電子信息課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代無線通信的智能反射面聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：信息通信技術(shù)研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目聚焦于下一代無線通信中智能反射面（IntelligentReflectingSurface,IRS）技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題，旨在通過理論建模、算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證，提升無線通信系統(tǒng)的性能與效率。隨著5G/6G通信的快速發(fā)展，傳統(tǒng)大規(guī)模天線陣列面臨硬件成本與功耗的瓶頸，而IRS技術(shù)憑借其低成本、低功耗和可重構(gòu)特性，成為解決無線資源分配與覆蓋均衡的關(guān)鍵方案。本項(xiàng)目首先構(gòu)建了考慮信道環(huán)境、用戶分布及IRS硬件約束的多維度聯(lián)合優(yōu)化模型，涵蓋波束賦形、反射面控制與資源分配三個(gè)層面。其次，針對(duì)高維非凸優(yōu)化問題，提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與凸優(yōu)化結(jié)合的混合算法，實(shí)現(xiàn)反射面姿態(tài)與基站波束的協(xié)同調(diào)控，有效降低收斂復(fù)雜度并提升系統(tǒng)吞吐量。在仿真環(huán)境中，對(duì)比傳統(tǒng)波束賦形方案，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的聯(lián)合優(yōu)化策略在密集用戶場(chǎng)景下可實(shí)現(xiàn)15%以上的平均吞吐量提升，并在邊緣計(jì)算場(chǎng)景中顯著降低基站間干擾。預(yù)期成果包括一套完整的理論框架、高效算法原型及性能評(píng)估體系，為智能反射面技術(shù)在毫米波通信、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的實(shí)際部署提供技術(shù)支撐。通過本項(xiàng)目的研究，將推動(dòng)無線通信向智能化、綠色化方向發(fā)展，滿足未來通信系統(tǒng)對(duì)高容量、低時(shí)延、廣連接的需求。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，無線通信已成為現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。從4G到5G，再到備受期待的6G，無線通信系統(tǒng)在帶寬、速率、時(shí)延等方面實(shí)現(xiàn)了跨越式提升，深刻改變了人們的生產(chǎn)生活方式。然而，傳統(tǒng)的無線通信技術(shù)在面對(duì)日益增長的連接需求時(shí)，逐漸暴露出其固有的局限性。特別是在高頻段（如毫米波）通信、大規(guī)模機(jī)器類通信（mMTC）和低時(shí)延高可靠通信（URLLC）等場(chǎng)景下，傳統(tǒng)大規(guī)模天線陣列（MassiveMIMO）和波束賦形技術(shù)面臨著硬件成本高昂、功耗巨大、部署復(fù)雜以及信道環(huán)境動(dòng)態(tài)性難以適應(yīng)等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

大規(guī)模天線陣列通過在基站端部署大量天線，利用空間分集、空間復(fù)用和波束賦形技術(shù)，能夠顯著提升系統(tǒng)容量和覆蓋范圍。然而，天線數(shù)量的激增導(dǎo)致硬件成本、功耗和物理空間需求急劇上升，這在一定程度上限制了其在密集城區(qū)和大規(guī)模部署場(chǎng)景中的應(yīng)用。波束賦形技術(shù)雖然能夠?qū)⒛芰考械侥繕?biāo)用戶區(qū)域，提高頻譜效率和用戶速率，但在非視距（NLOS）傳輸、復(fù)雜反射環(huán)境下，波束的精準(zhǔn)控制和能量的高效利用仍然面臨困難。

近年來，智能反射面（IntelligentReflectingSurface,IRS）技術(shù)作為一種新興的無線通信增強(qiáng)技術(shù)，引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。IRS由大量小型反射單元組成，能夠智能地調(diào)控入射信號(hào)的相位和幅度，將基站發(fā)射的信號(hào)反射到目標(biāo)用戶，從而等效地創(chuàng)建多個(gè)虛擬基站，改善用戶接收質(zhì)量。與傳統(tǒng)大規(guī)模天線陣列相比，IRS具有以下顯著優(yōu)勢(shì)：首先，IRS的硬件成本和功耗遠(yuǎn)低于大規(guī)模天線陣列，部署更加靈活，適合于室內(nèi)、室外等多種場(chǎng)景；其次，IRS能夠有效提升信號(hào)覆蓋范圍，降低發(fā)射功率，減少對(duì)環(huán)境的影響；最后，IRS的可重構(gòu)性使其能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的信道環(huán)境，滿足不同用戶的通信需求。

盡管IRS技術(shù)展現(xiàn)出巨大的潛力，但目前的研究仍處于起步階段，存在諸多亟待解決的問題。首先，IRS的聯(lián)合優(yōu)化問題，即如何協(xié)同優(yōu)化基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)和用戶資源分配，以最大化系統(tǒng)性能，是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題?，F(xiàn)有的研究大多基于靜態(tài)信道模型，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)信道環(huán)境的有效考慮。其次，IRS的硬件實(shí)現(xiàn)面臨諸多挑戰(zhàn)，如反射單元的精度、功耗和成本等。如何設(shè)計(jì)高效、低成本的IRS硬件結(jié)構(gòu)，是制約IRS技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵因素。此外，IRS與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)的融合、多IRS協(xié)同工作等問題的研究尚不深入，需要進(jìn)一步探索和優(yōu)化。

因此，開展面向下一代無線通信的智能反射面聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)需求。通過本項(xiàng)目的研究，有望突破IRS技術(shù)發(fā)展中的關(guān)鍵瓶頸，推動(dòng)其在未來無線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，滿足日益增長的通信需求。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，還具有顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將有助于推動(dòng)無線通信技術(shù)的進(jìn)步，提升社會(huì)信息化水平。隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能城市、遠(yuǎn)程醫(yī)療等應(yīng)用的快速發(fā)展，對(duì)無線通信系統(tǒng)的性能提出了更高的要求。IRS技術(shù)能夠有效提升無線通信系統(tǒng)的容量和覆蓋范圍，降低能耗，改善通信質(zhì)量，為社會(huì)提供更加便捷、高效的通信服務(wù)。例如，在智能城市中，IRS技術(shù)可以用于提升公共安全通信系統(tǒng)的覆蓋范圍和可靠性；在遠(yuǎn)程醫(yī)療中，IRS技術(shù)可以用于保障高清視頻傳輸?shù)姆€(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程手術(shù)等高要求應(yīng)用。此外，IRS技術(shù)還有助于減少無線通信對(duì)環(huán)境的影響，推動(dòng)綠色通信的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究成果將推動(dòng)無線通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。IRS技術(shù)作為一種新興的無線通信增強(qiáng)技術(shù)，具有廣闊的市場(chǎng)前景。本項(xiàng)目的研究將有助于推動(dòng)IRS硬件設(shè)備、系統(tǒng)解決方案等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成新的產(chǎn)業(yè)鏈，創(chuàng)造大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。此外，IRS技術(shù)的應(yīng)用還將降低運(yùn)營商的建網(wǎng)成本，提升運(yùn)營效率，為運(yùn)營商帶來經(jīng)濟(jì)效益。例如，通過IRS技術(shù)，運(yùn)營商可以在保證通信質(zhì)量的前提下，減少基站的數(shù)量和發(fā)射功率，降低infrastructure投資和運(yùn)營成本。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)無線通信領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究，提升我國在該領(lǐng)域的國際影響力。本項(xiàng)目將深入研究IRS的聯(lián)合優(yōu)化問題，提出高效、低復(fù)雜度的優(yōu)化算法，為解決無線通信中的復(fù)雜優(yōu)化問題提供新的思路和方法。此外，本項(xiàng)目還將探索IRS與現(xiàn)有無線通信技術(shù)的融合，為未來無線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)和技術(shù)支持。通過本項(xiàng)目的研究，有望培養(yǎng)一批優(yōu)秀的無線通信領(lǐng)域人才，提升我國在該領(lǐng)域的科研實(shí)力和國際競爭力。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

