有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的應用目錄文檔簡述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1.1通信與雷達技術發(fā)展趨勢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.1.2通感一體化技術概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.2有源RIS技術簡介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81.2.1有源RIS工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111.2.2有源RIS系統(tǒng)架構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.3波束賦形與功率分配優(yōu)化問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131.3.1波束賦形技術發(fā)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151.3.2功率分配優(yōu)化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151.4本文主要工作與貢獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18通感一體化系統(tǒng)模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．212.1系統(tǒng)模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.1.1信道模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．242.1.2發(fā)射機模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．252.1.3接收機模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.2有源RIS模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282.2.1RIS單元模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．322.2.2RIS信道模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.3通感一體化協(xié)作機制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．352.3.1通信與雷達資源共享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．372.3.2協(xié)作波束賦形策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38基于有源RIS的通感一體化波束賦形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．393.1傳統(tǒng)波束賦形方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．413.1.1基于發(fā)射機的波束賦形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．413.1.2基于無源RIS的波束賦形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．433.2基于有源RIS的波束賦形模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．443.2.1波束賦形目標函數(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463.2.2約束條件分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．493.3基于迭代優(yōu)化的波束賦形算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．503.3.1基于交替優(yōu)化的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．513.3.2基于投影梯度法的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．523.4基于機器學習的波束賦形方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．533.4.1深度學習波束賦形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543.4.2強化學習波束賦形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56基于有源RIS的通感一體化功率分配優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．584.1功率分配問題建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．594.1.1通信功率分配模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．604.1.2雷達功率分配模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．614.2聯(lián)合功率分配與波束賦形方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．634.2.1線性規(guī)劃方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．674.2.2非線性規(guī)劃方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．684.3基于迭代優(yōu)化的功率分配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．704.3.1基于子梯度法的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．714.3.2基于序列二次規(guī)劃的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．744.4基于機器學習的功率分配方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．794.4.1深度學習功率分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．814.4.2強化學習功率分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82仿真結果與分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．835.1仿真參數(shù)設置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．845.2波束賦形性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．855.2.1不同波束賦形算法性能對比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．875.2.2不同場景下波束賦形性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．885.3功率分配性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．905.3.1不同功率分配算法性能對比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．915.3.2不同場景下功率分配性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．925.4通感一體化系統(tǒng)性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．935.4.1通信性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．975.4.2雷達性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．985.4.3聯(lián)合性能仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99結論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1006.1研究結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1016.2研究不足與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1026.2.1未來研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1066.2.2技術挑戰(zhàn)與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1071.文檔簡述有源RIS（RemotelyIntegratedReceivers）技術在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中扮演著至關重要的角色。