IRS 지원 무선 전원 통신 네트워크에서 에너지 제한 무선 장치의 협력 전송

<!DOCTYPE html><html lang="ko" dir="ltr"><head>  <script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start': new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0], j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src= 'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f); })(window,document,'script','dataLayer','GTM-TF44WCG2');</script>  <meta name="google-site-verification" content="qtQTnMSrK6sA-4pRLrqiSiCZUW4v-JjdBfmipk6pNRI"> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>IRS 지원 무선 전원 통신 네트워크에서 에너지 제한 무선 장치의 협력 전송</title> <meta name="description" content=""> <meta property="og:title" content="온라인 거래"> <meta property="og:type" content="website"> <meta property="og:url" content="#"> <meta property="og:image" content="#//assets/img/ogp.jpg"> <meta property="og:site_name" content="Transactions Online"> <meta property="og:description" content=""> <link rel="icon" href="https://global.ieice.org/assets/img/favicon.ico"> <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="https://global.ieice.org/assets/img/apple-touch-icon.png"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/header.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/footer.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/style.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/2nd.css"> <link rel="stylesheet" href="https://global.ieice.org/assets/css/summary.css"> <link href="https://use.fontawesome.com/releases/v5.15.4/css/all.css" rel="stylesheet"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://unpkg.com/tippy.js@5.0.3/animations/shift-toward-subtle.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/slick-carousel@1.8.1/slick/slick.css"> <link rel="stylesheet" href="https://use.typekit.net/mgs1ayn.css">  <script src="https://global.ieice.org/web/ui/js/custom.js"></script> <link href="https://global.ieice.org/web/ui/site.css" rel="stylesheet">   <meta name="DC.title" content="IRS 지원 무선 전원 통신 네트워크에서 에너지 제한 무선 장치의 협력 전송"> <meta name="DC.creator" content="Yun WU"> <meta name="DC.creator" content="ZiHao CHEN"> <meta name="DC.creator" content="MengYao LI"> <meta name="DC.creator" content="Han HAI"> <meta name="DC.date.issued" scheme="DCTERMS.W3CDTF" content="2024/11"> <meta name="DC.Date" content="2024/11/01"> <meta name="DC.citation.volume" content="E107-B"> <meta name="DC.citation.issue" content="11"> <meta name="DC.citation.spage" content="765"> <meta name="DC.citation.epage" content="775"> <meta name="DC.identifier" content="https://global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_pdf"> <meta name="DCTERMS.abstract" content="지능형 반사 표면(IRS)은 무선 전력 통신망(WPCN)의 에너지 및 스펙트럼 효율성을 개선하는 효과적인 기술입니다. 사용자 협력 하에 무선 장치(WD)가 다운링크(DL)에서 무선 에너지를 수집한 다음 데이터를 공유하는 IRS 지원 WPCN 시스템을 제안합니다. 인접한 단일 안테나 WD는 가상 안테나 배열을 형성하기 위해 협력하여 다중 입력 다중 출력(MIMO) 기술을 사용하여 정보를 업링크(UL)를 통해 다중 안테나 공통 하이브리드 액세스 포인트(HAP)로 동시에 전송할 수 있습니다. IRS에서의 수동 빔포밍, DL 및 UL에서의 능동 빔포밍, 데이터 공유에 소모되는 에너지, 각 단계의 시간 할당을 공동으로 최적화하여 UL 처리량 극대화 문제를 공식화합니다. 그러나 이 최적화 문제는 최적화 변수가 고도로 결합되어 있기 때문에 비볼록합니다. 이 연구에서는 교대 최적화(AO) 기술을 적용하여 최적화 변수를 분리하고 문제를 직접 해결하는 어려움을 피하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안합니다. 수치 결과에 따르면 공동 최적화 방법이 다양한 기준 방법에 비해 다중 사용자 WPCN에서 UL 처리량 성능을 크게 향상시킨다는 것이 나타났습니다."> <meta name="DC.type" content=""> <meta name="DC.relation.ispartof" content="IEICE Transactions 통신에"> <meta name="DC.publisher" content="전자정보통신공학회">    <script async="" src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-FKRLDTXBR3"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-FKRLDTXBR3'); </script> <link rel="canonical" href="https://globals.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://ja.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="zh-cn" href="https://zh-cn.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="zh-tw" href="https://zh-tw.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="ko" href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="fr" href="https://fr.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="es" href="https://es.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="pt" href="https://pt.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="de" href="https://de.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="it" href="https://it.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="ru" href="https://ru.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="th" href="https://th.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="id" href="https://id.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="ms" href="https://ms.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="vi" href="https://vi.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <link rel="alternate" hreflang="uk" href="https://uk.global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f"> <meta name="robots" content="noindex"> <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache"> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-cache"> <meta http-equiv="Expires" content="0"> <script type="application/ld+json">{"@context":"https:\/\/schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/global.ieice.org"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"IEICE TRANSACTIONS 통신에","item":"https:\/\/ko.global.ieice.org\/en_transactions\/communications"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"볼륨 E107-B No.11","item":"https:\/\/ko.global.ieice.org\/en_transactions\/communications\/E107-B_11"},{"@type":"ListItem","position":4,"name":"IRS 지원 무선 전원 통신 네트워크에서 에너지 제한 무선 장치의 협력 전송"}]}</script> </head> <body class="full-html">  <noscript><iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-TF44WCG2" height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden"></iframe></noscript>   <section id="wrapper" class="second b"> <div id="header"></div> <section class="form_box">  <style> .formsel_box { background-color: #fff; 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IoT에서 WD의 작동 시간은 일반적으로 배터리를 충전하고 새 배터리를 교체하여 연장되지만 이 두 가지 방법의 비용이 높습니다. 또한 WD의 작동 시간을 연장하는 효과적인 방법은 물, 바람, 태양열과 같은 외부 환경에서 에너지를 수집하는 것입니다. 그러나 이러한 에너지원은 일반적으로 불안정하거나 제어하기 어렵습니다 [2]. 