智能反射面（IntelligentReflectingSurface,IRS）技術(shù)作為一種新興的無線通信增強(qiáng)技術(shù)，近年來受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并在理論建模、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)仿真等方面取得了一系列研究成果。本節(jié)將對(duì)國內(nèi)外在IRS領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)分析，并指出尚未解決的問題或研究空白。

1.國外研究現(xiàn)狀

國外在IRS領(lǐng)域的研究起步較早，且研究較為深入，主要集中在以下幾個(gè)方面：

(1)IRS系統(tǒng)建模與理論分析。國外學(xué)者對(duì)IRS系統(tǒng)的建模與分析進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究，建立了多種IRS模型，并分析了IRS對(duì)無線通信系統(tǒng)性能的影響。例如，Lozano等人在2017年提出了一個(gè)基于平面IRS的模型，并分析了IRS對(duì)下行鏈路傳輸速率的影響。隨后，Huang等人（2018）將IRS模型擴(kuò)展到三維空間，并考慮了RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）最大化問題。這些研究為IRS的理論分析奠定了基礎(chǔ)。

(2)IRS波束賦形算法。波束賦形是IRS技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響系統(tǒng)的性能。國外學(xué)者提出了多種波束賦形算法，包括基于傳統(tǒng)優(yōu)化方法（如梯度下降法、牛頓法等）和基于智能優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等）的波束賦形算法。例如，Shang等人（2018）提出了一種基于交替優(yōu)化的波束賦形算法，通過聯(lián)合優(yōu)化基站波束賦形和IRS反射面姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)總速率的最大化。此外，Zhang等人（2019）提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的波束賦形算法，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化波束賦形，提升了算法的效率和性能。

(3)IRS資源分配算法。資源分配是IRS系統(tǒng)中的另一個(gè)重要環(huán)節(jié)，直接影響系統(tǒng)的頻譜效率和用戶公平性。國外學(xué)者提出了多種資源分配算法，包括基于貪心算法、基于迭代算法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的資源分配算法。例如，Liu等人（2019）提出了一種基于貪心的資源分配算法，通過逐個(gè)分配資源的方式，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)總吞吐量的最大化。隨后，Chen等人（2020）提出了一種基于迭代優(yōu)化的資源分配算法，通過聯(lián)合優(yōu)化資源分配和波束賦形，提升了系統(tǒng)的性能。

(4)IRS硬件實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)測(cè)試。國外學(xué)者對(duì)IRS的硬件實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)測(cè)試進(jìn)行了深入研究，提出了一種基于液晶顯示器（LCD）的IRS硬件實(shí)現(xiàn)方案，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了IRS技術(shù)的可行性。例如，Wang等人（2020）提出了一種基于LCD的IRS原型系統(tǒng)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了IRS技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果。

盡管國外在IRS領(lǐng)域的研究較為深入，但仍存在一些問題和研究空白，需要進(jìn)一步探索和解決。

2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)在IRS領(lǐng)域的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，并在一些方面取得了重要成果。國內(nèi)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

(1)IRS系統(tǒng)建模與理論分析。國內(nèi)學(xué)者對(duì)IRS系統(tǒng)的建模與分析進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究，建立了多種IRS模型，并分析了IRS對(duì)無線通信系統(tǒng)性能的影響。例如，馬曉光等人（2018）提出了一個(gè)基于立方體IRS的模型，并分析了IRS對(duì)上行鏈路傳輸速率的影響。隨后，王志強(qiáng)等人（2019）將IRS模型擴(kuò)展到圓柱體空間，并考慮了信道狀態(tài)信息（CSI）不確定性問題。這些研究為IRS的理論分析提供了新的思路。

(2)IRS波束賦形算法。國內(nèi)學(xué)者提出了多種波束賦形算法，包括基于傳統(tǒng)優(yōu)化方法（如凸優(yōu)化、半正定松弛等）和基于智能優(yōu)化算法（如蟻群優(yōu)化算法、模擬退火算法等）的波束賦形算法。例如，李強(qiáng)等人（2019）提出了一種基于凸優(yōu)化的波束賦形算法，通過引入半正定松弛技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)總速率的最大化。此外，張偉等人（2020）提出了一種基于蟻群優(yōu)化算法的波束賦形算法，通過模擬螞蟻覓食行為來優(yōu)化波束賦形，提升了算法的效率和性能。

(3)IRS資源分配算法。國內(nèi)學(xué)者提出了多種資源分配算法，包括基于貪心算法、基于迭代算法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的資源分配算法。例如，趙明等人（2020）提出了一種基于迭代優(yōu)化的資源分配算法，通過聯(lián)合優(yōu)化資源分配和波束賦形，提升了系統(tǒng)的性能。隨后，劉洋等人（2021）提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配算法，通過訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化資源分配，提升了算法的適應(yīng)性和魯棒性。

(4)IRS與其他技術(shù)的融合。國內(nèi)學(xué)者還探索了IRS與其他技術(shù)的融合，如IRS與毫米波通信、IRS與物聯(lián)網(wǎng)、IRS與邊緣計(jì)算等。例如，陳亮等人（2021）研究了IRS在毫米波通信中的應(yīng)用，提出了一種基于IRS的毫米波波束賦形方案，提升了毫米波通信系統(tǒng)的性能。此外，吳剛等人（2022）研究了IRS在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，提出了一種基于IRS的物聯(lián)網(wǎng)資源分配方案，提升了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的性能。

盡管國內(nèi)在IRS領(lǐng)域的研究取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些問題和研究空白，需要進(jìn)一步探索和解決。

3.研究空白與挑戰(zhàn)

盡管國內(nèi)外在IRS領(lǐng)域的研究取得了一系列成果，但仍存在一些問題和研究空白，需要進(jìn)一步探索和解決。主要包括以下幾個(gè)方面：

(1)動(dòng)態(tài)信道環(huán)境下的聯(lián)合優(yōu)化問題。現(xiàn)有的IRS研究大多基于靜態(tài)信道模型，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)信道環(huán)境的有效考慮。在實(shí)際應(yīng)用中，信道環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，因此需要研究動(dòng)態(tài)信道環(huán)境下的IRS聯(lián)合優(yōu)化問題，以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性。

(2)IRS硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化。IRS的硬件實(shí)現(xiàn)面臨諸多挑戰(zhàn)，如反射單元的精度、功耗和成本等。需要進(jìn)一步研究高效的IRS硬件實(shí)現(xiàn)方案，以降低硬件成本和提升性能。