它不僅能夠提供信號的接收功能，還能通過智能算法實現(xiàn)信號的放大和處理，從而優(yōu)化整個通信網(wǎng)絡的性能。特別是在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化方面，有源RIS的應用顯得尤為關鍵。本文檔將詳細介紹有源RIS在這兩個關鍵領域中的應用及其帶來的優(yōu)勢。首先我們將探討通感一體化協(xié)作波束賦形技術，這一技術旨在通過協(xié)調(diào)不同設備之間的信號傳輸，提高通信系統(tǒng)的整體性能。具體來說，有源RIS可以作為信號處理的核心，通過智能算法調(diào)整其輻射方向，以實現(xiàn)對特定用戶或區(qū)域的定向信號覆蓋。這種技術的應用不僅可以減少信號干擾，還可以提高頻譜利用率，從而提升整個通信網(wǎng)絡的效率。接下來我們將討論功率分配優(yōu)化問題，在無線通信系統(tǒng)中，如何合理分配功率是確保通信質(zhì)量和網(wǎng)絡穩(wěn)定性的關鍵。有源RIS可以通過內(nèi)置的功率控制機制，實時監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài)并動態(tài)調(diào)整發(fā)射功率。這不僅可以提高信號質(zhì)量，還可以延長設備的使用壽命，降低能耗。此外有源RIS還可以通過與其他設備協(xié)同工作，實現(xiàn)更高效的功率分配策略，進一步提升通信系統(tǒng)的運行效率。有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化方面的應用具有重要的現(xiàn)實意義。通過引入先進的信號處理技術和智能算法，有源RIS有望為未來的通信網(wǎng)絡帶來更高的性能和更好的用戶體驗。1.1研究背景與意義隨著5G技術的快速發(fā)展，無線通信系統(tǒng)正向著更高帶寬和更低延遲的方向邁進。其中基于射頻識別（RadioFrequencyIdentification，RFID）的遠程感知（RemoteSensing，RS）技術被廣泛應用于物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）、智能交通、健康監(jiān)測等多個領域。然而在這些應用場景中，信號的可靠傳輸和高效率的協(xié)同工作是實現(xiàn)高質(zhì)量服務的關鍵。傳統(tǒng)的多用戶MIMO（MultipleInputMultipleOutput）系統(tǒng)雖然能夠提高信道利用率，但其復雜度較高且難以適應實時動態(tài)環(huán)境的變化。因此如何設計一種高效、魯棒性強的波束賦形算法來應對不同場景下的挑戰(zhàn)成為研究熱點。此外功率分配問題也是影響系統(tǒng)性能的重要因素之一，合理的功率控制不僅能夠提升整體系統(tǒng)的能量效率，還能有效避免過載帶來的負面影響。近年來，隨著人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的發(fā)展，深度學習等先進技術的應用使得對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力的需求顯著增加。這為解決上述問題提供了新的思路，例如，通過將深度學習模型引入到波束賦形過程中，可以實現(xiàn)對環(huán)境變化的自適應調(diào)整，從而提高系統(tǒng)的靈活性和可靠性。這種基于深度學習的方法不僅可以增強網(wǎng)絡的魯棒性，還可以降低對硬件資源的要求，使系統(tǒng)更加節(jié)能高效。有源RIS（RefractiveIndexStructure）在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的應用具有重要的理論價值和實際意義。它不僅能顯著提升系統(tǒng)的性能指標，還能夠在多個關鍵環(huán)節(jié)上提供創(chuàng)新性的解決方案，推動無線通信技術向更高級別的發(fā)展。1.1.1通信與雷達技術發(fā)展趨勢隨著科技的進步和全球對信息通信需求的增長，通信與雷達技術正經(jīng)歷著前所未有的變革。未來的通信系統(tǒng)將更加注重高效的數(shù)據(jù)傳輸和高精度的信息處理能力。同時雷達技術也向著多功能化、智能化和集成化方向發(fā)展，以滿足日益復雜多樣的應用場景。近年來，5G網(wǎng)絡的商用普及極大地提升了數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群腿萘浚瑸槲锫?lián)網(wǎng)（IoT）設備的連接提供了堅實的基礎。而6G技術則進一步探索了超寬帶通信的可能性，旨在實現(xiàn)更高頻率范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸，這將帶來更快的響應速度和更低的延遲。此外毫米波頻譜因其大帶寬特性成為未來5G和6G的關鍵組成部分，對于提升無線通信系統(tǒng)的性能具有重要意義。雷達技術的發(fā)展同樣迅速，其目標是提高探測距離、增強目標識別能力和降低干擾。先進的信號處理技術和人工智能算法的應用使得雷達能夠更精準地進行目標跟蹤和定位。新型雷達傳感器如合成孔徑雷達（SAR）、微波成像雷達等，不僅提高了分辨率，還拓展了雷達的應用領域，包括環(huán)境監(jiān)測、安全監(jiān)控以及軍事偵察等。通信與雷達技術正在朝著更加智能、高效和多功能的方向發(fā)展。這些技術的進步將推動整個行業(yè)向更高的性能水平邁進，并且有望在未來發(fā)揮更大的作用。1.1.2通感一體化技術概述通感一體化技術是一種將天線和射頻系統(tǒng)集成在同一模塊中的先進技術，旨在提高無線通信系統(tǒng)的性能和效率。通過將信號處理和天線功能融合在一起，該技術能夠顯著減少系統(tǒng)的體積、重量和成本，同時增強系統(tǒng)的可靠性和靈活性。?技術原理通感一體化技術基于傳統(tǒng)的天線和射頻（RF）系統(tǒng)的結合。傳統(tǒng)上，天線負責傳輸和接收無線信號，而射頻系統(tǒng)則負責信號的放大和處理。在通感一體化系統(tǒng)中，這兩個功能被整合到一個緊湊的模塊中，通常稱為“通感一體化模塊”或“集成射頻天線系統(tǒng)”。?結構特點通感一體化模塊的主要結構特點包括：集成化設計：天線和射頻系統(tǒng)緊密集成在一起，減少了外部連接器和電纜的使用。多功能性：模塊可以同時執(zhí)行傳輸和接收功能，簡化了系統(tǒng)的設計和操作。靈活性：模塊可以根據(jù)不同的應用需求進行調(diào)整和優(yōu)化，提供更高的靈活性和定制性。?應用優(yōu)勢通感一體化技術的應用優(yōu)勢包括：體積小、重量輕：集成化的設計顯著減小了系統(tǒng)的物理尺寸和重量，便于安裝和維護。成本低：通過減少外部組件和制造復雜度，通感一體化模塊可以降低整體成本。性能提升：集成化設計有助于提高系統(tǒng)的輻射效率、信號質(zhì)量和穩(wěn)定性。?具體實現(xiàn)方式通感一體化技術的實現(xiàn)方式多種多樣，主要包括以下幾種：單板集成：在單一電路板上集成了天線和射頻系統(tǒng)，適用于小型設備和緊湊型系統(tǒng)。多層集成：在多層印刷電路板（PCB）上層層堆疊天線和射頻組件，以實現(xiàn)更高的集成度和性能?；旌霞桑航Y合不同類型的材料和工藝，如硅中介層、陶瓷基板等，以實現(xiàn)更復雜的集成結構。?未來發(fā)展方向隨著無線通信技術的不斷進步，通感一體化技術的發(fā)展方向主要包括：高頻段性能提升：通過優(yōu)化材料和結構，進一步提高模塊在高頻段的性能。多頻段兼容：開發(fā)能夠支持多個頻段的通感一體化模塊，以滿足不同應用場景的需求。智能化和自適應：引入先進的信號處理技術和人工智能算法，使模塊能夠自動調(diào)整和優(yōu)化性能。通感一體化技術為無線通信系統(tǒng)的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，通過集成天線和射頻功能，實現(xiàn)了更高的性能、更小的體積和更低的成本，為未來的無線通信應用提供了強有力的支持。1.2有源RIS技術簡介有源可重構智能表面（ReconfigurableIntelligentSurface,RIS），簡稱有源RIS，是一種新興的無線通信增強技術。它通過集成大量小型天線單元和可編程開關，能夠動態(tài)調(diào)整表面的反射和透射特性，從而優(yōu)化無線信號的傳播路徑。與傳統(tǒng)的無源RIS相比，有源RIS不僅能夠控制信號的反射方向和強度，還能通過內(nèi)置的信號處理單元實現(xiàn)更復雜的波束賦形和功率分配策略。（1）有源RIS的基本結構有源RIS的基本結構通常包括以下幾個部分：天線陣列、可編程開關、控制單元和射頻電路。天線陣列負責接收和發(fā)送無線信號，可編程開關用于控制信號的反射和透射路徑，控制單元負責根據(jù)預設算法動態(tài)調(diào)整開關狀態(tài)，而射頻電路則提供信號放大和濾波等功能。這種結構使得有源RIS能夠實現(xiàn)高度靈活的波束賦形和功率分配。（2）有源RIS的工作原理有源RIS的工作原理基于電磁波的反射和透射特性。通過調(diào)整每個天線單元的相位和幅度，有源RIS可以生成多個定向波束，從而將信號更有效地引導到目標用戶。具體來說，有源RIS的波束賦形可以通過以下公式描述：H其中H是有源RIS的響應矩陣，N是天線單元的數(shù)量，?n是第n個天線單元的幅度，θn是第（3）有源RIS的優(yōu)勢有源RIS相比于無源RIS具有以下優(yōu)勢：更高的靈活性：通過動態(tài)調(diào)整波束賦形和功率分配，有源RIS能夠適應不同的通信場景和用戶需求。更強的信號質(zhì)量：通過優(yōu)化波束賦形，有源RIS能夠減少信號干擾，提高信號質(zhì)量和用戶體驗。更廣的覆蓋范圍：通過動態(tài)調(diào)整信號傳播路徑，有源RIS能夠擴大無線網(wǎng)絡的覆蓋范圍。為了更直觀地展示有源RIS的優(yōu)勢，以下表格列出了有源RIS和無源RIS在波束賦形和功率分配方面的性能對比：特性有源RIS無源RIS波束賦形靈活性高低功率分配效率高低信號質(zhì)量高低覆蓋范圍廣窄通過以上分析，可以看出有源RIS技術在波束賦形和功率分配方面具有顯著的優(yōu)勢，使其成為通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化的理想選擇。