또 다른 실용적인 방법은 무선 전력 전송(WPT) 기술을 통해 에너지를 얻는 것입니다. 즉, 무선 주파수 신호를 통해 WD에 에너지를 직접 전송합니다 [3], [4]. 무선 전원 통신망(WPCN) 시스템에서 송신기는 무선 주파수(RF) 신호를 전송하고 수신기는 RF 신호에서 에너지를 얻은 다음 정보를 전송합니다. 구체적으로, WPCN의 WD는 먼저 하이브리드 접속점(HAP)이 전송한 RF 신호로부터 에너지를 얻은 후 이 에너지를 통해 HAP로 정보를 전송한다[5]-[7].</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>최근 지능형 반사 표면(IRS) 기술과 무선 통신 시스템의 통합이 계속 심화됨에 따라 IRS 기술이 점차 광범위한 주목을 받고 있습니다[8]. IRS는 많은 재구성 가능한 반사 요소로 구성되어 있으며, 각각은 신호를 독립적으로 반사하고 특정 위상 편이를 조정할 수 있습니다. 따라서 IRS는 신호 전파 환경을 조정하여 신호 강화 또는 간섭 감소를 달성할 수 있습니다. IRS 지원 WPCN 시스템의 경우 IRS는 채널 이득을 향상시켜 에너지 전송 효율성과 정보 전송률을 개선할 수 있습니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>IRS 지원 WPCN 시스템의 처리량 극대화에 대한 최근 연구는 광범위한 주목을 받았습니다[9]-[13]. 구체적으로, [9]는 IRS 지원 WPCN 시스템에 풀 듀플렉스 전송 모드를 통합하는 것을 다루었으며, 여기서 시간 할당, HAP 전송 전력 및 IRS 빔포밍을 공동으로 최적화하여 시스템 처리량을 극대화하는 모델이 개발되었습니다. 또한, [10]은 여러 기지국(BS)이 있는 IRS 지원 WPCN 시스템을 논의하여 시간 할당, 다운링크(DL)의 에너지 빔포밍 및 업링크(UL)의 수신 빔포밍을 공동으로 최적화하여 처리량을 극대화하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구를 더욱 발전시켜, [11]은 에너지와 정보 전송을 각각 개선하기 위해 이중 IRS를 도입했습니다. 다중 사용자 IRS 지원 WPCN 시스템에서 다중 액세스 방식이 매우 중요하기 때문에, [12]는 시스템 처리량 최적화에 대한 비직교 다중 액세스(NOMA) 구성의 효과를 탐구했습니다. [13]은 사용자를 여러 클러스터로 분할하는 하이브리드 NOMA 방식을 추가로 제안했습니다. 저자는 처리량을 극대화하기 위해 BS의 전력 전송과 다양한 사용자 클러스터의 정보 전송 간의 IRS 빔포밍과 시간 할당을 최적화하는 방법을 조사했습니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>다중 안테나 기술은 공간적 다이버시티와 멀티플렉싱을 통해 상당한 성능 향상을 제공한다는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 장치의 물리적 볼륨과 복잡성이 제한되어 있기 때문에 WD가 여러 개의 안테나를 갖는 것은 어렵고, 기존 연구의 대부분은 단일 안테나 사용자의 개별 정보 전송에만 초점을 맞추었다. 다중 안테나 기술을 사용자 정보 전송에 통합하는 방법은 여전히 과제이다. 이 문제의 경우 여러 인접한 단일 안테나 사용자가 협력하여 가상 안테나 어레이를 형성하여 협력적 데이터 전송을 달성할 수 있다[14]. [15]-[17]에서 가상 MIMO는 무선 센서 네트워크(WSN)에서 많은 정보를 융합 센터로 수집하는 데 사용되었다. [15]에서 공간-시간 코딩을 기반으로 하는 가상 MIMO 시스템의 에너지 및 지연 효율성을 분석했다. [16]에서 저자는 센서와 융합 센터 간의 통신을 개선하기 위해 가상 MIMO 시스템의 다양한 센서에 대한 전송 전력 할당 문제를 연구했다. [17]에서는 WSN 시스템의 가상 MIMO에 대한 다양한 최적 및 최적이 아닌 융합 규칙이 연구되었습니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>우리가 아는 한, IRS 지원 WPCN 시스템에 가상 MIMO를 통합하는 것은 기존 문헌에서 탐구되지 않은 상태로 남아 있습니다. 따라서 이 논문에서는 가상 MIMO 기반 사용자 협력 하에 IRS 지원 WPCN 시스템을 제안합니다. 여기서 단일 안테나 WD는 먼저 다중 안테나 HAP에서 에너지를 얻은 다음 서로 데이터를 공유합니다. 인접한 WD는 결합되어 가상 안테나 어레이를 형성하여 공유 데이터를 동시에 HAP로 전송할 수 있습니다. 전체 시스템은 세 단계로 구성됩니다. 구체적으로, 첫 번째 단계에서 HAP는 DL의 WD에 에너지 신호를 전송하여 WD가 에너지를 얻을 수 있도록 합니다. 두 번째 단계에서 WD는 서로 데이터를 공유합니다. 마지막 단계에서 WD는 가상 안테나 어레이를 형성하여 공유 데이터를 협력하여 HAP로 전송합니다. 더욱이 이 논문에서 제안하는 방식은 WD가 서로 가까이 있는 시나리오, 즉 공장 내 각 장치의 작동 상태를 모니터링하고 감지된 정보를 HAP에 보고하는 시나리오에 적합합니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>IRS 지원 WPCN 시스템에서 가상 MIMO 기반 사용자 협력 전송의 영향을 분석하기 위해 UL 처리량 극대화 문제를 공식화하고 공동 최적화 알고리즘으로 해결합니다. 주요 작업은 다음과 같이 요약됩니다.</p> <div> <ul class="list-style-disc"> <li> <p>우리는 IRS 지원 WPCN 시스템에서 가상 MIMO 기반 사용자 협력 방안을 제안하는데, 여기서 WD는 먼저 HAP에서 전송된 신호로부터 에너지를 얻은 다음 서로 데이터를 공유하고 가상 안테나 배열을 형성하여 협력적으로 HAP에 정보를 전송합니다. 또한, 우리는 에너지와 정보 전송을 모두 향상시키기 위해 IRS를 배치합니다. 수치 시뮬레이션 결과에 따르면 이 논문에서 제안한 방안은 다른 벤치마크 방안보다 더 높은 UL 처리량을 달성합니다.</p> </li> <li> <p>우리는 UL 처리량을 극대화하기 위해 조인트 빔포밍, 전력 및 시간 할당(JO-BPT) 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 교대 최적화(AO) 기술을 사용하여 문제를 네 개의 하위 문제로 분해하고 이를 교대로 최적화합니다. 구체적으로, 우리는 IRS에 대한 수동 빔포밍과 시간 할당을 수정한 다음, 라그랑주 이중성 방법을 사용하여 조인트 DL 및 UL 액티브 빔포밍 최적화 하위 문제를 풉니다.</p> </li> <li> <p class="gt-block">능동 빔포밍과 시간 할당이 주어지면, 준정부호 완화(SDR)와 가우시안 랜덤화(GR) 방법이 IRS에 대한 수동 빔포밍을 최적화하는 데 적용됩니다. DL과 UL에서 주어진 능동 빔포밍과 IRS에 대한 수동 빔포밍을 사용하면 시간 할당 최적화 서브문제는 볼록하고 CVX 도구로 효과적으로 해결됩니다. 마지막으로, 사용자 데이터 공유의 최적 비용 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> 1차원 검색을 통해 발견되었습니다.</p> </li> </ul> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성되어 있습니다. 2절에서는 가상 MIMO를 기반으로 하는 IRS 지원 WPCN 시스템을 제시하고 시스템의 세 단계를 자세히 설명합니다. 3절에서는 UL 처리량을 최대화하는 문제를 공식화합니다. 4절에서는 JO-BPT 알고리즘을 소개합니다. 5절에서는 수치 시뮬레이션 결과를 제공하고 다양한 결과를 비교합니다. 마지막으로 6절에서 이 논문의 결론을 내립니다.</p> <p class="gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>표기법: 굵은 소문자와 대문자는 각각 벡터와 행렬을 나타냅니다. 복소 벡터의 경우 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\|\mathbf{a}\|$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}^*$</span> 유클리드 표준과 켤레 표준을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}$</span>각각. <span id="skip_info" class="notranslate">$\operatorname{diag}(\mathbf{a})$</span> 벡터로부터 생성된 대각 행렬을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}$</span>. 상위 첨자 <span id="skip_info" class="notranslate">$(\cdot)^\mathrm{T}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$(\cdot)^\mathrm{H}$</span> 각각 전치와 에르미트 전치를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbb{E}[\cdot]$</span> 기대를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\operatorname{Tr}(\mathbf{A})$</span> 매트릭스의 흔적을 나타냅니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{A}$</span>. <span id="skip_info" class="notranslate">$[x]^{+}$</span> 최대값을 나타냅니다<span id="skip_info" class="notranslate">$\{0, x\}$</span> 실제 숫자의 <span id="skip_info" class="notranslate">$x$</span>. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{I}_n$</span> 나타냅니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$n \times n$</span> 단위 행렬. 벡터 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{x}$</span> 평균을 갖는 복잡한 정규 분포를 따릅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mu$</span> 및 분산 <span id="skip_info" class="notranslate">$\sigma^2$</span> 로 표시됩니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{x} \sim \mathcal{C} \mathcal{N}\left(\mu, \sigma^2 \mathbf{I}\right)$</span>. <span id="skip_info" class="notranslate">$(\cdot)^{(i)}$</span> 는 생성된 변수를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$i$</span>-번째 반복.</p> </div>  <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <div> <h4 id="sec_2" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>2.  시스템 모델</h4> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>그림 1은 다음을 포함하는 제안된 다중 사용자 IRS 지원 WPCN 시스템을 보여줍니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> 단일 안테나 WD, HAP 장착 <span id="skip_info" class="notranslate">$M$</span> 안테나 및 IRS <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span> 반사 요소를 사용하여 정보와 에너지 전송을 강화합니다. 에너지와 정보를 전송하는 동안 송신기는 반사 정보를 IRS 제어 장치로 보내 각 반사 요소의 위상 편이를 동적으로 조정합니다. 