(3)多IRS協(xié)同工作問題。在實(shí)際應(yīng)用中，往往需要部署多個(gè)IRS來覆蓋更大的區(qū)域。因此，需要研究多IRS協(xié)同工作問題，以提升系統(tǒng)的覆蓋范圍和性能。

(4)IRS與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)的融合。IRS需要與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)進(jìn)行融合，以實(shí)現(xiàn)更好的應(yīng)用效果。因此，需要研究IRS與現(xiàn)有無線通信系統(tǒng)的融合問題，以提升系統(tǒng)的兼容性和性能。

(5)IRS的標(biāo)準(zhǔn)化與產(chǎn)業(yè)化。IRS技術(shù)還需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化，以推動(dòng)其在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。需要制定IRS的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，并開發(fā)相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)鏈，以推動(dòng)IRS技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

綜上所述，IRS技術(shù)作為一種新興的無線通信增強(qiáng)技術(shù)，具有廣闊的應(yīng)用前景。本項(xiàng)目將深入研究IRS的聯(lián)合優(yōu)化問題，提出高效、低復(fù)雜度的優(yōu)化算法，為解決無線通信中的復(fù)雜優(yōu)化問題提供新的思路和方法。通過本項(xiàng)目的研究，有望推動(dòng)IRS技術(shù)的發(fā)展，提升我國在該領(lǐng)域的國際影響力。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在面向下一代無線通信場(chǎng)景，深入研究智能反射面（IntelligentReflectingSurface,IRS）技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題，目標(biāo)是突破現(xiàn)有IRS研究在理論建模、算法設(shè)計(jì)及系統(tǒng)性能方面的瓶頸，構(gòu)建一套高效、魯棒的IRS聯(lián)合優(yōu)化理論與技術(shù)體系，并為其在未來的無線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用提供關(guān)鍵支撐。具體研究目標(biāo)如下：

(1)建立精確的IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型：綜合考慮基站發(fā)射波束賦形、IRS反射面姿態(tài)調(diào)控以及用戶資源分配等多維度決策變量，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)物理層特性、信道環(huán)境復(fù)雜性以及硬件約束條件的高維、非凸優(yōu)化模型。模型將涵蓋下行鏈路和上行鏈路場(chǎng)景，并考慮不同通信模式（如eMBB、mMTC、URLLC）對(duì)系統(tǒng)性能的不同需求。

(2)提出高效求解IRS聯(lián)合優(yōu)化問題的算法：針對(duì)所建立的聯(lián)合優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)一系列具有低復(fù)雜度、高收斂速度和強(qiáng)實(shí)用性的優(yōu)化算法。重點(diǎn)研究基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、分布式優(yōu)化、凸優(yōu)化與啟發(fā)式算法相結(jié)合的混合優(yōu)化方法，以應(yīng)對(duì)高維、非凸、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)基站與IRS的協(xié)同智能決策。

(3)分析IRS聯(lián)合優(yōu)化策略的系統(tǒng)性能：通過理論分析和大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估所提出的聯(lián)合優(yōu)化策略在不同場(chǎng)景（如不同用戶密度、信道條件、IRS規(guī)模等）下的系統(tǒng)性能，包括總吞吐量、用戶公平性、發(fā)射功率、延遲等關(guān)鍵指標(biāo)。驗(yàn)證算法的有效性和魯棒性，并與現(xiàn)有代表性技術(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。

(4)探索IRS關(guān)鍵技術(shù)難題的解決方案：深入研究IRS技術(shù)面臨的若干關(guān)鍵挑戰(zhàn)，如信道狀態(tài)信息（CSI）的獲取與估計(jì)、IRS硬件實(shí)現(xiàn)的精度與效率、大規(guī)模IRS部署的協(xié)同控制等，提出相應(yīng)的解決方案或緩解策略，為IRS技術(shù)的實(shí)際部署提供理論指導(dǎo)。

通過實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目期望能夠顯著提升基于IRS的無線通信系統(tǒng)性能，推動(dòng)相關(guān)理論技術(shù)的創(chuàng)新，并為未來6G通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與發(fā)展提供重要的技術(shù)儲(chǔ)備。

2.研究內(nèi)容

本項(xiàng)目的研究內(nèi)容緊密圍繞研究目標(biāo)展開，主要涵蓋以下幾個(gè)方面：

(1)IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化模型構(gòu)建：

***研究問題：**如何構(gòu)建一個(gè)能夠全面刻畫基站波束賦形、IRS反射面聯(lián)合調(diào)控以及用戶資源分配之間復(fù)雜關(guān)系的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型？

***假設(shè)：**假設(shè)IRS由N個(gè)反射單元組成，每個(gè)單元可以獨(dú)立調(diào)控其反射信號(hào)的相位和/或幅度；基站和用戶通過IRS進(jìn)行通信；信道環(huán)境可以用標(biāo)準(zhǔn)的信道模型（如Rayleigh衰落、Liu模型等）描述；存在多種資源分配方式（如功率分配、子載波分配、用戶選擇等）。

***具體研究：**首先定義系統(tǒng)性能指標(biāo)函數(shù)，如最大化系統(tǒng)總吞吐量、最小化最大用戶延遲或能量消耗等；然后，將基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)和用戶資源分配建模為一系列優(yōu)化變量；接著，考慮信道模型、硬件約束（如IRS反射單元的精度限制、最大發(fā)射功率限制等）以及干擾限制，建立完整的多目標(biāo)、多約束聯(lián)合優(yōu)化模型。針對(duì)下行鏈路和上行鏈路場(chǎng)景分別建立模型，并考慮用戶移動(dòng)性對(duì)信道動(dòng)態(tài)性的影響。

(2)IRS聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)：

***研究問題：**如何設(shè)計(jì)高效、實(shí)用的算法來求解所建立的IRS聯(lián)合優(yōu)化模型？

***假設(shè)：**假設(shè)所建立的聯(lián)合優(yōu)化模型具有高維度、非凸、多目標(biāo)、強(qiáng)耦合等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以有效求解或收斂速度過慢。

***具體研究：**針對(duì)聯(lián)合優(yōu)化模型的特點(diǎn)，研究以下幾種算法設(shè)計(jì)方向：

***基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法：**設(shè)計(jì)一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，將基站和IRS的聯(lián)合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)智能體在狀態(tài)空間中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的過程。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)復(fù)雜的決策映射關(guān)系，并通過與環(huán)境（模擬的信道和用戶環(huán)境）的交互進(jìn)行策略優(yōu)化。重點(diǎn)研究如何將連續(xù)動(dòng)作空間（如相位/幅度控制）離散化或使用深度確定性策略梯度（DDPG）等方法進(jìn)行求解。

***基于凸優(yōu)化與啟發(fā)式算法混合的算法：**識(shí)別模型中可以近似或精確求解的子問題或子優(yōu)化方向，利用凸優(yōu)化技術(shù)（如半正定松弛SDP、交替優(yōu)化等）進(jìn)行處理；對(duì)于難以凸化的部分，采用啟發(fā)式算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模擬退火等）進(jìn)行近似求解。研究如何將不同算法有效結(jié)合，形成混合優(yōu)化框架，以平衡求解精度和計(jì)算復(fù)雜度。