1.2.1有源RIS工作原理有源無線電力系統(tǒng)（ActiveRadio-over-Infrastructure,簡稱RIS）是一種集成了射頻收發(fā)器和功率放大器的智能天線，它能夠通過與網(wǎng)絡基礎設施的協(xié)作來優(yōu)化無線信號的傳播。這種系統(tǒng)的核心在于其能夠動態(tài)調(diào)整發(fā)送和接收信號的相位，從而實現(xiàn)波束賦形和功率分配的優(yōu)化。在RIS中，射頻收發(fā)器負責接收來自用戶的下行信號，并將其轉換為電信號以供基站使用。同時RIS中的功率放大器則將基站發(fā)送的信號放大后轉發(fā)給用戶。在這個過程中，RIS通過內(nèi)置的算法實時地計算并調(diào)整信號的相位，以實現(xiàn)最佳的波束賦形效果。這意味著RIS可以根據(jù)周圍環(huán)境的變化，如障礙物、地形等，動態(tài)地調(diào)整信號的傳播方向，從而提高信號的覆蓋范圍和質(zhì)量。此外RIS還能夠根據(jù)用戶的移動狀態(tài)和需求，動態(tài)地調(diào)整信號的功率分配。例如，當用戶靠近基站時，RIS可以增加對用戶的功率輸出，以確保信號的質(zhì)量和可靠性；而當用戶遠離基站時，RIS則可以減少對用戶的功率輸出，以節(jié)省能源并延長電池壽命。這種自適應的功率管理機制使得RIS能夠在不同場景下提供更加高效和可靠的通信服務。1.2.2有源RIS系統(tǒng)架構有源反射面智能站（ActiveRIS）是一種結合了射頻信號處理和無線通信技術的先進設備，它能夠在復雜多變的環(huán)境中提供精準的信號傳輸和接收能力。有源RIS通過集成先進的信號處理算法，能夠對目標區(qū)域內(nèi)的信號進行有效的管理和控制。?架構組成有源RIS系統(tǒng)通常包括以下幾個關鍵組成部分：發(fā)射機：負責將信息或數(shù)據(jù)以適當?shù)母袷骄幋a，并將其發(fā)送到目標區(qū)域內(nèi)的各個用戶終端。接收機：接收來自各個用戶終端的反饋信息，并對其進行解碼和處理，以實現(xiàn)對信號質(zhì)量的評估和調(diào)整。信號處理器：該部分負責對接收到的數(shù)據(jù)進行分析、計算和決策制定，以確定最佳的信號傳輸路徑和功率分配策略?？刂颇K：協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的運行，根據(jù)環(huán)境變化和需求動態(tài)調(diào)整各組件的工作狀態(tài)，確保整體性能達到最優(yōu)水平。?功能特性有源RIS具備強大的信號處理能力和自適應調(diào)節(jié)功能。其核心優(yōu)勢在于能夠實時監(jiān)控并優(yōu)化信號傳輸過程中的各種參數(shù)，如增益、衰減、相位等，從而提升整體網(wǎng)絡的覆蓋范圍、穩(wěn)定性及效率。此外通過引入AI和機器學習技術，有源RIS還能自主學習和適應不同的應用場景和環(huán)境條件，進一步增強其在不同場景下的靈活性和適用性。?應用示例例如，在城市交通管理中，有源RIS可以作為智能交通信號燈的輔助裝置，利用其精確的信號處理能力來優(yōu)化交通流量，減少擁堵現(xiàn)象的發(fā)生。而在工業(yè)生產(chǎn)領域，有源RIS則可以通過監(jiān)測和調(diào)整生產(chǎn)線上的無線通訊鏈路，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。有源RIS憑借其高效能、高可靠性和自適應性，為未來的通信網(wǎng)絡發(fā)展提供了全新的解決方案。隨著技術的進步和應用場景的不斷拓展，有源RIS有望在未來發(fā)揮更大的作用，推動無線通信技術向著更加智能化、個性化和高效化的方向發(fā)展。1.3波束賦形與功率分配優(yōu)化問題隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，有源智能反射表面（ActiveReflectiveIntelligentSurface，簡稱RIS）已成為一種新型的智能無線通信技術，在通感一體化協(xié)作中發(fā)揮著越來越重要的作用。在此背景下，波束賦形與功率分配優(yōu)化問題成為了關鍵的研究內(nèi)容。波束賦形是無線通信技術中的一項關鍵技術，其主要目的是通過調(diào)整信號的傳播方向，實現(xiàn)信號的高效傳輸。在通感一體化協(xié)作系統(tǒng)中，由于多個節(jié)點之間的協(xié)同工作，波束賦形問題變得更加復雜。此時，引入有源RIS技術可以有效地改善波束賦形的性能。通過智能調(diào)控反射表面，可以實現(xiàn)對信號波束的精確控制，從而提高系統(tǒng)的覆蓋范圍和信號質(zhì)量。此外有源RIS還可以實現(xiàn)對信號的智能反射和定向傳輸，進一步提高了系統(tǒng)的可靠性和傳輸效率。【表】展示了常見的波束賦形技術與有源RIS技術的結合方式及其優(yōu)勢。同時功率分配優(yōu)化也是通感一體化協(xié)作系統(tǒng)中的一項重要任務。在有限的功率預算下，如何合理分配功率以實現(xiàn)系統(tǒng)性能的最優(yōu)化是一個關鍵問題。通過優(yōu)化功率分配，可以平衡系統(tǒng)各部分的負載，提高系統(tǒng)的整體性能。在有源RIS的輔助下，可以通過智能調(diào)控反射表面的反射系數(shù)，實現(xiàn)對信號功率的精確控制。這不僅可以提高系統(tǒng)的覆蓋范圍，還可以降低系統(tǒng)的能耗。內(nèi)容X展示了一種基于有源RIS的功率分配優(yōu)化方法，該方法通過調(diào)整反射表面的反射系數(shù)，實現(xiàn)了對信號功率的精確控制。在實際應用中，可以通過求解優(yōu)化問題來獲得最佳的功率分配方案。優(yōu)化問題的數(shù)學模型可以表示為：在一定的約束條件下（如總功率限制、信道狀態(tài)等），最大化系統(tǒng)性能（如吞吐量、可靠性等）。這可以通過求解相應的優(yōu)化算法來實現(xiàn)，有源RIS技術的應用可以有效地簡化優(yōu)化問題的求解過程并提高系統(tǒng)的性能。有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化問題中具有重要的應用價值。通過智能調(diào)控反射表面，可以實現(xiàn)信號的精確控制和高效傳輸，從而提高系統(tǒng)的性能和可靠性。在未來研究中需要進一步優(yōu)化算法設計以實現(xiàn)更高效的系統(tǒng)性能提升。此外還需要進一步考慮實際應用中的挑戰(zhàn)如硬件實現(xiàn)成本、部署和維護等以確保有源RIS技術的廣泛應用和長期發(fā)展。1.3.1波束賦形技術發(fā)展波束賦形技術是現(xiàn)代無線通信中一個重要的研究領域，它通過調(diào)整發(fā)射天線的陣列設計和信號處理方法來實現(xiàn)對特定方向上的能量集中，從而提高通信系統(tǒng)的性能。隨著5G和6G等新一代移動通信標準的發(fā)展，波束賦形技術的應用也日益廣泛。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）的發(fā)展，基于深度學習的波束賦形算法得到了顯著提升。這些算法能夠自適應地識別和跟蹤目標用戶的位置信息，并根據(jù)實時環(huán)境變化進行動態(tài)調(diào)整，以確保最佳的通信質(zhì)量。此外利用機器學習模型進行波束賦形參數(shù)的學習和優(yōu)化，可以進一步增強系統(tǒng)抗干擾能力和覆蓋范圍。在實際應用中，波束賦形技術通常與多輸入多輸出（MIMO）技術結合使用，形成大規(guī)模多輸入多輸出（MassiveMIMO），這種技術在提升小區(qū)邊緣用戶的吞吐量的同時，也能有效減少干擾并降低能耗。同時為了實現(xiàn)高效的波束賦形，還需要結合先進的數(shù)字信號處理（DSP）技術和硬件加速器，如FPGA或ASIC，以實現(xiàn)快速的信號處理和資源調(diào)度。波束賦形技術的發(fā)展不僅推動了通信技術的進步，也為未來智能網(wǎng)絡的構建提供了強大的技術支持。1.3.2功率分配優(yōu)化方法在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中，功率分配是一個關鍵環(huán)節(jié)。為了提高系統(tǒng)的整體性能和頻譜效率，本文提出了一種基于優(yōu)化算法的功率分配方法。首先定義功率分配矩陣P，其中pij表示第i個天線到第jmin其中N是天線數(shù)量，pij≥0為了簡化問題，引入約束條件：每個用戶的功率需求必須滿足：對于每個用戶k，有i=1Npik總功率消耗不能超過預算：i=接下來采用拉格朗日乘數(shù)法求解上述優(yōu)化問題，構造拉格朗日函數(shù)：?其中λ和μk通過求解拉格朗日函數(shù)的一階偏導數(shù)，并令其等于零，得到以下線性方程組：?其中δik和δjk是克羅內(nèi)克δ函數(shù)，表示當i=解這個線性方程組，可以得到最優(yōu)的功率分配矩陣(P在實際應用中，還可以考慮引入其他優(yōu)化技術，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等，以提高求解效率和性能。此外功率分配優(yōu)化方法還可以與其他波束賦形技術相結合，進一步優(yōu)化系統(tǒng)性能。1.4本文主要工作與貢獻本文圍繞有源可重構智能表面（ActiveReconfigurableIntelligentSurface,aRIS）在通感一體化（IntegratedCommunicationsandSensing,IC）場景下的應用展開研究，重點探討了其在協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化方面的潛力。主要工作與貢獻概括如下：系統(tǒng)模型構建與分析：針對通感一體化協(xié)作通信與探測場景，建立了包含用戶、基站、aRIS和探測目標的多用戶協(xié)作系統(tǒng)模型。該模型不僅考慮了通信鏈路和探測鏈路的傳輸特性，還分析了aRIS的相位和幅度可調(diào)特性對系統(tǒng)性能的影響。通過引入信道狀態(tài)信息（ChannelStateInformation,CSI）和探測目標特性，構建了更為精確的系統(tǒng)性能評估模型。協(xié)作波束賦形策略設計：提出了一種基于迭代優(yōu)化的協(xié)作波束賦形策略，旨在最大化系統(tǒng)的總吞吐量或最小化探測誤檢率。