각 WD에는 충전식 배터리와 에너지 수확(EH) 회로 구성 요소가 장착되어 있어 수확된 에너지를 저장하여 작동에 전력을 공급할 수 있다고 가정합니다. 여기서 WD 세트는 다음과 같이 정의됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathcal{K} \triangleq\{1, \ldots, K\}$</span>. 우리는 사용 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 나타내다 <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-th WD. 하자 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\varphi}_d=\left[\varphi_{d, 1}, \ldots, \varphi_{d, N}\right]^{\mathrm{T}}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\varphi_{d, n}=\beta_n e^{j \theta_{d, n}}, d \in\{1,2\}, \forall n \in \mathcal{N} \triangleq\{1, \cdots, N\}$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\theta_{d, n} \in[0,2 \pi)$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\beta_n \in[0,1]$</span> 위상 변화와 진폭 계수를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$n$</span>- IRS에 반사된 요소입니다. 여기서 우리는 다음을 가정합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\beta_n=1, n=1, \ldots, N$</span> 분석을 단순화합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_d=\operatorname{diag}\left(\boldsymbol{\varphi}_d\right), d \in\{1,2\}$</span> IRS의 위상 이동 행렬을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_2$</span> DL과 UL에서 각각 IRS의 위상 편이 행렬을 나타냅니다. IRS에서 두 번 이상 반사된 신호는 매우 약하고 상당한 경로 손실로 인해 무시할 수 있다고 가정합니다. 여기서는 시스템의 다른 트랜시버에 해당하는 전송 채널이 독립적이라고 가정합니다. HAP에서 IRS로, IRS에서 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 그리고 HAP에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 다음과 같이 표현됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T} \in \mathbb{C}^{N \times M}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{r}_k \in \mathbb{C}^{N \times 1}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{h}_k \in \mathbb{C}^{M \times 1}$</span>,<span id="skip_info" class="notranslate">$\forall k \in \mathcal{K}$</span>, 각각. 모든 WD가 일정한 에너지원을 가지고 있지 않기 때문에 HAP에서 브로드캐스트하는 신호에서 에너지를 필요로 하여 데이터를 전송한다고 가정합니다. 또한 WD가 서로 데이터를 공유할 의향이 있다고 가정합니다. 그런 다음 WD는 가상 안테나 어레이를 통해 공유 데이터를 HAP에 동시에 전송합니다. WD에서 HAP로의 등가 가상 MIMO 채널과 WD에서 IRS 링크로의 등가 가상 MIMO 채널은 다음과 같이 표현됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{H} \in \mathbb{C}^{M \times K}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{R} \in \mathbb{C}^{N \times K}$</span>각각.</p> <div id="fig_1" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f01.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f01.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 1</b>  가상 MIMO 기반 IRS 지원 WPCN 시스템.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 2는 다중 사용자 IRS 지원 WPCN 시스템의 프레임 구조를 보여주는데, 실선이 있는 색깔 상자는 신호 전송을 나타내고, 점선이 있는 흰색 상자는 신호 수신을 나타낸다. 구체적으로는 1단계가 있다. 2) DL 에너지 전송 단계; 3) 데이터 공유 단계; 2) UL 정보 전송 단계. 그림 XNUMX에서, <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_1T$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_2T$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_3T$</span> 각각 각 단계의 지속 시간을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$0<\tau_i<1, i=1,2,3$</span>. <span id="skip_info" class="notranslate">$T$</span> 시스템의 총 실행 시간입니다. 일반적으로 우리는 가정합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$T=1$</span> 이 논문과 <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_1+\tau_2+\tau_3=1$</span>다음 섹션에서는 각 단계를 자세히 설명하겠습니다.</p> <div id="fig_2" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f02.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f02.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 2</b>  IRS 지원 다중 사용자 WPCN 시스템의 프레임워크 구조.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <div> <h5 id="sec_2_1" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>2.1 XNUMX단계: DL 에너지 전송</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>시간 동안 <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_1$</span> 1단계에서 WD는 HAP에서 전송된 에너지 신호를 수신하고 이로부터 에너지를 얻습니다. HAP에서의 전송 신호는 다음과 같이 표현됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \mathbf{x}^{\mathrm{DL}}&=\mathbf{V} \mathbf{s}^{\mathrm{DL}} \\ &=\sum_{l=1}^L \mathbf{v}_l s_l^{\mathrm{DL}}, \end{aligned} \tag{1} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$L$</span> 에너지 빔의 수를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}=\left[\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_L\right] \in \mathbb{C}^{M \times L}$</span> HAP에서의 활성 빔포밍 매트릭스이며 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{v}_l \in \mathbb{C}^{M \times 1}$</span> 이다 <span id="skip_info" class="notranslate">$l$</span>-번째 에너지 빔, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{s}^{\mathrm{DL}}=\left[s_1^{\mathrm{DL}}, s_2^{\mathrm{DL}}, \ldots, s_L^{\mathrm{DL}}\right]^{\mathrm{T}}$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$s_l^{\mathrm{DL}}$</span> 이다 <span id="skip_info" class="notranslate">$l$</span>-th 에너지 신호 및 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbb{E}\left[\left|s_l^{\mathrm{DL}}\right|^2\right]=1$</span>.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>전송 전력은 다음에 의해 제한됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{v}_l\right\|^2 \leq P_0, \tag{2} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span> HAP의 최대 전송 전력을 나타냅니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그런 다음 수신된 신호는 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> is </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} y_k=\mathbf{b}_k^{\mathrm{H}} \mathbf{x}^{\mathrm{DL}}+z_k^{\mathrm{DL}}, \forall k \in \mathcal{K}, \tag{3} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{b}_k^{\mathrm{H}}=\mathbf{r}_k^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\Theta}_1 \mathbf{T}+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}$</span> HAP의 복합 채널을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> DL에서, <span id="skip_info" class="notranslate">$z_k^{\mathrm{DL}} \sim \mathcal{C N} \left(0, \sigma^2\right)$</span> AWGN(가산 백색 가우시안 잡음)을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span>.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>여기서 우리는 WD가 수집한 에너지가 HAP에서 수신한 기저대역 신호의 전력에 따라 증가한다고 가정합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_1$</span>, 수집된 에너지는 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 로 표현된다 </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} E_k&=\tau_1 \eta \mathbb{E}\left\{\left|y_k\right|^2\right\} \\ &=\tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{b}_k^{\mathrm{H}} \mathbf{v}_l\right\|^2+\sigma^2\right), \end{aligned} \tag{4} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$0<\eta\le1$</span> 에너지 변환 효율을 나타냅니다.