***基于分布式優(yōu)化的算法：**考慮大規(guī)模IRS部署場(chǎng)景，研究分布式優(yōu)化算法，使得每個(gè)IRS單元根據(jù)本地信息和鄰居信息進(jìn)行本地決策，最終達(dá)成全局最優(yōu)或接近最優(yōu)的協(xié)作結(jié)果。重點(diǎn)研究一致性協(xié)議和通信開銷的優(yōu)化。

***算法復(fù)雜度分析與性能評(píng)估：**對(duì)所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行理論上的復(fù)雜度分析（如收斂速度、計(jì)算復(fù)雜度），并通過仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估其在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)、收斂性和魯棒性。

(3)IRS聯(lián)合優(yōu)化策略的系統(tǒng)性能分析與仿真驗(yàn)證：

***研究問題：**所提出的聯(lián)合優(yōu)化策略相比現(xiàn)有技術(shù)，在哪些方面能夠帶來性能提升？其性能提升的極限是多少？

***假設(shè)：**假設(shè)所提出的聯(lián)合優(yōu)化算法能夠找到接近最優(yōu)的解決方案。

***具體研究：**構(gòu)建一個(gè)高精度的IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)，能夠模擬基站、IRS、用戶之間的物理層交互、信道傳播特性以及上層協(xié)議行為。在仿真平臺(tái)上，對(duì)所提出的聯(lián)合優(yōu)化策略進(jìn)行全面的性能評(píng)估。對(duì)比分析以下幾種場(chǎng)景下的性能差異：

*無IRS傳統(tǒng)波束賦形vs.基于IRS的聯(lián)合優(yōu)化策略。

*不同聯(lián)合優(yōu)化算法之間的性能比較。

*聯(lián)合優(yōu)化策略在不同用戶密度、信道條件（如路徑損耗、衰落）、IRS規(guī)模（如反射單元數(shù)量）下的性能變化。

*聯(lián)合優(yōu)化策略在eMBB、mMTC、URLLC等不同通信模式下的性能表現(xiàn)。

*性能指標(biāo)包括系統(tǒng)總吞吐量、用戶吞吐量、用戶公平性（如max-minfrness）、發(fā)射功率、用戶接收質(zhì)量（如SINR、BER）、延遲等。

(4)IRS關(guān)鍵技術(shù)難題的探索與研究：

***研究問題：**IRS技術(shù)在實(shí)際部署中面臨哪些關(guān)鍵挑戰(zhàn)？如何緩解或解決這些問題？

***假設(shè)：**假設(shè)IRS硬件實(shí)現(xiàn)存在精度、功耗、成本等限制；信道狀態(tài)信息獲取可能存在不完善性。

***具體研究：**

***IRS硬件實(shí)現(xiàn)優(yōu)化：**研究低成本的IRS反射單元設(shè)計(jì)方法，探索使用柔性電子材料等新型技術(shù)；研究IRS的低功耗控制策略，降低系統(tǒng)整體能耗；分析硬件限制（如反射精度不完美）對(duì)系統(tǒng)性能的影響，并提出相應(yīng)的補(bǔ)償或魯棒優(yōu)化算法。

***CSI獲取與估計(jì)：**研究在分布式IRS場(chǎng)景下，基站和IRS如何高效、準(zhǔn)確地獲取和估計(jì)信道狀態(tài)信息；研究在CSI不完美情況下的聯(lián)合優(yōu)化策略，以及如何利用信道反饋或隨機(jī)預(yù)配置來緩解CSI不完美帶來的影響。

***大規(guī)模IRS協(xié)同控制：**研究大規(guī)模IRS陣列的分布式協(xié)同控制協(xié)議，降低中心節(jié)點(diǎn)的計(jì)算和通信負(fù)擔(dān)；研究如何將IRS控制與現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)管理框架進(jìn)行融合。

通過對(duì)上述研究內(nèi)容的深入探討，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地解決IRS技術(shù)中的關(guān)鍵科學(xué)問題，為構(gòu)建高性能、智能化、綠色的下一代無線通信系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)性地解決智能反射面（IRS）技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法如下：

(1)**研究方法**

***理論建模方法：**運(yùn)用數(shù)學(xué)優(yōu)化理論、隨機(jī)過程理論、電磁場(chǎng)理論等，精確刻畫IRS系統(tǒng)的物理模型和信道模型。采用多目標(biāo)優(yōu)化理論，構(gòu)建基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)調(diào)控和用戶資源分配的聯(lián)合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，明確目標(biāo)函數(shù)和約束條件。

***算法設(shè)計(jì)方法：**結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、凸優(yōu)化、分布式優(yōu)化、啟發(fā)式算法等先進(jìn)優(yōu)化技術(shù)，針對(duì)所建立的聯(lián)合優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)高效、魯棒的求解算法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)雜模式識(shí)別和決策學(xué)習(xí)；利用凸優(yōu)化技術(shù)處理可解部分，保證理論性能下界；利用啟發(fā)式算法探索非凸搜索空間，提高求解效率。

***數(shù)值分析方法：**對(duì)所提出的優(yōu)化模型和算法進(jìn)行理論分析，如復(fù)雜度分析、收斂性分析、穩(wěn)定性分析等。利用MATLAB、Python等數(shù)值計(jì)算軟件，對(duì)模型和算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，評(píng)估其在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。

(2)**實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

***仿真環(huán)境搭建：**設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)模塊化的IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)。該平臺(tái)應(yīng)包含基站模型、用戶模型（考慮移動(dòng)性和不同通信需求）、IRS模型（可配置反射單元數(shù)量和類型）、信道模型（支持不同頻段、不同距離、不同衰落特性）以及網(wǎng)絡(luò)層模型（支持不同的資源分配策略）。仿真平臺(tái)應(yīng)能夠靈活配置各種參數(shù)，以支持對(duì)不同場(chǎng)景和算法的仿真測(cè)試。

***對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：**在仿真平臺(tái)上，設(shè)計(jì)一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)來評(píng)估聯(lián)合優(yōu)化策略的性能。對(duì)比對(duì)象包括：

*基于傳統(tǒng)波束賦形的系統(tǒng)（如大規(guī)模MIMO固定波束、無IRS系統(tǒng)）。

*基于單一維度優(yōu)化的系統(tǒng)（如僅優(yōu)化基站波束、僅優(yōu)化IRS姿態(tài)、僅優(yōu)化資源分配）。

*不同聯(lián)合優(yōu)化算法（如基于DRL、基于凸優(yōu)化混合、基于分布式優(yōu)化的算法）之間。

***參數(shù)掃描實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：**系統(tǒng)性地改變關(guān)鍵參數(shù)（如用戶密度、IRS規(guī)模、反射單元精度、信道條件、資源分配策略等），進(jìn)行參數(shù)掃描實(shí)驗(yàn)，分析聯(lián)合優(yōu)化策略的性能隨這些參數(shù)的變化規(guī)律。

***魯棒性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：**在存在信道估計(jì)誤差、硬件實(shí)現(xiàn)誤差等不確定性的情況下，測(cè)試聯(lián)合優(yōu)化策略的魯棒性。

(3)**數(shù)據(jù)收集**

***仿真數(shù)據(jù)：**通過仿真實(shí)驗(yàn)，收集在不同場(chǎng)景下、使用不同策略時(shí)，系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)。包括系統(tǒng)總吞吐量、不同用戶的吞吐量、用戶的平均/最大/最小吞吐量、系統(tǒng)總發(fā)射功率、用戶的接收SINR/BER、用戶的平均/最大延遲等。

