这和图4中的本策略保持了一致。当累积分布函数数值为0.9时,PS-CA策略的总信道SNR相比于对比策略分别提升了10.8%、27.8%以及30.3%。

通过以上分析可知,在车辆动态移动时,本文提出的PS-CA策略可以改善信道的衰落状态,且性能明显优于其他对比策略。这是因为本文提出的策略是根据多普勒频移变量和UPA阵列响应矢量而设计的,因此可以重构无线信道环境并提升性能。

4 结束语

在IRS辅助的车联网通信中,本文研究了信道状态快速变化问题,提出了PS-CA策略以实现信道从快衰落状态转变为慢衰落状态。通过分析级联信道以及总信道,PS-CA策略分两个阶段改善信道衰落状态。具体地,第一阶段根据级联信道中的多普勒频移以及UPA的阵列响应矢量设计了新的IRS反射相移,并进行公式推导,以阐明设计的IRS反射相移减少多普勒频移影响的原理。第二阶段根据信道估计后的直接信道和级联信道的相位差提出了修正函数,以信道对齐的方式减少快衰落状态的直接信道对系统性能的影响。通过提出的修正函数以及设计的IRS反射相移可以改善总信道的衰落状态。仿真结果对比了PS-CA策略和3种对比策略的性能,并且本文提出的PS-CA策略的系统性能明显优于其他对比策略。未来将研究IRS辅助车联网中的波束赋形优化问题,通过联合优化有源波束赋形和无源波束赋形以提高传输性能。