</p> </div> <div> <h5 id="sec_2_2" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>2.2 XNUMX단계: 데이터 공유</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>시간 동안 <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_2$</span> 2단계에서는 모든 WD가 서로 정보를 공유하여 3단계에서 가상 MIMO를 통해 HAP에 정보를 전송할 수 있습니다. 각 WD에는 HAP에 전송할 데이터가 있습니다. 인접한 WD는 시간 분할 다중 접속(TDMA) 방식으로 다른 모든 WD에 신호를 지속적으로 브로드캐스팅하여 데이터를 교환합니다. 데이터 공유 시간은 다음과 같이 나뉩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> 기간은 동일하게 적용되며 각 기간은 다음과 같이 표현될 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_2/K$</span>. 허락하다 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> 데이터 교환을 위해 각 WD가 소모하는 에너지를 나타냅니다. 데이터 공유 단계에서 WD가 교환하는 정보의 양은 데이터 공유가 증가함에 따라 증가할 것으로 생각할 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span>, 그러나 WD의 전송 전력이 부족하여 정보 전송 단계에서 처리량 성능이 저하됩니다. 따라서 최적화가 필요합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> UL 처리량을 최대화하려면 베이스밴드 동등 채널을 다음 사이에 두십시오. <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-일과 <span id="skip_info" class="notranslate">$j$</span>-th WD는 다음으로 표시됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$b_{k,j}$</span>. 다른 모든 WD가 정보를 성공적으로 디코딩하려면 [18] 전송 속도가 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 최소 채널 이득에 의해 결정됩니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left|b_{k,min}\right|^2$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left|b_{k, \min }\right|^2=\min _{j \neq k}\left|b_{k, j}\right|^2$</span>. 우리는 서로 가까운 WD만 협력할 수 있다고 가정합니다. 따라서 단순화를 위해 다음을 가정합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\left|b_{k,min}\right|^2=\xi$</span>그러면 데이터 공유 단계에서 모든 WD의 합계 속도는 다음과 같이 표현됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} R^{\mathrm{DS}}&=\sum_{k=1}^K \frac{\tau_2}{K} \log _2\left(1+\frac{K E_S \xi}{\tau_2 \sigma^2}\right) \\ &=\tau_2 \log _2\left(1+\frac{K E_S \xi}{\tau_2 \sigma^2}\right). \end{aligned} \tag{5} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> </div> <div> <h5 id="sec_2_3" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>2.3 XNUMX단계: UL 정보 전송</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>시간 동안 <span id="skip_info" class="notranslate">$\tau_3$</span> 3단계에서는 <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> WD는 협력하여 신호 벡터를 전송합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{x}^{\mathrm{UL}} \in \mathbb{C}^{K \times 1}$</span>에 의해 정의되는 </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{x}^{\mathrm{UL}}=\mathbf{W} \mathbf{s}^{\mathrm{UL}}, \tag{6} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{W} \in \mathbb{C}^{K \times K}$</span> UL의 빔포밍 매트릭스로 정의되며, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{s}^{\mathrm{UL}}=\left[s_1^{\mathrm{UL}}, s_2^{\mathrm{UL}}, \ldots, s_K^{\mathrm{UL}}\right]^{\mathrm{T}}$</span>및 <span id="skip_info" class="notranslate">$s_k^{\mathrm{UL}}$</span> 의 정보 신호입니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 2단계 동안 공유됩니다. 우리는 다음을 고려합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{W}$</span> HAP에서 계산되어 UL의 WD로 브로드캐스트됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-번째 요소 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{x}^{\mathrm{UL}}$</span> 전송 신호를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 이는 다음과 같이 표현됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} x_k^{\mathrm{UL}}=\sum_{i=1}^K[\mathbf{W}]_{k, i} s_i^{\mathrm{UL}}. \tag{7} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>3단계의 UL 정보 전송 시간 내에 모든 WD는 다음에서 제공하는 나머지 에너지를 사용합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$E_k-E_S-E^c_k$</span> 가상 MIMO 채널을 통해 공유 데이터를 HAP로 전송하려면 <span id="skip_info" class="notranslate">$E^c_k \geq 0$</span> 회로 에너지 소비량을 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 이는 일정하다고 가정됩니다[19]. 전송 전력은 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> ~에 의해 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} P_k=\frac{E_k-E_S-E^c_k}{\tau_3}, \forall k \in \mathcal{K}. \tag{8} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>우리는 사용 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}=\mathbb{E}\left[\mathbf{x}^{\mathrm{UL}} \left(\mathbf{x}^{\mathrm{UL}}\right)^{\mathrm{H}}\right]$</span> 전송 공분산 행렬을 표현하려면 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{x}^{\mathrm{UL}}$</span>. 따라서 각 대각선 요소에 대한 제약 조건은 다음과 같습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span> ~에 의해 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} [\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K}. \tag{9} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>데이터 공유 후 UL의 HAP에서 수신된 신호는 </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{y}^{\mathrm{UL}}=\left(\mathbf{T} \boldsymbol{\Theta}_2 \mathbf{R}+\mathbf{H}\right) \mathbf{x}^{\mathrm{UL}}+\mathbf{z}^{\mathrm{UL}}, \tag{10} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{z}^{\mathrm{UL}} \sim \mathcal{C N}\left(0, \sigma^2 \mathbf{I}_M\right)$</span> HAP에서 AWGN을 대표합니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>3단계 동안의 처리량은 다음과 같이 표현될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} R^{\mathrm{UL}}=\tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\left(\mathbf{T} \boldsymbol{\Theta}_2 \mathbf{R}+\mathbf{H}\right) \mathbf{Q}\left(\mathbf{T} \boldsymbol{\Theta}_2 \mathbf{R}+\mathbf{H}\right)^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right|.\!\!\!\! \tag{11} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> </div> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <div> <h4 id="sec_3" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>3.  문제 공식화</h4> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이전 분석에 따르면, 3단계의 처리량은 2단계의 데이터 공유 합계 속도에 의해 제한됩니다. 이 제약 조건을 사용하여 DL과 UL 활성 빔포밍 행렬을 공동으로 최적화하여 UL 처리량 극대화 문제를 공식화합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\{\mathbf{V}, \mathbf{Q}\}$</span>, IRS에 대한 DL/UL 수동 빔포밍 매트릭스(즉, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{\Theta}_1$</span> or <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{\Theta}_2)$</span>, 시간 할당 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}=\left[\tau_1, \tau_2, \tau_3\right]$</span> 그리고 에너지 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> 이 섹션에서 데이터 공유 중에 소비됩니다. 