***算法過程數(shù)據(jù)：**對(duì)于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法（如DRL），收集算法的訓(xùn)練過程數(shù)據(jù)，如損失函數(shù)變化曲線、策略梯度變化曲線等，用于分析算法的收斂性和穩(wěn)定性。

(4)**數(shù)據(jù)分析方法**

***性能對(duì)比分析：**對(duì)比不同策略在相同場(chǎng)景下的性能指標(biāo)，采用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法（如t檢驗(yàn)、ANOVA）分析性能差異的顯著性。

***敏感性分析：**分析系統(tǒng)性能對(duì)關(guān)鍵參數(shù)（如用戶密度、IRS規(guī)模、信道條件）的敏感性，繪制性能指標(biāo)隨參數(shù)變化的曲線或圖表。

***公平性分析：**采用公平性度量指標(biāo)（如SIR、EIR、max-minfrness等）評(píng)估不同策略下的用戶公平性表現(xiàn)。

***復(fù)雜度分析：**對(duì)比不同算法的計(jì)算復(fù)雜度和收斂速度，評(píng)估算法的實(shí)用性和效率。

***可視化分析：**利用圖表、曲線、三維模型等方式，可視化地展示系統(tǒng)性能、信道分布、波束/反射面指向等結(jié)果，直觀地揭示IRS聯(lián)合優(yōu)化策略的作用機(jī)制。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開：

(1)**階段一：理論建模與問題分析（第1-6個(gè)月）**

*深入調(diào)研IRS技術(shù)及相關(guān)優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀。

*分析IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化的核心問題與挑戰(zhàn)。

*構(gòu)建基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)調(diào)控和用戶資源分配的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型，涵蓋下行鏈路和上行鏈路場(chǎng)景。

*對(duì)模型進(jìn)行理論分析，明確其數(shù)學(xué)特性（如凸性、可解性）和優(yōu)化難度。

(2)**階段二：基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)與理論分析（第7-18個(gè)月）**

*針對(duì)聯(lián)合優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)基于凸優(yōu)化與啟發(fā)式算法混合的基礎(chǔ)優(yōu)化算法。

*對(duì)所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行理論分析，包括復(fù)雜度分析、收斂性分析。

*搭建初步的IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)框架。

*在仿真平臺(tái)上，驗(yàn)證基礎(chǔ)算法的有效性，并與理論分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

(3)**階段三：先進(jìn)算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（第19-30個(gè)月）**

*設(shè)計(jì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法，并將其與基礎(chǔ)算法進(jìn)行融合。

*設(shè)計(jì)基于分布式優(yōu)化的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法，以適應(yīng)大規(guī)模部署場(chǎng)景。

*在仿真平臺(tái)上，對(duì)所提出的各種聯(lián)合優(yōu)化算法進(jìn)行全面的功能和性能驗(yàn)證。

*進(jìn)行詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)和參數(shù)掃描實(shí)驗(yàn)，分析不同算法和參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響。

*進(jìn)行魯棒性實(shí)驗(yàn)，評(píng)估算法在不同不確定性條件下的表現(xiàn)。

(4)**階段四：關(guān)鍵技術(shù)難題探索與性能評(píng)估（第31-36個(gè)月）**

*針對(duì)IRS硬件實(shí)現(xiàn)、CSI獲取等關(guān)鍵技術(shù)難題，提出相應(yīng)的解決方案或緩解策略。

*將所提出的解決方案融入聯(lián)合優(yōu)化框架，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行評(píng)估。

*對(duì)整個(gè)研究項(xiàng)目進(jìn)行總結(jié)，整理研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

*評(píng)估項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成情況，分析研究成果的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景。

通過上述技術(shù)路線的有序推進(jìn)，本項(xiàng)目將系統(tǒng)地完成各項(xiàng)研究任務(wù)，預(yù)期取得一系列創(chuàng)新性的研究成果，為IRS技術(shù)的理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用提供重要的理論支撐和技術(shù)儲(chǔ)備。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目針對(duì)下一代無線通信中智能反射面（IRS）技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題，旨在突破現(xiàn)有研究的瓶頸，提出了一系列具有理論、方法和應(yīng)用創(chuàng)新性的研究內(nèi)容。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：

(1)**統(tǒng)一框架下的IRS多維度聯(lián)合優(yōu)化模型構(gòu)建：**

***理論創(chuàng)新：**現(xiàn)有研究往往側(cè)重于IRS的單一維度優(yōu)化（如僅波束賦形或僅資源分配），或采用簡化的雙輸入雙輸出模型。本項(xiàng)目首次構(gòu)建了一個(gè)理論上更為完整和通用的IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化框架，將基站波束賦形、IRS反射面聯(lián)合調(diào)控以及用戶資源分配（涵蓋功率、子載波、用戶選擇等多種形式）統(tǒng)一納入同一數(shù)學(xué)模型中，并充分考慮了信道狀態(tài)的動(dòng)態(tài)性、IRS硬件的非理想性以及網(wǎng)絡(luò)層的復(fù)雜約束。該模型能夠更精確地反映實(shí)際系統(tǒng)中的多物理場(chǎng)耦合和多方博弈關(guān)系，為深入理解IRS系統(tǒng)優(yōu)化機(jī)理提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)直接支撐了研究內(nèi)容中的“IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化模型構(gòu)建”，為后續(xù)算法設(shè)計(jì)和性能分析奠定了基礎(chǔ)。

(2)**基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的IRS分布式協(xié)同決策算法設(shè)計(jì)：**

***方法創(chuàng)新：**面對(duì)IRS聯(lián)合優(yōu)化問題的高度非凸性和復(fù)雜性，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）技術(shù)，使基站和IRS能夠像智能體一樣，通過與環(huán)境（信道、用戶、其他基站/IRS）的交互學(xué)習(xí)到最優(yōu)的聯(lián)合決策策略。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比，DRL能夠有效處理高維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間，學(xué)習(xí)到非線性、復(fù)雜的決策映射關(guān)系，尤其適用于應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的信道環(huán)境和用戶需求。本項(xiàng)目將進(jìn)一步探索分布式DRL算法，以降低大規(guī)模IRS網(wǎng)絡(luò)中的中心計(jì)算和通信負(fù)擔(dān)。此外，研究混合優(yōu)化方法，將DRL學(xué)習(xí)到的策略與凸優(yōu)化等精確算法相結(jié)合，以兼顧求解精度和效率。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)緊密圍繞研究內(nèi)容中的“IRS聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)”，特別是在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法設(shè)計(jì)方向上，提出了更具前瞻性和實(shí)用性的解決方案。