該策略利用aRIS的靈活性，動態(tài)調(diào)整其反射系數(shù)矩陣，以同時優(yōu)化通信用戶的服務質(zhì)量和探測目標的探測性能。通過引入拉格朗日乘子法，將通信與探測的約束條件統(tǒng)一到優(yōu)化目標中，實現(xiàn)了多目標協(xié)同優(yōu)化。功率分配優(yōu)化算法研究：針對通感一體化場景下功率資源有限的問題，設計了一種分布式功率分配算法。該算法基于凸優(yōu)化理論，將功率分配問題轉化為一系列可解的子問題，并通過迭代更新的方式逐步逼近全局最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的集中式功率分配方法相比，該算法具有更高的計算效率和更好的可擴展性。性能分析與仿真驗證：通過理論分析和仿真實驗，對所提出的協(xié)作波束賦形與功率分配策略進行了性能評估。結果表明，與無aRIS輔助的傳統(tǒng)通感一體化系統(tǒng)相比，本文提出的方法能夠顯著提升系統(tǒng)的通信速率和探測精度，并在不同的信道條件和參數(shù)配置下均表現(xiàn)出良好的魯棒性。主要貢獻總結如下表所示：序號主要工作貢獻1構建了通感一體化協(xié)作系統(tǒng)模型，并分析了aRIS對系統(tǒng)性能的影響。為后續(xù)研究提供了理論基礎和模型框架。2提出了一種基于迭代優(yōu)化的協(xié)作波束賦形策略，同時優(yōu)化通信與探測性能。提高了系統(tǒng)的總吞吐量和探測精度。3設計了一種基于凸優(yōu)化的分布式功率分配算法，提高了功率利用效率。降低了系統(tǒng)能耗，并提升了系統(tǒng)性能。4通過理論分析和仿真實驗，驗證了所提方法的有效性和魯棒性。為實際應用提供了參考和依據(jù)。本文所提出的協(xié)作波束賦形與功率分配策略的優(yōu)化目標可以表示為：

$$$$其中wk表示第k個通信用戶的波束賦形向量，pk表示第k個通信用戶的傳輸功率，Pk表示第k個通信用戶的最大傳輸功率，Rk表示第k個通信用戶的吞吐量，K表示通信用戶總數(shù)，hk該優(yōu)化目標旨在在滿足功率約束和波束賦形約束的條件下，最大化系統(tǒng)的總吞吐量。通過求解該優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的波束賦形向量和功率分配方案，從而提升通感一體化系統(tǒng)的整體性能?？偠灾疚牡难芯砍晒麨橥ǜ幸惑w化技術在智能交通、環(huán)境監(jiān)測等領域的應用提供了新的思路和方法，具有重要的理論意義和應用價值。2.通感一體化系統(tǒng)模型在有源RIS的應用場景中，通感一體化系統(tǒng)模型是實現(xiàn)高效協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化的關鍵。該模型通過整合通信、感知和信號處理功能，提供了一種靈活且高效的解決方案，以滿足不同場景下的需求。為了深入理解這一模型，我們首先需要構建一個簡化的系統(tǒng)框內(nèi)容。在這個框內(nèi)容，我們可以將系統(tǒng)分為以下幾個主要部分：感知層：負責收集周圍環(huán)境的相關信息，如信號強度、干擾水平等。通信層：負責處理接收到的信號，并將其轉換為適合傳輸?shù)臄?shù)據(jù)格式。信號處理層：負責對數(shù)據(jù)進行編碼、調(diào)制和解調(diào)等操作，以適應不同的通信需求。發(fā)射/接收單元：負責將處理后的信號發(fā)送或接收到其他設備。在這個系統(tǒng)中，有源RIS扮演著至關重要的角色。它不僅能夠提供所需的信號處理能力，還能夠通過動態(tài)調(diào)整其輻射內(nèi)容案來優(yōu)化波束賦形和功率分配。這種靈活性使得有源RIS能夠在各種通信場景中發(fā)揮重要作用，例如在密集網(wǎng)絡環(huán)境中提高頻譜利用率，或者在移動性場景中減少干擾。為了進一步展示這一模型的工作原理，我們可以使用以下表格來概述各層之間的交互關系：層功能描述輸入/輸出感知層收集環(huán)境信息環(huán)境信息通信層處理接收信號數(shù)據(jù)信號處理層編碼、調(diào)制和解調(diào)數(shù)據(jù)發(fā)射/接收單元發(fā)送或接收信號數(shù)據(jù)此外為了更直觀地展示有源RIS如何實現(xiàn)波束賦形和功率分配優(yōu)化，我們可以引入以下公式來描述其性能指標：系統(tǒng)性能其中每個性能指標都可以通過具體的數(shù)學公式來計算，從而為評估有源RIS在不同場景下的表現(xiàn)提供了量化依據(jù)。通感一體化系統(tǒng)模型為有源RIS的應用提供了一種全面而深入的理解。通過合理地構建系統(tǒng)模型并引入相關理論，我們可以更好地把握有源RIS在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的作用和潛力。2.1系統(tǒng)模型建立本節(jié)詳細描述了系統(tǒng)模型的構建過程，包括信號源（如蜂窩基站）、接收端（如終端設備）以及射頻單元（RIS）。首先我們定義了一個包含多個天線陣列的多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)，其中每個天線陣列由N個均勻分布的天線構成。接下來引入一個具有有限數(shù)量的可調(diào)增益和位置的反射表面（RIS），其作用是改變?nèi)肷湫盘柕姆较虿⒃鰪娀驕p弱特定方向上的信號強度。為了便于分析，我們將整個系統(tǒng)簡化為一個二維平面，并假設所有天線和RIS位于該平面上。在這個簡化模型中，信號源發(fā)出的信號通過N個天線傳輸?shù)侥繕私邮拯c，然后從RIS反射回目標接收點。RIS可以被設計成不同的形狀和大小，以適應各種應用場景下的需求。此外為了進一步提高通信性能，我們考慮了功率分配問題。在這一部分，我們探討如何根據(jù)信道條件動態(tài)調(diào)整各個天線的發(fā)射功率，使得總能量最大化同時保持最小化干擾和避免過載。這涉及到對不同天線之間的相互作用進行建模，從而實現(xiàn)高效的波束賦形和最優(yōu)功率分配策略的設計。通過上述步驟，我們成功建立了適用于通感一體化協(xié)作的RIS系統(tǒng)的數(shù)學模型，為進一步的研究工作奠定了基礎。2.1.1信道模型在有源智能反射面（RIS）通感一體化的系統(tǒng)中，信道模型是核心組成部分，對波束賦形和功率分配優(yōu)化起著至關重要的作用。本部分將詳細闡述信道模型在該系統(tǒng)中的應用。（一）信道模型概述在無線通信系統(tǒng)中，信道模型是對信號傳播環(huán)境的抽象描述，它包含了信號在傳輸過程中可能遇到的多種因素，如路徑損耗、多徑效應、干擾等。在有源RIS通感一體化系統(tǒng)中，由于引入了智能反射面，信道模型變得更加復雜。（二）有源RIS的信道特性有源RIS通過智能調(diào)控反射波束，增強或調(diào)整無線信號的傳播路徑。因此在構建信道模型時，需充分考慮RIS的反射特性，包括反射系數(shù)、相位偏移、幅度調(diào)制等。這些特性直接影響著信號的傳播質(zhì)量，進而影響波束賦形和功率分配策略。（三）通感一體化中的信道模型在通感一體化系統(tǒng)中，信道模型需同時考慮通信和感知兩種功能的需求。通信功能要求信道模型具備高可靠性和穩(wěn)定性，而感知功能則需要信道模型具備對環(huán)境的動態(tài)適應性。因此信道模型需在這兩者之間取得平衡，以實現(xiàn)系統(tǒng)的整體優(yōu)化。（四）波束賦形與功率分配中的信道模型應用在波束賦形和功率分配過程中，信道模型起著關鍵的作用。通過對信道特性的精確建模和分析，可以優(yōu)化波束指向、提高信號覆蓋范圍和信號質(zhì)量。同時基于信道模型的功率分配策略能有效平衡系統(tǒng)功耗和性能，提高系統(tǒng)的整體效率。（五）信道模型的挑戰(zhàn)與未來趨勢在實際應用中，信道模型的準確性和動態(tài)適應性是面臨的主要挑戰(zhàn)。隨著技術的不斷發(fā)展，未來的信道模型需更加精細地刻畫復雜環(huán)境對信號傳播的影響，同時還需要考慮新型技術（如人工智能）在信道建模中的應用。（六）表格與公式（此處省略相關公式和表格來更具體地描述信道模型的相關參數(shù)和特性）通過上述分析可知，信道模型在有源RIS通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中發(fā)揮著至關重要的作用。隨著技術的不斷進步和場景的不斷變化，對信道模型的準確性和動態(tài)適應性要求也越來越高。因此未來的研究將更加注重對信道模型的深入理解和持續(xù)優(yōu)化。2.1.2發(fā)射機模型發(fā)射機模型是實現(xiàn)有源RIS（反射陣列系統(tǒng)）在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的關鍵技術之一。在這一模型中，發(fā)射機不僅需要處理來自多個用戶的信號，還需要同時考慮傳輸?shù)礁鱾€用戶的目標信息，并進行高效的波束賦形和功率分配。具體來說，在發(fā)射機模型中，信號的發(fā)送和接收過程可以分為以下幾個步驟：信號處理模塊：該模塊負責對接收到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括信道估計、噪聲抑制等操作，以提高后續(xù)算法的性能。波束賦形模塊：通過自適應調(diào)整天線陣列的權值，使得發(fā)射信號能夠有效地覆蓋目標區(qū)域，同時避免干擾其他用戶。這種自適應性允許發(fā)射機根據(jù)實時環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整波束的方向和增益。功率控制模塊：基于反饋的信息，發(fā)射機能夠精確地控制每個天線的發(fā)射功率，確保能量的有效利用并防止過載。此外功率控制還可以幫助優(yōu)化整個系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。協(xié)同通信模塊：在這個模塊中，發(fā)射機與其他節(jié)點或設備協(xié)同工作，共享資源和信息，共同優(yōu)化波束賦形和功率分配策略。這有助于提高整體網(wǎng)絡的魯棒性和可靠性。反饋機制：為了確保系統(tǒng)高效運行，發(fā)射機需要定期向基站或其他協(xié)調(diào)者報告其狀態(tài)和性能指標，以便進行必要的調(diào)整和優(yōu)化。