CN119496568A 超表面阵列的相移系数确定方法、系统和计算机可读介质 （武汉瑞斯通信科技有限公司）

发区高新大道999号武汉未来科技城龙山创新园一期C2栋裙楼3楼316室本公开提供了一种超表面阵列的相移系数制模型中的决策变量为超表面阵列所包括的个维度分别用于表示个超表面单元的相移方案部署于超表面阵列时目标基站与超表面阵列之间的通信质量指标，当前最优解包括个超表面单元的相移系数的当前最优值。2步骤S1、构建所述超表面阵列的干扰抑制模型，所述干步骤S205、根据第次迭代处理所对应初步更新粒子群确定出第t+l次迭代处理所对应范围进行等分处理得到e个目标俯仰角，i个目标方位角与e个目标俯仰角形成I*Q个不步骤S2012a、针对每一个所述目标角度对，确步骤S2011b、根据所述超表面阵列的阵列行数N,构建N,维复数离散傅里叶变换矩阵EY，以及根据所述超表面阵列的阵列列数构建维复数离散傅里叶变换矩阵Eie，3;步骤S2012b、计算维复数离散傅里叶变换矩阵与维复数离散傅里叶变换矩阵;处理所对应原始粒子群内第个粒子与当前的全局历史最优粒子的相似度，ie[.n]且为正迭代处理所对应原始粒子群内第i个粒子的最终;迭代处理所对应原始粒子群中各粒子进行速度更新，第次迭代处理所对应原始粒子群内;其中，voia为第t次迭代处理所对应原始粒子群中各粒子进行速度更新之前第i个粒子处理中的个体学习因子和社会学习因子，和分别为在第t次迭代处理中在取值范围o,4;;;处理所对应初步更新粒子群中第i个粒子的变异概率q与预先生成的一个位于范围的随机数rrl进行比较，并在变异概率小于随机数ml时对第t次迭代处理所对应初步更新粒步骤S2053结束后得到的粒子群作为第t+1次迭代处理所对应原始粒子群。;5建模模块，配置为构建所述超表面阵列的干扰抑制模型，所述干求解模块，配置为基于粒子群优化算法求解所述干扰抑述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一所述相移系数确定方法中的步6[0001]本公开涉及无线通信技术领域，特别涉及一种超表面阵列的相移系数确定方法、ReconfigurableIntelligentSurface/LargeIntelligentSurface/SoftwareDefinedSurface/Metasurface/IRS/IntelligentReflectingSurface/ReconfigurableMeta_得超表面天线在6G无线网络实现超大规模MIMO收发的应用中个超表面单元的相移系数，粒子的适应度为该粒子所表面阵列时所述目标基站与所述超表面阵列个超表面单元的相移系数的当前最优值。7若判断出第次迭代处理所对应原始粒子群不满足迭代终止条件，则执行步骤步骤S204、根据各粒子更新后的速度对第次迭代处理所对应原始粒子群中的粒[0007]在一些实施例中，在步骤S201中生成包括多个粒子阵EY，以及根据所述超表面阵列的阵列列数构建维复数离散傅里叶变换矩阵Ee，;步骤S2013b、将所述NXN维度相位矩阵DFX中的每一行作为一个码字进行提8"和"aa分别为预先设置的惯性权重最大值和惯性权重最小值，为第t次t次迭代处理所对应原始粒子群内第i个粒子的最终惯性权重群内第i个粒子的第"个维度完成速度更新后的[0011]其中，为第t次迭代处理所对应原始粒子群中各粒子进行速度更新之前第i个粒子的第n个维度的原始速度，PBestn为粒子群中第i个粒子当前的个体历史最优粒子为第t次迭代处理所对应原始粒子群中第i个粒子的第n个维度的取值，和分别为在第t次迭代处理中的个体学习因子和社会学习因子，和分别为在第t次迭代处理中在取9新粒子群中第i个粒子与当前的全局历史最优粒子的相似度，ie[.n]且为正整数；迭代处理所对应初步更新粒子群中第个粒子的变异概率与预先生成的一个位于范围o,1]的随机数rrl进行比较，并在变异概率qi小于随机数rrl时对第t次迭代处理所对应初步更支持对超表面单元的相位角度的连续调整，同时也能够适应于复杂而频繁变化的信道环图2为本公开中以超表面阵列的中心点作为原点建立三维笛卡尔坐标系的示意的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其[0029]相关技术中在对超表面阵列进行调整以提升基站与超表面阵列之间的通信质量列作为信号接收端，将该M个基站中的一个基站作为目标基站，其他M-1个基站作为干扰[0032]在本公开实施例中，以通信质量指标为超表面阵列处的信号与干扰加噪声比标系的原点也就是说基站到超表面阵列上各个超表面单元的方位角p(pe(-x,)均相等且俯仰角也均相等。