수학적으로 최적화 문제는 다음과 같이 표현됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P1: } &\max _{\boldsymbol{\tau}, \mathbf{Q}, \mathbf{V}, \boldsymbol{\Theta}_1, \boldsymbol{\Theta}_2, E_S} \min \left\{R^{\mathrm{DS}}, R^{\mathrm{UL}}\right\} \\ \text { s.t. } &\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{v}_l\right\|^2 \leq P_0, \\ & {[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K}}, \\ & 0<\tau_i<1, i=1,2,3, \\ & \tau_1+\tau_2+\tau_3=1, \\ & P_k \geq 0, \forall k \in \mathcal{K}, \\ & \left|\varphi_{d, n}\right|=1, d \in\{1,2\}, \forall n \in \mathcal{N}. \end{aligned} \tag{12} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>결합된 최적화 변수와 제약 조건으로 인해 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left|\varphi_{d, n}\right|=1$</span> IRS가 문제(P1)에서 도입한 이 문제는 비볼록 문제입니다. 따라서 AO 기법으로 최적화 변수를 분리한 다음, 다음에서 이 최적화 문제(P1)를 해결하기 위한 공동 최적화 알고리즘을 설계합니다.</p> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <div> <h4 id="sec_4" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4. 제안된 알고리즘</h4> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이후 <span id="skip_info" class="notranslate">$R^{\mathrm{DS}}$</span> 증가에 따라 증가합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span>반면 <span id="skip_info" class="notranslate">$R^{\mathrm{UL}}$</span> 의 증가에 따라 감소 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span>, 최적의 것을 찾는 것은 쉽습니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> 이분법[20]과 같은 1차원 탐색을 통해. 그런 다음 AO 기술을 사용하여 문제(PXNUMX)를 고정된 XNUMX개의 하위 문제로 나눕니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span>. 구체적으로, 문제(P1)는 공동 DL 및 UL 활성 빔포밍 하위 문제(최적화)로 분해됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\{\mathbf{V}, \mathbf{Q}\}$</span>), IRS의 DL 수동 빔포밍 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{\Theta}_1$</span> 하위 문제, IRS의 UL 수동 빔포밍 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{\Theta}_2$</span> 하위 문제 및 시간 할당 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span> 각각 하위 문제입니다. 그런 다음 최적화 문제가 수렴할 때까지 네 개의 하위 문제를 번갈아가며 최적화합니다.</p> <div> <h5 id="sec_4_1" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.1 액티브 빔포밍</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>첫째, 우리는 최적화합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\{\mathbf{V}, \mathbf{Q}\}$</span> 주어진 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left\{\mathbf{\Theta}_1,\mathbf{\Theta}_2\right\}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span>. 정의하다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{G}=\mathbf{T} \mathbf{\Theta}_2 \mathbf{R}+\mathbf{H}$</span>, (11)은 다음과 같이 축소될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} R^{\mathrm{UL}}=\tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G Q G}^\mathrm{H}}{\sigma^2}\right|. \tag{13} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>주어진 것에 대하여 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$R^{\mathrm{DS}}$</span> 고정되어 있습니다. 문제(P1)는 다음과 같이 동등하게 공식화될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P2: } &\max _{\mathbf{V}, \mathbf{Q}} \tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G Q G}^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right| \\ \text { s.t. } &\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{v}_l\right\|^2 \leq P_0, \\ &{[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K} }, \\ & P_k \geq 0, \forall k \in \mathcal{K}. \end{aligned} \tag{14} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>우리는 라그랑주 이중성 방법을 사용하여 문제(P2)를 풀고 라그랑주 함수를 다음과 같이 공식화합니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} & \mathcal{L}(\mathbf{V}, \mathbf{Q}, \boldsymbol{\Lambda})=\tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G Q G}^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right| \\ & +\sum_{k=1}^K \lambda_k\left(P_k-[\mathbf{Q}]_{k, k}\right), \quad \end{aligned} \tag{15} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\lambda_k$</span> 이다 <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-th 라그랑주 이중 승수 및 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Lambda}=\operatorname{diag}\left\{\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_K\right\}$</span>. (15)의 라그랑주 함수는 다음과 같이 다시 공식화할 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} & \mathcal{L}(\mathbf{V}, \mathbf{Q}, \boldsymbol{\Lambda})=\tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G Q G}^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right|-\operatorname{tr}(\boldsymbol{\Lambda} \mathbf{Q}) \\ & +\sum_{k=1}^K \lambda_k\left(\frac{\tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{b}_k^{\mathrm{H}} \mathbf{v}_l\right\|^2+\sigma^2\right)-E_S-E^c_k}{\tau_3}\right). \end{aligned} \tag{16} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>(16)에서 주어진 것을 볼 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Lambda}$</span>, 문제는 두 개의 하위 문제로 분해됩니다. 즉, 최적화 하위 문제입니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> 그리고 최적화 하위 문제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span>. 언제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span> 주어진 경우, 최적화 하위 문제는 다음과 같습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> ~에 의해 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P2a: } & \max _{\mathbf{V}} \sum_{k=1}^K \lambda_k\left(\frac{\tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{b}_k^{\mathrm{H}} \mathbf{v}_l\right\|^2+\sigma^2\right)-E_S-E^c_k}{\tau_3}\right) \\ \text { s.t. } &\sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{v}_l\right\|^2 \leq P_0 . \end{aligned} \tag{17} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>인셀덤 공식 판매점인 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> 주어진 경우, 최적화 하위 문제는 다음과 같습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span> ~에 의해 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P2b: } & \max _{\mathbf{Q}}\tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G} \mathbf{Q} \mathbf{G}^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right|-\operatorname{tr}(\mathbf{\Lambda} \mathbf{Q})\\ \text { s.t. }&{[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K} }, \\ & P_k \geq 0, \forall k \in \mathcal{K}. \end{aligned} \tag{18} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>일반적으로 우리는 이중 문제를 해결하기 위해 하위 기울기 방법을 적용할 수 있습니다[21]. 