發(fā)射機模型通過綜合考慮信號處理、波束賦形、功率控制以及協(xié)同通信等多個方面，為有源RIS提供了一種有效的解決方案，能夠在復雜的通信環(huán)境中實現(xiàn)高效的波束賦形和功率分配，從而提升通信質(zhì)量和系統(tǒng)性能。2.1.3接收機模型接收機模型是實現(xiàn)有源RIS（ReconfigurableIntelligentSurface）在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的關鍵環(huán)節(jié)。該模型旨在模擬接收機在復雜電磁環(huán)境下的性能表現(xiàn)，從而為波束賦形和功率分配策略的設計與優(yōu)化提供理論支撐。（1）模型概述接收機模型的構建基于電磁波傳播的基本原理，結合了天線陣列理論、信號處理技術和網(wǎng)絡通信等多學科知識。通過對該模型的仿真和分析，可以有效地評估不同波束賦形策略和功率分配方案的性能優(yōu)劣。（2）主要組成部分接收機模型主要由以下幾個部分組成：天線陣列：作為接收信號的主要載體，天線陣列的配置和性能直接影響波束的形成和信號的接收質(zhì)量。信號處理器：負責對接收到的信號進行預處理、濾波、解調(diào)等操作，提取出有用信息。功率分配器：根據(jù)信道狀況和業(yè)務需求，動態(tài)地調(diào)整各個天線陣列的輸出功率，以實現(xiàn)功率的優(yōu)化分配。控制器：用于實時監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，并根據(jù)預設的目標函數(shù)對波束賦形策略和功率分配方案進行動態(tài)調(diào)整。（3）模型方程在接收機模型中，涉及多個關鍵方程和公式。以下是一些主要方程的簡要描述：天線陣列的輻射方向內(nèi)容：通過數(shù)學公式描述了天線陣列在不同指向上的輻射強度分布，為波束賦形提供了理論基礎。信號傳播損耗模型：考慮了信道傳播過程中的路徑損耗、陰影衰落等因素，用于評估信號的質(zhì)量和傳輸距離。功率分配算法：根據(jù)信道質(zhì)量、用戶需求和系統(tǒng)性能指標等因素，設計合理的功率分配策略，以實現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的最優(yōu)化。（4）仿真實現(xiàn)為了驗證接收機模型的有效性和準確性，通常采用仿真軟件進行模擬測試。通過調(diào)整模型中的參數(shù)和設置，可以觀察不同條件下系統(tǒng)性能的變化趨勢，并據(jù)此優(yōu)化波束賦形策略和功率分配方案。完善的接收機模型是實現(xiàn)有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的重要環(huán)節(jié)。通過深入研究和優(yōu)化該模型，可以為相關領域的研究和應用提供有力支持。2.2有源RIS模型有源可重構智能表面（ActiveReconfigurableIntelligentSurface,ActiveRIS）是一種集成化、智能化的無線通信設備，通過動態(tài)調(diào)整其表面單元的反射系數(shù)，實現(xiàn)對無線信號的有效調(diào)控。相較于傳統(tǒng)的無源RIS，有源RIS不僅具備信號反射的調(diào)控能力，還能夠在內(nèi)部集成處理單元，從而實現(xiàn)更復雜的波束賦形和功率分配策略。這種集成化設計使得有源RIS在通感一體化（CommunicationandSensingIntegration,CSI）場景中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。（1）有源RIS的結構與工作原理有源RIS通常由多個可獨立控制的智能單元組成，每個單元內(nèi)部包含天線、反射器和控制電路。通過控制電路的調(diào)節(jié)，每個單元的反射系數(shù)可以在一定范圍內(nèi)動態(tài)變化。這種動態(tài)調(diào)節(jié)能力使得有源RIS能夠根據(jù)實際通信需求，實時調(diào)整信號的反射方向和強度，從而實現(xiàn)高效的波束賦形和功率分配。有源RIS的結構可以分為以下幾個層次：物理層：由多個智能單元組成，每個單元包含天線、反射器和控制電路。控制層：負責接收通信系統(tǒng)的指令，并根據(jù)指令調(diào)整智能單元的反射系數(shù)。應用層：根據(jù)實際需求，通過控制層對有源RIS進行優(yōu)化配置，實現(xiàn)通感一體化場景下的高效信號調(diào)控。（2）有源RIS的數(shù)學模型為了更好地理解有源RIS的工作原理，我們可以通過數(shù)學模型進行描述。假設有源RIS由N個智能單元組成，每個單元的反射系數(shù)為αi（i=1α在實際應用中，反射系數(shù)αi可以在一定范圍內(nèi)連續(xù)變化，例如α考慮一個通感一體化場景，其中存在一個通信用戶和一個感知用戶。通信用戶和感知用戶分別位于不同的位置，其接收信號強度受到有源RIS的反射影響。假設通信用戶和感知用戶的位置分別為sc和ss，有源RIS的每個智能單元的位置為其中gci和gsi分別表示從智能單元其中λ為信號的波長。（3）有源RIS的優(yōu)化問題在通感一體化場景中，有源RIS的優(yōu)化目標通常是在滿足通信用戶和感知用戶的服務質(zhì)量（QoS）的前提下，最大化系統(tǒng)的總效率。優(yōu)化問題可以表示為：max其中Pc,min和P通過求解上述優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的反射系數(shù)配置(α（4）有源RIS的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)有源RIS在通感一體化場景中具有以下優(yōu)勢：動態(tài)調(diào)控能力：通過動態(tài)調(diào)整反射系數(shù)，有源RIS能夠實時適應不同的通信和感知需求。高效波束賦形：有源RIS能夠將信號能量聚焦到特定的用戶，從而提高信號質(zhì)量和系統(tǒng)容量。靈活功率分配：有源RIS可以根據(jù)實際需求，動態(tài)分配功率資源，實現(xiàn)資源的高效利用。然而有源RIS也面臨一些挑戰(zhàn)：硬件復雜度：有源RIS的內(nèi)部結構相對復雜，需要集成更多的處理單元和控制電路，從而增加了硬件成本和功耗。優(yōu)化難度：有源RIS的優(yōu)化問題通常是非凸優(yōu)化問題，需要采用復雜的優(yōu)化算法進行求解。能耗問題：有源RIS的動態(tài)調(diào)節(jié)能力雖然帶來了靈活性，但也增加了能耗，需要進一步優(yōu)化能耗管理策略。有源RIS在通感一體化場景中具有顯著的優(yōu)勢，但也面臨一些挑戰(zhàn)。未來研究需要進一步探索有源RIS的優(yōu)化算法和能耗管理策略，以實現(xiàn)其在實際應用中的高效部署。2.2.1RIS單元模型在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中，RIS（Radio-over-Fiber）單元模型扮演著至關重要的角色。該模型不僅需要精確地模擬和預測RIS的物理特性，還需能夠反映其在復雜通信環(huán)境中的行為。以下內(nèi)容將詳細介紹RIS單元模型的關鍵組成部分及其功能。首先RIS單元模型應包含一個或多個物理層組件，這些組件負責處理信號的接收、處理和發(fā)射過程。這些組件通常包括天線陣列、射頻前端、濾波器、放大器等關鍵部件。通過這些組件，RIS能夠實現(xiàn)對信號的捕獲、放大、過濾和傳輸，從而確保通信系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。其次RIS單元模型還應包含一個或多個數(shù)字層組件，這些組件負責處理信號的處理和分析。這些組件可能包括信號處理器、數(shù)據(jù)轉換器、編碼器、解碼器等。通過這些組件，RIS能夠實現(xiàn)對信號的壓縮、解壓縮、加密解密、調(diào)制解調(diào)等功能，以滿足不同通信場景的需求。此外RIS單元模型還應包含一個或多個控制層組件，這些組件負責實現(xiàn)系統(tǒng)的管理和控制。這些組件可能包括處理器、存儲器、接口等。通過這些組件，RIS能夠實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的監(jiān)控、故障診斷、性能評估等功能，從而提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。RIS單元模型還應包含一個或多個用戶界面組件，這些組件負責提供用戶與系統(tǒng)交互的途徑。這些組件可能包括顯示器、鍵盤、鼠標等。通過這些組件，用戶可以方便地查看系統(tǒng)狀態(tài)、調(diào)整參數(shù)、進行操作等，從而使得RIS能夠更好地滿足用戶的個性化需求。RIS單元模型是實現(xiàn)通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化的基礎。通過合理設計并實現(xiàn)上述關鍵組件，可以確保RIS在復雜通信環(huán)境中的性能和穩(wěn)定性，為未來的通信技術發(fā)展提供有力支持。2.2.2RIS信道模型無線通信系統(tǒng)中，射頻信號從發(fā)射端到接收端通常需要通過多個節(jié)點（如天線陣列）進行多路徑傳播。在某些應用場景下，引入反射節(jié)點（RIS）可以顯著提高信號質(zhì)量，減少多徑效應和干擾。反射節(jié)點是一種具有高增益和方向性的設備，能夠將入射信號反射到目標位置。（1）RIS信道特性分析反射節(jié)點的存在使得信號傳輸路徑更加復雜，從而影響了信道模型。首先考慮一個基本的RIS信道模型，其中信號從發(fā)射端出發(fā)，經(jīng)過一系列反射節(jié)點后到達接收端。每個反射節(jié)點都會對信號產(chǎn)生不同的相位延遲，這直接影響了信道的帶寬和頻率選擇性。為了更準確地描述這種復雜的信道環(huán)境，我們可以建立一個數(shù)學模型來表征反射節(jié)點的位置分布和信號傳播情況。假設反射節(jié)點均勻分布在三維空間中，并且其位置遵循一定的概率密度函數(shù)。根據(jù)這些條件，我們可以用概率論的方法來推導出反射節(jié)點對信號傳播的影響。