[0041]g为由个超表面单元所对应的相移系数所构成的一个NX1维矩阵（也称为超表与超表面阵列进行通信时超表面阵列处的信号与干扰加噪声比SNR的调整。故，最大化的适应度为该粒子所对应的相移系数方案部署于超表面阵列时目标基站与超表面阵列之支持对超表面单元的相位角度的连续调整，同时也能够适应于复杂而频繁变化的信道环[0053]若判断出第次迭代处理所对应原始粒子群不满足迭代终止条件，则执行步骤[0057]步骤S204、根据各粒子更新后的速度对第次迭代处理所对应原始粒子群中的粒x"为第t次迭代处理所对应初步更新粒子群中第i个粒子的第n个维度的取x"为第t次迭代处理所对应原始粒子群中第i个粒子的第n个维度的取值，为第t次迭代处理所对应原始粒子群中第个粒子的第个维度完成速度更新后的最终速度。此外，也会作为第次迭代处理所对应原始粒子群中第i个粒子的第n个维度在进行速度更[0061]需要说明的是，在根据各粒子更新后的速度对第次迭代处理所对应原始粒子群整个粒子群在迄今为止的搜索过程中所找到的具有最高适作为新的全局历史最优粒子同时记录下这个位置对应的新的全局最优适应度值。[0066]更新全局历史最优粒子和个体历史最优粒子的具体步骤为粒子群优化算法中每[0069]在另一些实施例中，可对第次迭代处理所对应初步更新粒子群作进一步地处理[0072]在一些实施例中，在步骤S201中生成包括多个粒子[0074]i个目标方位角与e个目标俯仰角形成ire个不同组合的目标角度对，且为,其中表示第s个目标角度对，和o;分别表示第s个目[0075]其中，预设方位角范围和预设俯仰角范围均为由人工根据实际需要进行预先设的响应的阵列导向矢量，并作为目标角度对所对应的码字，1sg个不同组合的目标角度对步骤S2011b、根据超表面阵列的阵列行数N,构建维复数离散傅里叶变换矩阵[0083]参照上述式子，可以分别构建出一个维复数离散傅里叶变换矩阵[0084]步骤S2012b、计算",维复数离散傅里叶变换矩阵与维复数离散傅里叶变换",维复数离散傅里叶变换矩阵与维复数离散傅里叶变换矩阵的克粒子它们将被依顺序合并成一个大小为的粒子群矩阵，以进行算法后续的迭代过[0094]第t次迭代处理所对应原始粒子群内第i个粒子的初步惯性权重wo;。ma和"a分别为预先设置的惯性权重最大值和惯性权重最小值，:为第t次t次迭代处理所对应原始粒子群内第i个粒子的最终惯性权重：[0102]第t次迭代处理所对应原始粒子群内第i个粒子的第n个维度完成速度更新后的最t次迭代处理所对应原始粒子群中各粒子进行速度更新之前第i个粒子的第n个维度的原始速度，PBesn为粒子群中第i个粒子当前的个体历史最处理中的个体学习因子和社会学习因子，和分别为在第次迭代处理中在取值范围[0104]在一些实施例中，在第次迭代处理中的个体学习因子和社会学习因子满足[0108]作为对第次迭代处理所对应初步更新粒子群作进一步地处理使之发生再次更新迭代处理所对应初步更新粒子群中第i个粒子的变异概率q,与预先生成的一个位于范围的随机数rr1进行比较，并在变异概率q,小于随机数rr1时对第t次迭代处理所对应初步更新[0116]步骤S2053结束后得到的粒子[0118]在一些实施例中，粒子群中第个粒子与当前的全局历史最优粒子[0122]图5为在仿真中迭代次数取值为100时适应度函数变化图。图6为在仿真中迭代次[0128]初始化速度后的PSO（适应度3）和GA（适应度5最终适应度分别为28.0467和[0137]初始化改进后的PSO（适应度3）和GA（适应度5最终适应度分别为28.7438和[0141]图7为本公开实施例提供的一种超表面阵列的相移系数确定系统的结构框图。如于表示个超表面单元的相移系数，粒子的适应度为该粒子所对应超表面阵列时目标基站与超表面阵列之间的通信质量指标，存储器102为具有数据存储能力的器件，包括但不限于随机存取存储器（RA