그러나 우리의 최적화 문제의 경우 하위 기울기 방법은 모두 실행 불가능합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$[\mathbf{Q}]_{k, k}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span> 동시에 변경한다는 것은, 즉, <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span> 고정된 값이 아닙니다. 따라서 다른 방법이 제안됩니다.</p> <div> <h6 id="sec_4_1_1" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.1.1 DL 액티브 빔포밍</h6> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이제 문제 (P2a)에 대한 최적해를 얻을 수 있으며 이는 다음과 같이 다시 작성됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text {P} 2 \overline{\mathrm{a}}:& \max _{\mathbf{V}} \sum_{l=1}^L \mathbf{v}_l^\mathrm{H} \mathbf{\Omega} \mathbf{v}_l \\ \text { s.t. } & \sum_{l=1}^L\left\|\mathbf{v}_l\right\|^2 \leq P_0, \end{aligned} \tag{19} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Omega}=\sum_{k=1}^K \lambda_k \mathbf{b}_k \mathbf{b}_k^{\mathrm{H}}$</span>, 채널의 무게 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{b}_k$</span> 로 표시됩니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-th 라그랑지안 쌍대 변수 <span id="skip_info" class="notranslate">$\lambda_k$</span>. 이후 <span id="skip_info" class="notranslate">$\lambda_k$</span> 라그랑주 함수의 한계 증가로 간주될 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-제곱 제약 조건 <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span>, 라그랑지안 이중 변수를 더 크게 만들어 장치가 더 많은 에너지를 수신할 수 있도록 HAP에서 빔포밍 벡터를 최적화하는 것이 중요합니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>문제의 최적해 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{P} 2 \bar{a}$</span> 로 표현된다 </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} & \mathbf{v}_1^{\star}=\sqrt{P_0} \mathbf{u}_{\Omega}, \\ & \mathbf{v}_l^{\star}=\mathbf{0}, l=2,3, \ldots, L, \end{aligned} \tag{20} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{u}_{\Omega}$</span> 의 가장 큰 고유값에 대응하는 고유 벡터를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Omega}$</span>. (20)에 따르면, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> ~에 의해 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} P_k=\frac{\tau_1 \eta\left(P_0\left|\mathbf{b}_{k}^{\mathrm{H}} \mathbf{u}_{\Omega}\right|^2+\sigma^2\right)-E_S-E^c_k}{\tau_3}. \tag{21} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> </div> <div> <h6 id="sec_4_1_2" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.1.2 UL 액티브 빔포밍</h6> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>그런 다음 이 하위 섹션에서는 문제(P2b)의 솔루션을 자세히 소개합니다. 빔포밍 벡터가 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left\{\mathbf{v}_l\right\}$</span> 고정되어 있다고 가정합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span> 고정되어 있습니다. 언제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> 가 주어지면 문제(P2b)는 다음과 같이 다시 작성됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text{P} 2 \overline{\mathrm{b}}:& \max _{\mathbf{Q}} \tau_3 \log _2\left|\mathbf{I}_M+\frac{\mathbf{G Q G}^{\mathrm{H}}}{\sigma^2}\right| \\ \text { s.t. }&[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K}. \end{aligned} \tag{22} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>위 문제는 전송 공분산 행렬을 최적화하여 각 안테나의 전력 제약을 통해 UL 처리량을 최대화하는 것입니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span>고정 소수점 반복 알고리즘[22]을 적용하여 이를 해결할 수 있습니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>의 값을 참고하십시오 <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span> DL 활성 빔포밍으로 계속 변경됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span>. 따라서 DL 액티브 빔포밍을 직접 결합하면 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> (20)과 UL 능동 빔포밍에 의해 주어진다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}$</span> 반복적 접근 방식을 통한 고정점 반복 알고리즘으로 주어진 경우 이 알고리즘은 고정된 조건에서만 수렴하기 때문에 더 이상 작동하지 않습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$P_k$</span>. 이 문제를 해결하기 위해 감소하는 단계 크기 <span id="skip_info" class="notranslate">$\alpha=1 / i$</span> 각 반복에서 전송 전력 벡터를 원활하게 조정하기 위해 도입되었습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{p}^{(i+1)}=\mathbf{p}^{(i)}+\alpha\left(\mathbf{p}_{\text {new}}^{(i)}-\mathbf{p}^{(i)}\right), \tag{23} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{p}^{(i)}=\left[P_{1}^{(i)}, P_{2}^{(i)}, \ldots, P_{K}^{(i)}\right]^{\mathrm{T}}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{p}_{\text {new}}^{(i)}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$P_{k}^{(i)}$</span> (21)에 의해 계산된 송신 전력 벡터, 그리고 송신 전력을 나타낸다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 각각에서 <span id="skip_info" class="notranslate">$i$</span>-th 반복. DL 활성 빔포밍을 통합하여 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> (20)에 의해 계산된 값을 고정 소수점 알고리즘에 적용하고 (23)에 의해 업데이트된 전송 전력을 도입하여 각 반복 솔루션의 수렴을 보장함으로써, 아래에서 자세히 해석되는 공동 DL 및 UL 빔포밍 알고리즘을 설계합니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>먼저 초기화합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{\Lambda}^{(0)}=\mathbf{I}_K$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Lambda}^{(i)}=\operatorname{diag} \left\{\lambda_{1}^{(i)},\right. \left. \lambda_{2}^{(i)}, \ldots, \notag \lambda_{K}^{(i)}\right\}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\lambda_{k}^{(i)}$</span> 이다 <span id="skip_info" class="notranslate">$k$</span>-th 라그랑지안 쌍대 변수 <span id="skip_info" class="notranslate">$i$</span>-th 반복. 초기 전송 전력 벡터 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{p}^{(0)}$</span> (21)에 의해 계산될 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Lambda}^{(0)}$</span> 주어진다. [22]와 유사하게, 전송 공분산 행렬 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{Q}^{(i)}$</span> 주어진 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Lambda}^{(i)}$</span> 에 <span id="skip_info" class="notranslate">$i$</span>-번째 반복은 다음과 같이 주어진다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{Q}^{(i)}=\left(\boldsymbol\Lambda^{(i)}\right)^{-1}-\left(\boldsymbol\Lambda^{(i)}\right)^{-1/2} \boldsymbol{\Psi}^{(i)} \left(\boldsymbol\Lambda^{(i)}\right)^{-1 / 2}. \tag{24} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>에 대한 자세한 설명 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Psi}^{(i)}$</span> [22]에 나와 있습니다. 