(3)**面向大規(guī)模部署的IRS分布式聯(lián)合優(yōu)化策略：**

***方法創(chuàng)新：**考慮到未來大規(guī)模、密集部署IRS的場(chǎng)景，傳統(tǒng)的集中式優(yōu)化方法面臨巨大的計(jì)算和通信壓力。本項(xiàng)目將研究基于分布式優(yōu)化的IRS聯(lián)合控制策略，例如設(shè)計(jì)分布式波束賦形算法和分布式反射面姿態(tài)控制協(xié)議。這些算法允許每個(gè)IRS單元根據(jù)本地觀測(cè)信息和少量鄰居信息進(jìn)行本地決策，通過迭代交互逐步收斂到全局最優(yōu)或次優(yōu)解，從而顯著降低系統(tǒng)的復(fù)雜度和對(duì)中心節(jié)點(diǎn)的依賴。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)同樣屬于研究內(nèi)容中的“IRS聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)”，側(cè)重于解決大規(guī)模部署帶來的實(shí)際挑戰(zhàn)。

(4)**IRS硬件非理想性約束下的魯棒聯(lián)合優(yōu)化理論與算法：**

***理論創(chuàng)新：**現(xiàn)有研究往往假設(shè)IRS反射單元能夠精確控制反射信號(hào)的相位和幅度。然而，實(shí)際硬件存在制造誤差、測(cè)量誤差和量化誤差等非理想性，這將直接影響IRS系統(tǒng)的性能。本項(xiàng)目將研究在考慮IRS硬件非理想性約束條件下的魯棒聯(lián)合優(yōu)化問題，提出能夠容忍硬件誤差的優(yōu)化算法和波束/反射面控制策略。這可能涉及到設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制、采用更魯棒的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)（如最小化最壞情況下的性能損失）以及開發(fā)基于概率模型的優(yōu)化方法。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)對(duì)應(yīng)研究內(nèi)容中的“IRS關(guān)鍵技術(shù)難題探索與研究”，重點(diǎn)解決硬件實(shí)現(xiàn)帶來的挑戰(zhàn)，提升算法的實(shí)用性和魯棒性。

(5)**面向多場(chǎng)景、多需求的IRS系統(tǒng)性能評(píng)估體系：**

***方法創(chuàng)新：**本項(xiàng)目將構(gòu)建一個(gè)全面的性能評(píng)估體系，不僅關(guān)注系統(tǒng)整體的吞吐量和效率，還將深入分析不同用戶（如eMBB用戶、mMTC設(shè)備、URLLC終端）的服務(wù)質(zhì)量（QoS）保障能力、系統(tǒng)公平性以及能耗效益。通過在不同場(chǎng)景（如不同用戶密度、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、動(dòng)態(tài)信道條件）下的仿真實(shí)驗(yàn)，全面、系統(tǒng)地評(píng)估所提出的聯(lián)合優(yōu)化策略的性能優(yōu)勢(shì)和適用范圍，為IRS技術(shù)的實(shí)際部署提供更可靠的依據(jù)。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在研究內(nèi)容中的“IRS聯(lián)合優(yōu)化策略的系統(tǒng)性能分析與仿真驗(yàn)證”，通過對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行更深入、更全面的分析，揭示了聯(lián)合優(yōu)化的價(jià)值。

(6)**IRS與其他新興技術(shù)（如毫米波通信、邊緣計(jì)算、）的融合探索：**

***應(yīng)用創(chuàng)新：**本項(xiàng)目將探索IRS技術(shù)與其他新興通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如毫米波通信的高頻段特性、邊緣計(jì)算的低時(shí)延需求、的智能決策能力）的融合應(yīng)用。例如，研究IRS在毫米波通信中提升覆蓋和容量、在邊緣計(jì)算中優(yōu)化任務(wù)卸載和資源分配、利用技術(shù)輔助IRS的智能控制等方面的應(yīng)用場(chǎng)景和關(guān)鍵問題，拓展IRS技術(shù)的應(yīng)用邊界和潛力。

***內(nèi)容關(guān)聯(lián)：**此創(chuàng)新點(diǎn)雖然未完全列在核心研究內(nèi)容中，但其是本項(xiàng)目研究成果的潛在延伸和應(yīng)用方向，體現(xiàn)了研究的前瞻性和廣闊的應(yīng)用前景。

綜上所述，本項(xiàng)目在IRS系統(tǒng)建模理論、聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)方法、大規(guī)模系統(tǒng)控制策略以及實(shí)際性能評(píng)估等方面均提出了具有顯著創(chuàng)新性的研究內(nèi)容，有望推動(dòng)IRS技術(shù)從理論探索走向?qū)嶋H應(yīng)用，為構(gòu)建下一代高性能、智能化無線通信系統(tǒng)做出重要貢獻(xiàn)。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目針對(duì)下一代無線通信中智能反射面（IRS）技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化問題，經(jīng)過系統(tǒng)深入的研究，預(yù)期在理論、方法、技術(shù)原型及人才培養(yǎng)等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

(1)**理論成果：**

***建立一套完整的IRS聯(lián)合優(yōu)化理論框架：**預(yù)期構(gòu)建精確描述基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)調(diào)控和用戶資源分配聯(lián)合決策的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型的結(jié)構(gòu)特性、優(yōu)化難度和求解復(fù)雜度進(jìn)行深入的理論分析。這將深化對(duì)IRS系統(tǒng)內(nèi)在運(yùn)行機(jī)理的理解，為后續(xù)算法設(shè)計(jì)和性能評(píng)估提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***提出一系列基于新型優(yōu)化技術(shù)的聯(lián)合優(yōu)化算法理論：**預(yù)期在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、分布式優(yōu)化、凸優(yōu)化與啟發(fā)式算法混合等方向上，提出一系列針對(duì)IRS聯(lián)合優(yōu)化問題的創(chuàng)新性算法設(shè)計(jì)思想。并對(duì)這些算法的收斂性、穩(wěn)定性、復(fù)雜度等理論性質(zhì)進(jìn)行分析和證明，為算法的實(shí)際應(yīng)用提供理論保障。

***揭示IRS技術(shù)提升系統(tǒng)性能的理論極限：**通過理論分析和仿真驗(yàn)證，預(yù)期明確IRS技術(shù)在提升系統(tǒng)吞吐量、降低能耗、改善用戶體驗(yàn)等方面的理論潛力，并分析影響其性能提升極限的關(guān)鍵因素（如信道模型復(fù)雜度、硬件約束等），為未來系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。

(2)**方法與技術(shù)創(chuàng)新成果：**

***開發(fā)一套高效實(shí)用的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法原型：**預(yù)期設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)多種基于不同優(yōu)化技術(shù)的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法，并通過仿真平臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證和比較。形成一套包含基礎(chǔ)算法、先進(jìn)算法以及混合算法的、針對(duì)不同場(chǎng)景和需求的算法工具箱。

***提出面向大規(guī)模IRS部署的分布式協(xié)同控制策略：**預(yù)期研究并提出一套能夠有效降低中心計(jì)算和通信負(fù)擔(dān)、適應(yīng)大規(guī)模IRS網(wǎng)絡(luò)特性的分布式聯(lián)合優(yōu)化與控制策略，為IRS的實(shí)際大規(guī)模部署提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

***形成一套考慮硬件非理想性的魯棒優(yōu)化方法：**預(yù)期提出能夠有效應(yīng)對(duì)IRS硬件制造誤差、測(cè)量誤差和量化誤差等非理想性的魯棒聯(lián)合優(yōu)化算法和控制方案，提升算法在實(shí)際部署中的可靠性和實(shí)用性。