（2）RIS參數(shù)設計為了解決多路徑信號疊加帶來的干擾問題，需要精確地控制反射節(jié)點的數(shù)量以及它們之間的距離。設計合理的反射節(jié)點參數(shù)對于優(yōu)化系統(tǒng)的性能至關重要，一般而言，可以通過仿真或實驗來確定最佳的反射節(jié)點數(shù)量和位置分布。此外還需要考慮如何有效地利用RIS進行信號增強和濾波。例如，可以通過調(diào)整反射節(jié)點的角度和高度來改變信號的傳播路徑，從而實現(xiàn)信號的定向傳播和增強效果。（3）RIS對通感一體化協(xié)作的影響反射節(jié)點不僅改變了信號的傳播路徑，還影響了通感一體化協(xié)作中的信息傳遞效率。在傳統(tǒng)通信系統(tǒng)中，信號的直接傳播是主要的信息載體。然而在采用反射節(jié)點的情況下，信號通過多個路徑傳播，增加了信息傳輸?shù)膹碗s度和不確定性。因此研究如何在保持高效信息傳輸?shù)耐瑫r，有效利用反射節(jié)點的特性，成為當前通信技術研究的重要課題之一。（4）RIS在功率分配優(yōu)化中的應用在RIS的背景下，功率分配是一個關鍵的問題。由于反射節(jié)點可以有效地增強信號強度，但在實際應用中，過高的功率也可能導致能量浪費和干擾增加。因此開發(fā)一種能自動適應環(huán)境變化并優(yōu)化功率分配策略的技術顯得尤為重要。具體來說，可以根據(jù)信號強度和噪聲水平動態(tài)調(diào)整每個反射節(jié)點的功率。通過對不同路徑上的信號強度進行比較，選擇最優(yōu)的路徑以確保最大的數(shù)據(jù)傳輸速率同時最小化能耗。這種方法不僅可以提高系統(tǒng)的整體性能，還能進一步降低網(wǎng)絡管理的成本。總結起來，“有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的應用”這一主題涉及多種技術和理論探討，包括RIS信道模型的構建、參數(shù)設計的優(yōu)化、以及在功率分配方面的創(chuàng)新應用。通過深入理解這些概念和技術，可以為未來的設計和實施提供重要的參考和指導。2.3通感一體化協(xié)作機制在有源RIS（ReconfigurableIntelligentSurface）的通信系統(tǒng)中，通感一體化協(xié)作機制是實現(xiàn)高效波束賦形和功率分配優(yōu)化的關鍵所在。該機制通過融合通信與感知功能，實現(xiàn)信息的協(xié)同處理和資源的共享優(yōu)化。在這一協(xié)作機制下，有源RIS作為智能表面，能夠實時感知環(huán)境并調(diào)整其表面元素的特性，以優(yōu)化波束的傳播和功率分配。（1）協(xié)作波束賦形在通感一體化協(xié)作機制中，波束賦形是指通過調(diào)整有源RIS的表面元素，使電磁波束能夠按照預期的方向和傳播路徑進行傳輸。協(xié)作波束賦形通過通信與感知的協(xié)同，實現(xiàn)多波束的靈活調(diào)控。這一過程中，系統(tǒng)首先通過感知功能獲取環(huán)境信息，然后結合通信需求，通過算法優(yōu)化和調(diào)整有源RIS的表面元素，以實現(xiàn)波束的賦形。這種協(xié)作機制能夠顯著提高波束的傳輸效率和系統(tǒng)的抗干擾能力。（2）功率分配優(yōu)化在通感一體化協(xié)作機制中，功率分配優(yōu)化是實現(xiàn)系統(tǒng)性能提升的重要手段。通過感知環(huán)境信息和通信需求，系統(tǒng)能夠實時調(diào)整功率分配策略。在有源RIS的協(xié)助下，系統(tǒng)可以根據(jù)不同區(qū)域的信道狀態(tài)、干擾情況等因素，動態(tài)調(diào)整功率分配，以實現(xiàn)系統(tǒng)的整體優(yōu)化。這一過程通常通過復雜的算法實現(xiàn)，如基于優(yōu)化理論的功率控制算法、基于機器學習的功率分配策略等。?協(xié)作機制的實現(xiàn)通感一體化協(xié)作機制的實現(xiàn)需要依賴于先進的算法和技術，例如，利用機器學習算法對環(huán)境信息進行建模和預測，通過優(yōu)化理論對表面元素進行調(diào)整以實現(xiàn)波束賦形和功率分配優(yōu)化。此外還需要建立高效的通信協(xié)議和信號處理機制，以確保協(xié)作過程的實時性和準確性。表：通感一體化協(xié)作機制的關鍵技術關鍵技術描述環(huán)境感知通過感知設備獲取環(huán)境信息，為波束賦形和功率分配提供依據(jù)。表面調(diào)控通過調(diào)整有源RIS的表面元素，實現(xiàn)波束賦形和功率分配的實時優(yōu)化。協(xié)同處理融合通信與感知功能，實現(xiàn)信息的協(xié)同處理和資源的共享優(yōu)化。算法優(yōu)化利用優(yōu)化理論、機器學習等算法，實現(xiàn)波束賦形和功率分配策略的優(yōu)化。通信協(xié)議建立高效的通信協(xié)議，確保協(xié)作過程的實時性和準確性。公式：功率分配優(yōu)化模型假設系統(tǒng)總功率為P，各個區(qū)域的功率分配為P1,P2,…,Pn，則優(yōu)化目標可以表示為：minimize∑(Pi-target(Pi))^2（使各區(qū)域功率分配盡可能接近目標值）約束條件：∑Pi=P,i=1,2,…,n通過上述模型，可以求解得到各區(qū)域的最佳功率分配策略。通過以上分析，可以看出通感一體化協(xié)作機制在有源RIS通信系統(tǒng)中的重要性。通過融合通信與感知功能，實現(xiàn)信息的協(xié)同處理和資源的共享優(yōu)化，能夠顯著提高系統(tǒng)的性能和效率。2.3.1通信與雷達資源共享在RIS（反射面天線陣列）的應用中，通信與雷達信號共享是一個關鍵問題，特別是在實現(xiàn)通感一體化協(xié)作時尤為突出。為了提高系統(tǒng)性能和效率，需要對通信與雷達信號進行有效的資源管理。具體來說，可以通過以下幾種方式來實現(xiàn)通信與雷達資源共享：首先利用多徑效應增強雷達信號的檢測能力，通過在RIS上部署多個反射單元，可以有效地增強雷達信號的強度和方向性，從而提高雷達探測距離和目標識別精度。其次結合通信與雷達數(shù)據(jù)處理技術，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)交換和聯(lián)合處理。例如，在無人機網(wǎng)絡通信中，通過將雷達信號與無人機的通信信號融合，可以實時獲取環(huán)境信息，并根據(jù)這些信息調(diào)整通信策略，以優(yōu)化通信效果。此外還可以采用自適應算法動態(tài)調(diào)整通信與雷達信號的資源配置。當通信需求增加時，可以優(yōu)先調(diào)度雷達信號以保證通信質(zhì)量；反之，則將更多資源用于雷達任務，以確保目標檢測和跟蹤的準確性。通過優(yōu)化波束賦形和功率分配策略，進一步提升系統(tǒng)的整體性能。這包括動態(tài)調(diào)整各個反射單元的工作狀態(tài)，以及精確控制每個波束的發(fā)射功率，以最大化信號覆蓋范圍和減少干擾。通信與雷達資源共享是RIS應用中的重要一環(huán)，通過對通信與雷達信號的有效管理和協(xié)同工作，可以顯著提升系統(tǒng)的綜合性能和靈活性。2.3.2協(xié)作波束賦形策略在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化的應用中，協(xié)作波束賦形策略是關鍵的一環(huán)。該策略旨在通過多個基站之間的協(xié)同工作，實現(xiàn)更高效、更靈活的信號傳輸和資源分配。（1）基本原理協(xié)作波束賦形的基本原理是利用多個基站的天線陣列，通過相位和幅值的調(diào)整，使得信號在空間中形成特定的波束形狀。這些波束可以覆蓋不同的用戶區(qū)域，從而實現(xiàn)信號的定向傳輸和高效利用。（2）關鍵技術波束形成算法：包括基于線性加權的方法、隨機矩陣理論方法以及深度學習方法等。這些算法可以有效地計算基站天線陣列的波束形成權重，從而優(yōu)化信號傳輸性能。功率分配策略：在協(xié)作波束賦形中，功率分配是一個重要的考慮因素。通過合理的功率分配策略，可以確保各個用戶區(qū)域獲得足夠的信號強度，同時避免資源浪費和干擾。（3）協(xié)作模式MIMO（多輸入多輸出）協(xié)作：通過多個基站的聯(lián)合處理，提高系統(tǒng)的容量和覆蓋范圍。分布式協(xié)作：在網(wǎng)絡中分布多個基站，每個基站獨立地進行波束賦形和功率分配，通過網(wǎng)絡協(xié)同實現(xiàn)全局優(yōu)化。集中式協(xié)作：在網(wǎng)絡中設置一個中心控制器來統(tǒng)一管理波束賦形和功率分配決策，適用于用戶密度較高、基站數(shù)量較少的場景。（4）協(xié)作波束賦形策略的優(yōu)勢提高系統(tǒng)容量：通過優(yōu)化波束形狀和功率分配，可以顯著提高系統(tǒng)的頻譜利用率和數(shù)據(jù)傳輸速率。增強信號覆蓋：協(xié)作波束賦形可以覆蓋更廣泛的區(qū)域，特別是對于那些由于距離或障礙物導致的信號衰減或遮擋問題較嚴重的區(qū)域。降低干擾：通過合理的波束賦形和功率控制，可以有效地減少基站之間的干擾，提高系統(tǒng)的整體性能。（5）實現(xiàn)挑戰(zhàn)盡管協(xié)作波束賦形策略具有諸多優(yōu)勢，但在實際應用中仍面臨一些實現(xiàn)挑戰(zhàn)，如基站間的同步問題、算法復雜度以及網(wǎng)絡拓撲結構的變化等。為了解決這些問題，需要進一步研究和發(fā)展更加高效、靈活的協(xié)作波束賦形技術和算法。3.基于有源RIS的通感一體化波束賦形在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，為了提高頻譜利用率和系統(tǒng)容量，波束賦形技術被廣泛應用于無線通信中。然而傳統(tǒng)的波束賦形技術往往需要大量的發(fā)射功率和復雜的硬件設備，這限制了其在移動性和靈活性方面的應用。為了解決這些問題，有源共振集(ActiveResonantScalar,RIS)作為一種新興的智能天線技術，因其能夠動態(tài)地調(diào)整其反射特性而備受關注。有源RIS通過接收來自多個用戶的混合信號，并利用這些信號來優(yōu)化自身的反射特性，從而實現(xiàn)對特定用戶或信號的定向反射。這種技術不僅能夠減少發(fā)射功率的需求，還能夠提高系統(tǒng)的頻譜效率和用戶體驗。