라그랑지안 이중 변수는 다음에 의해 업데이트됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \tilde{\lambda}^{(i+1)}=\max \left\{\mathbf{p}^{(i)}, \mathbf{0}\right\}+\operatorname{diag}\left\{\boldsymbol{\Psi}^{(i)}\right\} \odot \tilde{\lambda}^{(i)}, \tag{25} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\tilde{\lambda}^{(i)}=\left[\left(\lambda_{1}^{(i)}\right)^{-1}, \left(\lambda_{2}^{(i)}\right)^{-1}, \ldots, \left(\lambda_{K}^{(i)}\right)^{-1}\right]^{\mathrm{T}}$</span>. 이러한 업데이트된 라그랑지안 이중 변수에서 DL 활성 빔포밍 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{V}$</span> (20)에 의해 업데이트되면 전송 전력 벡터 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{p}_{\text {new}}^{(i)}$</span> UL의 WD의 경우 (21)로 계산됩니다. 마지막으로 전송 전력 벡터는 (23)으로 업데이트됩니다. 이 알고리즘은 알고리즘 1로 요약됩니다.</p> <div id="graphic_1" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/algo01.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/algo01.jpg" class="fj-fig-graphic-bpadzero"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> </div> <div> <h5 id="sec_4_2" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.2 DL 수동 IRS 빔포밍</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>문제(P1)을 분석하면 IRS 위상 이동 행렬의 효과는 다음과 같다는 것을 알 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> UL 처리량은 에너지 인과 관계로 인해 주로 WD의 전송 전력과 관련이 있습니다. 따라서 모든 WD가 수집한 총 에너지를 직접 최대화하여 최적의 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span>. 최종 최적화 문제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> DL에서는 다음과 같이 표현할 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P3: }& \max _{\mathbf{\Theta}_1} \sum_{k=1}^K \tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L\left\|\left(\mathbf{r}_k^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\Theta}_1 \mathbf{T}+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}\right) \mathbf{v}_l\right\|^2+\sigma^2\right) \\ \text { s.t. } & {[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K} }, \\ & P_k \geq 0, \forall k \in \mathcal{K}, \\ & \left|\varphi_{1, n}\right|=1, \forall n \in \mathcal{N}. \end{aligned} \tag{26} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>우리는 최적화합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> 언제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\{\mathbf{V}, \mathbf{Q}\}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span> 주어진다. 정의하다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\zeta}_k=\operatorname{diag}\left(\mathbf{r}_k^{\mathrm{H}}\right) \mathbf{T} \in \mathbb{C}^{N \times M}, \forall k \in \mathcal{K}$</span>다음, </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \mathbf{r}_k^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\Theta}_1 \mathbf{T}+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}&=\boldsymbol{\varphi}_1^{\mathrm{H}} \operatorname{diag}\left(\mathbf{r}_k^{\mathrm{H}}\right) \mathbf{T}+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}} \\ &=\boldsymbol{\varphi}_1^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\zeta}_k+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}. \end{aligned} \tag{27} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>문제(P3)에서 비볼록 모듈러스 제약 조건을 해결하기 위해 다음을 정의합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\mathrm{H}}= \left[\boldsymbol{\varphi}_1^{\mathrm{H}}, 1\right] \in \mathbb{C}^{1 \times(N+1)}, \bar{\boldsymbol{\zeta}_k}=\left[\boldsymbol{\zeta}_k ; \mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}\right] \in \mathbb{C}^{(N+1) \times M}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1=\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1 \overline{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\mathrm{H}} \in \mathbb{C}^{(N+1) \times(N+1)}$</span>다음, </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \left\|\left(\mathbf{r}_k^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\Theta}_1 \mathbf{T}+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}\right) \mathbf{v}_l\right\|^2 & =\left\|\left(\boldsymbol{\varphi}_1^{\mathrm{H}} \boldsymbol{\zeta}_k+\mathbf{h}_k^{\mathrm{H}}\right) \mathbf{v}_l\right\|^2 \\ & =\left\|\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\mathrm{H}} \bar{\boldsymbol{\zeta}}_k \mathbf{v}_l\right\|^2 \\ & =\operatorname{tr}\left(\bar{\boldsymbol{\zeta}_k} \mathbf{v}_l \mathbf{v}_l^{\mathrm{H}} \bar{\boldsymbol{\zeta}}_k^{\mathrm{H}} \widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right). \end{aligned} \tag{28} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>따라서 문제(P3)는 다음과 같이 축소될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \text { P3a: } & \max _{\boldsymbol{\varphi}_1}\sum_{k=1}^K \tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L \operatorname{tr}\left(\bar{\boldsymbol{\zeta}_k} \mathbf{v}_l \mathbf{v}_l^{\mathrm{H}} \bar{\boldsymbol{\zeta}_k}^{\mathrm{H}} \widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)+\sigma^2\right) \\ \text { s.t. } & \mbox{$\displaystyle{[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq \frac{\tau_1 \eta\left(\sum_{l=1}^L \operatorname{tr}\left(\bar{\boldsymbol{\zeta}_k} \mathbf{v}_l \mathbf{v}_l^{\mathrm{H}} \bar{\boldsymbol{\zeta}_k}^{\mathrm{H}} \widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)+\sigma^2\right)-E_S-E^{c}_k}{\tau_3} },$} \\ & P_k \geq 0, \forall k \in \mathcal{K}, \\ & {\left[\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right]_{n, n}=1, n=1, \ldots, N+1 }, \\ & \operatorname{rank}\left(\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)=1, \\ & \widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1 \succeq 0, \end{aligned}\!\!\!\! \tag{29} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left[\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right]_{n, n}=1, n=1, \ldots, N+1$</span> 모듈러스 제약조건에서 유지됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\varphi_{1, n}$</span>. 또한, <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1=\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1 \overline{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\mathrm{H}} \in \mathbb{C}^{(N+1) \times(N+1)}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1$</span> 만족해야 한다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\operatorname{rank}\left(\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)=1, \widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1 \succeq 0$</span>. 