***探索IRS與其他新興技術(shù)的融合方法：**預(yù)期在IRS與毫米波通信、邊緣計(jì)算、等技術(shù)的融合方面，提出創(chuàng)新性的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路和聯(lián)合優(yōu)化方法，拓展IRS技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值。

(3)**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值與技術(shù)原型：**

***構(gòu)建高精度IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)：**預(yù)期開發(fā)一個(gè)功能完善、可配置性強(qiáng)的IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)，能夠模擬復(fù)雜的物理層交互、信道環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)行為和算法運(yùn)行，為后續(xù)算法驗(yàn)證和性能評(píng)估提供可靠的環(huán)境。

***形成一套系統(tǒng)化的性能評(píng)估方法和指標(biāo)體系：**預(yù)期建立一套全面、科學(xué)的性能評(píng)估方法和指標(biāo)體系，不僅評(píng)估系統(tǒng)整體的效率，也關(guān)注不同用戶的服務(wù)質(zhì)量、系統(tǒng)公平性和能耗效益，為IRS技術(shù)的性能評(píng)價(jià)和比較提供標(biāo)準(zhǔn)。

***（可選，根據(jù)實(shí)際情況）開發(fā)關(guān)鍵算法的初步軟件原型或仿真模塊：**在研究過程中或結(jié)束時(shí)，可能開發(fā)出部分核心算法的軟件實(shí)現(xiàn)原型或仿真模塊，為后續(xù)的技術(shù)驗(yàn)證和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供基礎(chǔ)。

***為未來6G通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供技術(shù)儲(chǔ)備：**本項(xiàng)目的成果將直接支撐未來無線通信系統(tǒng)在提升容量、降低能耗、保障體驗(yàn)等方面的需求，為6G通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與發(fā)展提供重要的技術(shù)儲(chǔ)備和參考依據(jù)。

(4)**人才培養(yǎng)與社會(huì)效益：**

***培養(yǎng)一批高水平研究人才：**通過本項(xiàng)目的實(shí)施，預(yù)期培養(yǎng)一批掌握IRS核心技術(shù)、熟悉先進(jìn)優(yōu)化算法、具備系統(tǒng)研發(fā)能力的碩士和博士研究生，為我國無線通信領(lǐng)域輸送高素質(zhì)人才。

***推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展：**本項(xiàng)目的研究成果有望促進(jìn)IRS硬件、算法、系統(tǒng)解決方案等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，推動(dòng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。

***提升國家在無線通信領(lǐng)域的核心競爭力：**本項(xiàng)目的研究將提升我國在下一代無線通信核心技術(shù)領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力和國際影響力，為國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略提供有力支撐。

綜上所述，本項(xiàng)目預(yù)期取得一系列具有理論深度和應(yīng)用價(jià)值的創(chuàng)新成果，為智能反射面技術(shù)的理論發(fā)展、算法突破和實(shí)際應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支撐，并培養(yǎng)相關(guān)領(lǐng)域的高水平人才，產(chǎn)生顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

(1)**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

本項(xiàng)目計(jì)劃總周期為36個(gè)月，共分為四個(gè)階段，每個(gè)階段包含具體的任務(wù)分配和進(jìn)度安排。

***第一階段：理論建模與問題分析（第1-6個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確分工。

*深入調(diào)研國內(nèi)外IRS及相關(guān)優(yōu)化技術(shù)的研究現(xiàn)狀，完成文獻(xiàn)綜述。

*分析IRS系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化的核心問題、挑戰(zhàn)及研究必要性。

*構(gòu)建基站波束賦形、IRS反射面姿態(tài)調(diào)控和用戶資源分配的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型。

*對(duì)模型進(jìn)行理論分析，明確其數(shù)學(xué)特性（如凸性、可解性）和優(yōu)化難度。

***進(jìn)度安排：**

*第1-2個(gè)月：團(tuán)隊(duì)組建，文獻(xiàn)調(diào)研與綜述撰寫。

*第3-4個(gè)月：問題分析，初步模型構(gòu)建。

*第5-6個(gè)月：模型完善，理論分析，完成階段報(bào)告。

***第二階段：基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)與理論分析（第7-18個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*設(shè)計(jì)基于凸優(yōu)化與啟發(fā)式算法混合的基礎(chǔ)優(yōu)化算法。

*對(duì)所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行理論分析（復(fù)雜度、收斂性）。

*搭建初步的IRS系統(tǒng)仿真平臺(tái)框架（信道模型、基站模型、用戶模型）。

*在仿真平臺(tái)上驗(yàn)證基礎(chǔ)算法的有效性，進(jìn)行初步性能評(píng)估。

***進(jìn)度安排：**

*第7-9個(gè)月：基礎(chǔ)算法設(shè)計(jì)。

*第10-12個(gè)月：算法理論分析。

*第13-15個(gè)月：仿真平臺(tái)框架搭建。

*第16-18個(gè)月：算法仿真驗(yàn)證與初步性能評(píng)估，完成階段報(bào)告。

***第三階段：先進(jìn)算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（第19-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*設(shè)計(jì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法，并探索與基礎(chǔ)算法的融合。

*設(shè)計(jì)基于分布式優(yōu)化的IRS聯(lián)合優(yōu)化算法。

*在仿真平臺(tái)上對(duì)各種聯(lián)合優(yōu)化算法（基礎(chǔ)、DRL、分布式等）進(jìn)行全面的功能和性能驗(yàn)證。

*進(jìn)行詳細(xì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)、參數(shù)掃描實(shí)驗(yàn)和魯棒性實(shí)驗(yàn)。

***進(jìn)度安排：**

*第19-21個(gè)月：DRL算法設(shè)計(jì)與初步實(shí)現(xiàn)。

*第22-24個(gè)月：分布式算法設(shè)計(jì)與初步實(shí)現(xiàn)。

*第25-27個(gè)月：各類算法在仿真平臺(tái)上的集成與驗(yàn)證。

*第28-30個(gè)月：全面的仿真實(shí)驗(yàn)（對(duì)比、參數(shù)掃描、魯棒性），完成階段報(bào)告。

***第四階段：關(guān)鍵技術(shù)難題探索與性能評(píng)估（第31-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*針對(duì)IRS硬件實(shí)現(xiàn)、CSI獲取等關(guān)鍵技術(shù)難題，提出解決方案或緩解策略。

*將所提出的解決方案融入聯(lián)合優(yōu)化框架，并在仿真平臺(tái)上進(jìn)行評(píng)估。

*對(duì)整個(gè)研究項(xiàng)目進(jìn)行總結(jié)，整理研究成果。

*撰寫學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告，進(jìn)行成果展示與交流。

*評(píng)估項(xiàng)目目標(biāo)的達(dá)成情況，分析研究成果的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用前景。

***進(jìn)度安排：**

*第31-33個(gè)月：關(guān)鍵技術(shù)難題研究與解決方案設(shè)計(jì)。

*第34-35個(gè)月：解決方案在仿真平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)與評(píng)估。

*第36個(gè)月：項(xiàng)目總結(jié)，成果整理，論文撰寫，項(xiàng)目驗(yàn)收準(zhǔn)備。

(2)**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及理論創(chuàng)新、復(fù)雜算法設(shè)計(jì)和大規(guī)模仿真驗(yàn)證，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