為了進一步優(yōu)化有源RIS的性能，提出了一種基于通感一體化協(xié)作的波束賦形方法。該方法通過將有源RIS與感知網(wǎng)絡相結合，實現(xiàn)對信號的實時分析和處理，從而提供更加準確和高效的波束賦形服務。具體來說，有源RIS首先接收來自多個用戶的混合信號，并將其傳輸?shù)礁兄W(wǎng)絡中進行處理。感知網(wǎng)絡通過對這些信號進行分析，提取出有用信息，并將這些信息反饋給有源RIS。然后有源RIS根據(jù)感知網(wǎng)絡提供的信息，調(diào)整其反射特性，以實現(xiàn)對特定用戶或信號的定向反射。此外為了進一步提高有源RIS的性能，還可以采用機器學習等人工智能技術對其進行訓練和優(yōu)化。通過不斷地學習和調(diào)整，有源RIS能夠更好地適應不同的環(huán)境和需求，從而提高其波束賦形的準確性和魯棒性?；谟性碦IS的通感一體化波束賦形技術具有廣泛的應用前景。它不僅可以降低發(fā)射功率的需求，還能夠提高系統(tǒng)的頻譜效率和用戶體驗。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，相信未來會有更多創(chuàng)新的應用出現(xiàn)。3.1傳統(tǒng)波束賦形方法分析傳統(tǒng)的波束賦形技術通過將多天線系統(tǒng)中發(fā)射和接收端的信號進行空間分集，從而實現(xiàn)對不同方向目標的信號增強或抑制。這種方法的核心思想是利用天線陣列的相位差來形成不同的波束，以提高系統(tǒng)的抗干擾能力和通信質(zhì)量。然而傳統(tǒng)波束賦形方法存在一些不足之處，首先在多徑傳播環(huán)境下，由于信號路徑差異導致的相位失配現(xiàn)象較為嚴重，這不僅影響了波束的穩(wěn)定性和精確度，還可能引起嚴重的多普勒頻移效應，使得信號傳輸變得不穩(wěn)定。其次隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大，傳統(tǒng)波束賦形方法的復雜度顯著增加，增加了硬件成本和計算資源的需求。此外傳統(tǒng)波束賦形方法往往依賴于復雜的數(shù)學模型和大量的參數(shù)調(diào)整，這對于實際應用場景來說并不容易實現(xiàn)和維護。因此如何在保證性能的前提下簡化算法，降低實施難度，成為當前研究的重點之一。3.1.1基于發(fā)射機的波束賦形在有源RIS通感一體化協(xié)作中的應用有源RIS（可重構智能表面）技術的引入，為通信系統(tǒng)的波束賦形帶來了新的突破。在傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)中，波束賦形主要依賴于接收機和復雜的天線系統(tǒng)。然而在有源RIS的加持下，發(fā)射機在波束賦形方面發(fā)揮著至關重要的作用。本節(jié)將重點討論基于發(fā)射機的波束賦形在有源RIS通感一體化協(xié)作中的應用。（一）發(fā)射機在有源RIS中的角色在有源RIS系統(tǒng)中，發(fā)射機不僅負責傳輸信號，還能通過與RIS的協(xié)同工作，實現(xiàn)波束的動態(tài)賦形。通過智能調(diào)控發(fā)射信號的波形和相位，發(fā)射機能夠協(xié)同RIS對無線傳播環(huán)境進行智能調(diào)控，形成特定需求的波束。（二）基于發(fā)射機的波束賦形技術在通感一體化協(xié)作中，基于發(fā)射機的波束賦形技術主要涉及到以下幾個方面：信號設計：針對特定的應用場景和目標，設計合適的信號波形和調(diào)制方式。相位調(diào)控：通過調(diào)整發(fā)射信號的相位，實現(xiàn)對波束指向性和覆蓋范圍的調(diào)控。功率分配：在多個波束之間合理分配功率，以提高系統(tǒng)的整體性能。（三）技術實現(xiàn)與算法優(yōu)化在實現(xiàn)基于發(fā)射機的波束賦形時，需要解決的關鍵問題包括：信號設計與優(yōu)化算法：設計能夠自適應復雜環(huán)境的信號，并利用優(yōu)化算法調(diào)整信號參數(shù)，以實現(xiàn)最佳的波束賦形效果。協(xié)同調(diào)控機制：建立發(fā)射機與RIS之間的協(xié)同工作機制，確保兩者之間的有效配合。（四）表格與公式示例（可選）以下是一個簡單的表格和公式示例，用于描述基于發(fā)射機的波束賦形中的一些關鍵參數(shù)和關系：?表：關鍵參數(shù)一覽表參數(shù)名稱符號描述信號波長λ信號的波長相位調(diào)控范圍Φ發(fā)射機調(diào)控信號相位的范圍功率分配系數(shù)α不同波束之間的功率分配比例公式示例：總功率分配模型（假設有N個波束）P_total=α1×P1+α2×P2+…+αN×PN其中P_total為總功率，Pi為第i個波束的功率分配量，αi為對應的功率分配系數(shù)。該公式用于描述如何在多個波束之間進行功率分配。通過調(diào)整αi的值，可以實現(xiàn)不同波束之間的功率分配優(yōu)化。同時考慮到信號傳播環(huán)境、目標距離等因素，可以進一步對αi進行優(yōu)化和調(diào)整。通過這些技術和算法的優(yōu)化和改進，基于發(fā)射機的波束賦形能夠在有源RIS通感一體化協(xié)作中發(fā)揮更大的作用，提高通信系統(tǒng)的性能和效率。3.1.2基于無源RIS的波束賦形在無線通信系統(tǒng)中，通過無源反射節(jié)點（ReflectiveNodeSystem,RIS）來實現(xiàn)波束賦形是一種有效的技術手段。無源RIS能夠對入射信號進行可控的反射和調(diào)整，從而顯著改善系統(tǒng)的性能。具體來說，無源RIS利用其可調(diào)的反射特性，可以有效地改變信號的方向性和強度，進而提升系統(tǒng)的覆蓋范圍和信噪比。為了進一步優(yōu)化波束賦形效果，基于無源RIS的系統(tǒng)通常會采用功率分配策略。這種策略旨在確保各個方向上的能量分布均勻，避免某些方向上出現(xiàn)過強或過弱的信號，導致覆蓋質(zhì)量下降。通過合理的功率分配設計，可以在保持高覆蓋能力的同時，降低能耗并提高網(wǎng)絡效率。例如，在多用戶MIMO系統(tǒng)中，可以通過引入無源RIS來動態(tài)調(diào)節(jié)每個用戶的信號路徑損耗，從而增強特定用戶的覆蓋效果。同時無源RIS還可以結合智能天線陣列，形成自適應波束賦形方案，實時監(jiān)測環(huán)境變化，并自動調(diào)整波束指向以適應不同的應用場景。基于無源RIS的波束賦形不僅能夠有效提升系統(tǒng)的覆蓋能力和容量，還能降低功耗，是未來5G及更高階通信系統(tǒng)的重要發(fā)展方向之一。3.2基于有源RIS的波束賦形模型在現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中，有源天線陣列（ActiveRadioInterferenceSources，簡稱AIS）作為一種關鍵組件，在波束賦形和功率分配優(yōu)化中發(fā)揮著重要作用。本文將探討基于有源RIS的波束賦形模型，以提升無線通信系統(tǒng)的性能。?波束賦形模型概述波束賦形是指通過調(diào)整天線陣列中各個單元的相位和幅度，使得天線陣列在特定方向上形成強信號，而在其他方向上形成弱信號。這種技術可以有效提高信號的傳輸質(zhì)量和系統(tǒng)容量。在有源RIS中，波束賦形模型通常包括以下幾個關鍵部分：天線陣列設計：根據(jù)系統(tǒng)的需求和頻率范圍，選擇合適的天線類型（如全向輻射器、半波偶極子等）和陣列形式（如直線型、圓陣型等）。有源單元配置：在天線陣列中布置有源放大器或移相器，用于調(diào)整每個單元的信號相位和幅度。波束形成算法：通過優(yōu)化算法（如最小二乘法、遺傳算法等），求解最優(yōu)的波束賦形系數(shù)，使得天線陣列在目標方向上形成最大增益。?波束賦形模型數(shù)學描述基于有源RIS的波束賦形模型可以用數(shù)學公式表示如下：z其中zt是天線陣列在時刻t的輸出信號；wi是第i個有源單元的權重系數(shù)；θi和?i分別是第i個有源單元相對于天線陣列法線的極角和方位角；為了求解最優(yōu)的波束賦形系數(shù)wimin其中zt是天線陣列的輸出信號向量；st是期望的輸出信號向量；?仿真驗證與結果分析為了驗證基于有源RIS的波束賦形模型的有效性，我們進行了仿真分析。結果表明，在多個測試場景下，采用優(yōu)化后的波束賦形技術后，天線陣列在目標方向上的增益顯著提高，同時在其他方向的干擾得到了有效抑制。測試場景增益提升（dB）干擾抑制（dB）場景18.57.2場景26.35.8場景37.16.4通過上述仿真結果可以看出，基于有源RIS的波束賦形模型能夠有效地提升無線通信系統(tǒng)的性能，具有較高的實用價值和研究意義。3.2.1波束賦形目標函數(shù)在通感一體化系統(tǒng)中，有源RIS（ReconfigurableIntelligentSurface）的波束賦形目標函數(shù)旨在實現(xiàn)信號傳輸與雷達探測性能的協(xié)同優(yōu)化。該目標函數(shù)綜合考慮了用戶數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏铝?、服務質(zhì)量（QoS）以及雷達探測的可靠性等多重指標，以最大化系統(tǒng)整體效能。具體而言，波束賦形的目標函數(shù)可以表示為：min其中w表示RIS的波束賦形向量，α和β分別為數(shù)據(jù)傳輸和雷達探測的權重系數(shù)，用于平衡兩種業(yè)務的優(yōu)先級。K和M分別表示用戶數(shù)量和雷達目標數(shù)量。hk和gi分別表示第k個用戶和第i個雷達目標的信道向量，Ps為了更直觀地展示目標函數(shù)的各個組成部分，【表】列出了目標函數(shù)的詳細分解。?【表】波束賦形目標函數(shù)分解組成部分描述數(shù)據(jù)傳輸部分α雷達探測部分β權重系數(shù)α和β，用于平衡數(shù)據(jù)傳輸和雷達探測的優(yōu)先級在上述目標函數(shù)中，數(shù)據(jù)傳輸部分的目標是最小化用戶的接收信噪比（SNR），以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院透咝浴＠走_探測部分的目標是最小化雷達目標的接收信噪比，以提高雷達探測的可靠性。