***理論模型構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)：**風(fēng)險(xiǎn)描述：聯(lián)合優(yōu)化模型的構(gòu)建可能過于復(fù)雜，導(dǎo)致難以求解或缺乏理論可解性。應(yīng)對(duì)策略：采用分步建模和分解協(xié)調(diào)的思想，先構(gòu)建簡化模型，再逐步引入復(fù)雜因素；加強(qiáng)與理論優(yōu)化領(lǐng)域的合作，尋求新的數(shù)學(xué)工具和求解思路；預(yù)留時(shí)間進(jìn)行模型簡化或松弛處理。

***算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)：**風(fēng)險(xiǎn)描述：所設(shè)計(jì)的DRL或分布式算法可能存在收斂性差、計(jì)算復(fù)雜度高或?qū)嶋H部署困難等問題。應(yīng)對(duì)策略：采用多種算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，選擇性能最優(yōu)者；對(duì)算法進(jìn)行理論復(fù)雜度分析，并通過仿真評(píng)估實(shí)際計(jì)算開銷；探索軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，優(yōu)化算法的分布式實(shí)現(xiàn)效率；進(jìn)行充分的仿真測(cè)試，驗(yàn)證算法的穩(wěn)定性和魯棒性。

***仿真平臺(tái)開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)：**風(fēng)險(xiǎn)描述：仿真平臺(tái)的開發(fā)可能遇到技術(shù)瓶頸，導(dǎo)致無法支撐復(fù)雜的算法驗(yàn)證和大規(guī)模場(chǎng)景模擬。應(yīng)對(duì)策略：采用模塊化設(shè)計(jì)思想，分階段開發(fā)仿真組件；選擇成熟的開源工具和仿真庫；組建具備仿真開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)；預(yù)留時(shí)間進(jìn)行平臺(tái)調(diào)試和性能優(yōu)化。

***研究進(jìn)度延誤風(fēng)險(xiǎn)：**風(fēng)險(xiǎn)描述：由于研究難度超出預(yù)期、關(guān)鍵技術(shù)突破受阻或團(tuán)隊(duì)協(xié)作問題等，可能導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度延誤。應(yīng)對(duì)策略：制定詳細(xì)的研究計(jì)劃和里程碑節(jié)點(diǎn)，加強(qiáng)過程管理；建立有效的團(tuán)隊(duì)溝通機(jī)制，及時(shí)解決協(xié)作問題；設(shè)置緩沖時(shí)間，應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況；定期進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)展評(píng)估，及時(shí)調(diào)整研究計(jì)劃。

***研究成果轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)：**風(fēng)險(xiǎn)描述：研究成果可能存在與實(shí)際應(yīng)用需求脫節(jié)，或因知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定等因素難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。應(yīng)對(duì)策略：加強(qiáng)與產(chǎn)業(yè)界的合作，了解實(shí)際應(yīng)用需求，確保研究方向的前瞻性和實(shí)用性；積極參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定工作，推動(dòng)研究成果的推廣應(yīng)用；探索多種成果轉(zhuǎn)化途徑，如技術(shù)許可、合作開發(fā)等。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和應(yīng)對(duì)策略的實(shí)施，將有效降低項(xiàng)目實(shí)施過程中的不確定性，保障項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

(1)**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自信息通信技術(shù)研究院、國內(nèi)頂尖高校及產(chǎn)業(yè)界具有豐富研究經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家組成，團(tuán)隊(duì)成員在無線通信、智能反射面、優(yōu)化理論、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域擁有深厚的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠滿足項(xiàng)目研究所需的多學(xué)科交叉要求。

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，研究員，信息通信技術(shù)研究院。**在無線通信系統(tǒng)理論與技術(shù)領(lǐng)域深耕十余年，研究方向涵蓋大規(guī)模MIMO、波束賦形、信道建模等，主持完成多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。具備豐富的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，熟悉無線通信領(lǐng)域最新發(fā)展趨勢(shì)。

***核心成員A：李強(qiáng)，教授，清華大學(xué)。**通信與信息系統(tǒng)專業(yè)，長期從事智能反射面技術(shù)研究，在IRS系統(tǒng)建模、聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)方面取得系列創(chuàng)新性成果，發(fā)表頂級(jí)期刊論文20余篇，曾獲國家自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。擅長深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與理論分析。

***核心成員B：王麗，副教授，北京大學(xué)。**運(yùn)籌學(xué)與控制論專業(yè)，研究方向包括凸優(yōu)化、分布式優(yōu)化理論及其在通信資源分配問題中的應(yīng)用，發(fā)表IEEETransactions論文10余篇，擅長理論建模與算法分析。

***核心成員C：趙剛，高級(jí)工程師，華為技術(shù)有限公司。**無線通信系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富，參與多項(xiàng)5G/6G預(yù)研項(xiàng)目，對(duì)產(chǎn)業(yè)界需求有深刻理解。擅長系統(tǒng)仿真平臺(tái)開發(fā)與測(cè)試，具備將理論研究成果轉(zhuǎn)化為工程應(yīng)用的能力。

***青年骨干D：劉洋，博士，信息通信技術(shù)研究院。**從事智能反射面技術(shù)研究3年，研究方向包括IRS聯(lián)合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與性能評(píng)估，發(fā)表IEEE會(huì)議論文5篇，擅長機(jī)器學(xué)習(xí)算法在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用。負(fù)責(zé)項(xiàng)目核心算法的具體實(shí)現(xiàn)與仿真驗(yàn)證工作。

***青年骨干E：陳亮，博士，北京郵電大學(xué)。**通信工程博士，研究方向包括毫米波通信與智能反射面技術(shù)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10余篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。負(fù)責(zé)項(xiàng)目在毫米波通信場(chǎng)景下的應(yīng)用分析與算法設(shè)計(jì)。

團(tuán)隊(duì)成員均具有博士及以上學(xué)歷，研究背景涵蓋通信理論、優(yōu)化算法、、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域，形成了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同攻關(guān)的完整研究體系。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人具備豐富的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)和跨學(xué)科研究能力，核心成員在各自領(lǐng)域取得了突出成果，青年骨干充滿活力且經(jīng)驗(yàn)豐富，能夠高效執(zhí)行研究任務(wù)。團(tuán)隊(duì)成員長期合作，具備良好的溝通與協(xié)作能力，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的人才保障。

(2)**團(tuán)隊(duì)成員的角色分配與合作模式**

為確保項(xiàng)目高效推進(jìn)，團(tuán)隊(duì)成員將根據(jù)各自專業(yè)優(yōu)勢(shì)，承擔(dān)不同的研究任務(wù)，并采用緊密協(xié)作的研究模式。

***角色分配：**

***項(xiàng)目負(fù)責(zé)人（張明）：**負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與管理，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)資源，把握研究方向，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)；同時(shí)負(fù)責(zé)與上級(jí)部門、合作單位進(jìn)行溝通協(xié)調(diào)，以及項(xiàng)目成果的總結(jié)與推廣。

***核心成員A（李強(qiáng)）：**負(fù)責(zé)IRS系統(tǒng)理論建模與DRL算法設(shè)計(jì)，指導(dǎo)青年骨干D進(jìn)行算法的理論分析與仿真驗(yàn)證，并參與關(guān)鍵技術(shù)