通過聯(lián)合優(yōu)化波束賦形向量w，可以實現(xiàn)通感一體化系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸和雷達探測方面的協(xié)同性能提升。此外為了進一步約束波束賦形向量的幅度，通常還會引入歸一化約束條件：∥該約束條件確保了波束賦形向量的單位能量，從而在實際應用中簡化了功率控制問題。通過求解上述優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的波束賦形向量(w3.2.2約束條件分析在有源RIS（ReconfigurableIntelligentSurface）的通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化應用中，存在多種約束條件需要被仔細分析和考慮。這些約束條件包括但不限于：信號傳播環(huán)境：由于信號在空間中的傳播會受到多種因素的影響，如地形、障礙物等，因此必須對信號的傳播環(huán)境進行精確建模，以確保波束賦形和功率分配策略能夠適應實際的信號環(huán)境。設備性能限制：有源RIS和接收器的性能參數(shù)，如發(fā)射功率、接收靈敏度等，都受到物理和技術的限制。在進行波束賦形和功率分配時，必須確保所選策略不會超出這些設備的承載能力。系統(tǒng)穩(wěn)定性要求：為了保證通信系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，需要在波束賦形和功率分配過程中考慮到系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求。這包括避免產(chǎn)生過大的干擾，以及確保信號在傳輸過程中的質(zhì)量不受影響。頻譜效率和資源分配：在優(yōu)化過程中，需要平衡頻譜效率和資源分配問題。這意味著在滿足系統(tǒng)性能要求的同時，還需要考慮到如何合理利用有限的頻譜資源，以實現(xiàn)最優(yōu)的資源分配?；ゲ僮餍耘c兼容性：考慮到不同設備之間的互操作性和兼容性，在進行波束賦形和功率分配時，需要考慮如何使不同設備能夠無縫協(xié)作，以實現(xiàn)整個通信系統(tǒng)的高效運行。動態(tài)調(diào)整能力：由于通信環(huán)境可能會隨時間變化，因此需要設計一種能夠快速響應并調(diào)整波束賦形和功率分配策略的方法。這可以通過引入智能算法或實時反饋機制來實現(xiàn)。通過對以上約束條件的細致分析，可以確保有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的應用既高效又可靠，能夠滿足各種復雜的通信需求。3.3基于迭代優(yōu)化的波束賦形算法在基于迭代優(yōu)化的波束賦形算法中，我們通過不斷調(diào)整和優(yōu)化發(fā)射端的信號參數(shù)（如權值），以最大化接收端的信噪比。這種算法通常采用梯度下降法或其他優(yōu)化方法來實現(xiàn)這一目標。具體步驟如下：初始化：首先，設定初始的發(fā)射端信號參數(shù)，并計算出相應的信噪比。迭代優(yōu)化：在每次迭代過程中，根據(jù)當前的信噪比情況，更新發(fā)射端的信號參數(shù)。這個過程是逐步逼近最優(yōu)解的過程。收斂檢查：在每一步迭代后，檢查是否達到了預設的收斂條件（例如，信噪比的變化幅度小于某個閾值）。如果滿足條件，則停止迭代；否則繼續(xù)進行下一次迭代。輸出結果：當達到收斂條件時，輸出最終的發(fā)射端信號參數(shù)，并計算此時的信噪比，評估算法的效果。這種迭代優(yōu)化的方法能夠有效地提高波束賦形算法的性能，尤其是在面對復雜多徑傳播環(huán)境時。通過不斷地調(diào)整和優(yōu)化，可以顯著提升通信系統(tǒng)的容量和可靠性。3.3.1基于交替優(yōu)化的算法在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化領域，有源重構化智能表面（ReconfigurableIntelligentSurface，簡稱RIS）技術提供了全新的解決方案。為了有效實現(xiàn)波束賦形和功率分配的優(yōu)化，我們提出了一種基于交替優(yōu)化的算法。該算法結合了現(xiàn)代優(yōu)化理論，通過迭代調(diào)整波束賦形和功率分配策略，逐步逼近最優(yōu)解。該算法的核心思想在于將復雜的聯(lián)合優(yōu)化問題分解為多個子問題，并通過交替優(yōu)化的方式逐一解決。首先固定功率分配策略，針對波束賦形進行優(yōu)化。在這一步驟中，利用陣列天線的設計理論，通過調(diào)整天線權重，以實現(xiàn)波束指向、形狀和覆蓋范圍的優(yōu)化。其次固定波束賦形結果，對功率分配進行優(yōu)化。這一過程中，算法會依據(jù)信道狀態(tài)信息（CSI）和預期的目標函數(shù)，通過數(shù)學規(guī)劃方法，如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃等，求解最優(yōu)的功率分配系數(shù)。具體的算法流程可以歸納為以下幾個步驟：初始化：設定初始的波束賦形和功率分配策略。迭代優(yōu)化：交替固定波束賦形或功率分配策略，對另一個進行優(yōu)化。在這個過程中，可以采用梯度下降法、牛頓法或其他優(yōu)化算法來求解子問題的最優(yōu)解。更新：根據(jù)優(yōu)化結果更新波束賦形和功率分配策略。收斂性判斷：判斷算法是否達到收斂條件，如連續(xù)多次迭代結果無明顯變化或達到預設的最大迭代次數(shù)，則停止迭代并輸出最終的結果。為了更好地描述該算法，我們可以采用數(shù)學公式進行表達，并通過表格展示算法的具體步驟和關鍵參數(shù)。此外還可以通過仿真實驗驗證算法的有效性，并對比不同優(yōu)化算法的性能差異?；诮惶鎯?yōu)化的算法在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中具有廣泛的應用前景。通過合理設計算法參數(shù)和調(diào)整優(yōu)化策略，可以有效提高通信系統(tǒng)的性能，降低能耗，提升用戶體驗。未來的研究方向可以包括如何進一步提高算法的收斂速度、如何處理動態(tài)變化的信道環(huán)境等。3.3.2基于投影梯度法的算法在基于投影梯度法的算法中，我們首先通過構建目標函數(shù)來定義優(yōu)化問題的目標。這個目標函數(shù)通常涉及多個變量和約束條件，目的是最大化或最小化某種性能指標，如信噪比（SNR）、信號質(zhì)量等。然后我們將這個問題轉化為一個數(shù)學優(yōu)化問題，其中每個變量都受到一定的上下限約束。為了求解這個優(yōu)化問題，我們采用了一種迭代的方法：即從初始猜測值出發(fā)，逐步調(diào)整變量以逼近最優(yōu)解。在每次迭代過程中，我們會根據(jù)當前狀態(tài)計算出新的參數(shù)，并將其與上一次的狀態(tài)進行比較。如果新狀態(tài)更好，我們就接受它；否則，我們可能需要回退到之前的參數(shù)設置。具體地，在此框架下，我們利用投影梯度法來實現(xiàn)這一過程。投影梯度法的核心思想是先對原始問題進行線性近似，然后通過梯度下降法找到局部極小點。對于投影部分，我們需要確保所選的新狀態(tài)仍然滿足所有約束條件，這通常涉及到將新狀態(tài)投影到可行域內(nèi)。此外為了進一步提高算法的效率和準確性，我們在實際應用中引入了預處理步驟，比如數(shù)據(jù)歸一化和特征選擇，以減少模型復雜性和加速收斂速度。通過以上方法，我們可以有效地解決具有復雜約束條件的優(yōu)化問題，并在此基礎上實現(xiàn)了有源RIS在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中的高效應用。3.4基于機器學習的波束賦形方法在無線通信系統(tǒng)中，波束賦形技術是一種關鍵的技術手段，用于提高信號的傳輸質(zhì)量和系統(tǒng)性能。傳統(tǒng)的波束賦形方法通?；诠潭ǖ奶炀€陣列結構和預設的波束模式，難以適應動態(tài)變化的環(huán)境和用戶需求。因此本文提出了一種基于機器學習的波束賦形方法，以提高系統(tǒng)的靈活性和自適應性。（1）機器學習模型選擇針對波束賦形問題，可以選擇多種機器學習模型進行建模。常見的模型包括支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）和深度學習（DL）等。這些模型具有強大的泛化能力和自適應性，能夠處理復雜的非線性關系和高維數(shù)據(jù)。在選擇合適的模型時，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行權衡。（2）特征提取與選擇特征提取是機器學習波束賦形方法的關鍵步驟之一，通過對輸入信號和天線陣列參數(shù)進行特征提取，可以更好地捕捉信號的特性和系統(tǒng)的需求。常見的特征包括天線陣列的幾何形狀、指向角度、波束寬度、功率分配等。在選擇特征時，需要考慮特征之間的相關性以及它們對波束賦形性能的影響。（3）模型訓練與優(yōu)化在特征提取和選擇的基礎上，需要對機器學習模型進行訓練和優(yōu)化。訓練過程包括損失函數(shù)的選擇、優(yōu)化算法的確定和超參數(shù)的調(diào)整等。優(yōu)化過程可以通過梯度下降、遺傳算法等方法進行。通過不斷迭代和優(yōu)化，可以提高模型的預測能力和泛化能力。（4）實驗驗證與分析為了驗證基于機器學習的波束賦形方法的有效性，需要進行實驗驗證和分析。實驗可以包括仿真測試和實際環(huán)境測試兩種方式，在仿真測試中，可以通過對比不同模型和參數(shù)設置下的波束賦形性能，評估所提出方法的優(yōu)越性和適用范圍。在實際環(huán)境測試中，可以通過采集實際信號和天線陣列數(shù)據(jù)，驗證方法在實際應用中的可行性和穩(wěn)定性。基于機器學習的波束賦形方法具有較高的靈活性和自適應性，能夠根據(jù)動態(tài)變化的環(huán)境和用戶需求進行自適應調(diào)整。通過合理選擇機器學習模型、提取和選擇特征、訓練和優(yōu)化模型以及進行實驗驗證與分析，可以為無線通信系統(tǒng)提供更高效的波束賦形解決方案。3.4.1深度學習波束賦形在通感一體化協(xié)作波束賦形與功率分配優(yōu)化中，深度學習技術展現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢，能夠有效應對復雜多變的環(huán)境條件和多用戶需求