비볼록 제약으로 인해 <span id="skip_info" class="notranslate">$\operatorname{rank}\left(\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)=1$</span>, 문제(P3a)는 비볼록입니다. GR 방법과 결합된 고전적인 SDR 기술은 랭크-1 제약 조건을 사용하여 이 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. GR 방법[23]의 주요 원리는 다양한 가능한 솔루션을 무작위로 생성한 다음 가장 좋은 성능을 보이는 솔루션을 근사 솔루션으로 선택하는 것입니다. 따라서 문제(P3a)에 따르면 최적의 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> 랭크 1 제약조건을 제거하는 것입니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\operatorname{rank}\left(\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1\right)=1$</span>. 문제 (P3a)는 표준 반정부호 프로그래밍(SDP) 문제이며 CVX[24]로 효율적으로 풀 수 있습니다. 이완 문제(P3a)는 일반적으로 랭크 1 솔루션을 생성하지 않으므로 표준 GR 방법을 적용하여 고품질 랭크 1 솔루션을 생성합니다. 먼저 다음에서 고유값 분해를 수행합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\star}$</span>즉, <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\star}=\overline{\mathbf{U}}\ \overline{\boldsymbol{\Sigma}}\ \overline{\mathbf{U}}^{\mathrm{H}}$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\mathbf{U}} \in \mathbb{C}^{(N+1) \times(N+1)}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\boldsymbol{\Sigma}} \in \mathbb{C}^{(N+1) \times(N+1)}$</span> 각각 단위 행렬과 대각 행렬을 나타냅니다. 그러면 우리는 준최적 솔루션을 얻습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1=\overline{\mathbf{U}}\ \overline{\boldsymbol{\Sigma}}^{1 / 2} \mathbf{q}$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{q} \sim \mathcal{C N}\left(0, \mathbf{I}_{N+1}\right) \in \mathbb{C}^{(N+1) \times 1}$</span> 는 가우스 랜덤 벡터입니다. 다음을 구성하여 <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1$</span> 무작위로 여러 번 반복한 다음 대체합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\boldsymbol{\varphi}}_1=\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1 \overline{\boldsymbol{\varphi}}_1^{\mathrm{H}}$</span> 원래 최적화 문제(P3a)에 다음과 같은 제약 조건을 만족하는 솔루션을 얻으려면 다음 집합을 사용합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1$</span> 이는 목적 함수를 준최적 솔루션으로 최대화합니다. 마지막으로, 우리는 다음을 얻습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\varphi}_1^{\star}=e^{j \arg \left(\left[\overline{\boldsymbol{\varphi}}_1\right]_{(1: N)} / \overline{\boldsymbol{\varphi}}_{1, N+1}\right)}$</span>, 그리고 최적의 <span id="skip_info" class="notranslate">$\Theta_1^{\star}=\operatorname{diag}\left(\boldsymbol{\varphi}_1^{\star}\right)$</span>.</p> </div> <div> <h5 id="sec_4_3" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.3 UL 수동 IRS 빔포밍</h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>그 다음에는 최적화합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_2$</span> 언제 <span id="skip_info" class="notranslate">$\{\mathbf{V}, \mathbf{Q}\}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_1$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span> 주어진다. [23]의 요소별 반복 알고리즘은 이 최적화 문제를 해결하기 위해 고려된다. 정의한다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\alpha_n=\left[\boldsymbol{\Theta}_2\right]_{n, n}, \forall n \in \mathcal{N}$</span>, 다른 변수가 주어지면 문제(P1)는 다음과 같이 다시 표현될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \mathrm{P} 4:& \max _{\alpha_n} \log _2\left|\mathbf{B}_n+\alpha_n \mathbf{A}_n+\alpha_n^* \mathbf{A}_n^{\mathrm{H}}\right| \\ \text { s.t.}& \left|\alpha_n\right|=1, \forall n \in \mathcal{N}. \end{aligned} \tag{30} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>첫째, 우리는 표현한다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{R}$</span> as <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}=\left[\mathbf{t}_1, \mathbf{t}_2, \cdots \mathbf{t}_N\right]$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{R}=\left[\mathbf{r}_1, \mathbf{r}_2, \cdots \mathbf{r}_N\right]^{\mathrm{H}}$</span>각각 새로운 변수를 소개합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\widetilde{\mathbf{Q}}=\tau_3 \mathbf{Q}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{B}_n$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{A}_n$</span> 최적화 문제(P4)에서 각각 다음과 같이 정의됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{eqnarray*} &&\!\!\!\!\! \begin{gathered} \mathbf{B}_n=\mathbf{I}_M+\frac{1}{\sigma^2 \tau_3}\left(\left(\mathbf{H}+\sum_{m=1, m \neq n}^N \alpha_m \mathbf{t}_m \mathbf{r}_m^{\mathrm{H}}\right) \widetilde{\mathbf{Q}}\right. \\ \left.\left(\mathbf{H}+\sum_{m=1, m \neq n}^N \alpha_m \mathbf{t}_m \mathbf{r}_m^{\mathrm{H}}\right)^{\mathrm{H}}+\mathbf{t}_n \mathbf{r}_n^{\mathrm{H}} \widetilde{\mathbf{Q}} \mathbf{r}_n \mathbf{t}_n^{\mathrm{H}}\right), \end{gathered} \tag{31} \\ &&\!\!\!\!\! \mathbf{A}_n=\mathbf{t}_n \mathbf{g}_n^{\mathrm{H}}, \tag{32} \\ &&\!\!\!\!\! \mathbf{g}_n=\frac{1}{\sigma^2 \tau_3}\left(\mathbf{H}+\sum_{m=1, m \neq n}^N \alpha_m \mathbf{t}_m \mathbf{r}_m^{\mathrm{H}}\right) \widetilde{\mathbf{Q}} \mathbf{r}_n. \tag{33} \end{eqnarray*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>문제(P4)는 단위 모듈러스 제약으로 인해 비볼록이지만 행렬의 랭크-1 속성과 양의 정부호성으로 인해 여전히 폐쇄형 솔루션을 결정할 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{A}_n$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{B}_n$</span>. [25]에 따르면 문제 (P4)의 최적해는 다음과 같이 요약된다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \alpha_n^{\star}=\left\{\begin{array}{cc} e^{-\mathrm{jarg}\left(\omega_n\right)} & \operatorname{tr}\left(\mathbf{B}_n^{-1} \mathbf{A}_n\right) \neq 0 \\ \forall \alpha \text { with }|\alpha|=1 & \operatorname{tr}\left(\mathbf{B}_n^{-1} \mathbf{A}_n\right)=0 \end{array}, \forall n \in N\right., \tag{34} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\omega_n=\operatorname{tr}\left(\mathbf{B}_n^{-1} \mathbf{A}_n\right), \forall n \in N$</span>그러면 우리는 최적의 것을 얻을 수 있습니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\Theta}_2$</span>.</p> </div> <div> <h5 id="sec_4_4" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>4.4 시간 할당 최적화 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span></h5> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이제 우리는 최적화합니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\tau}$</span> 주어진 <span id="skip_info" class="notranslate">${\mathbf{V},\mathbf{Q}}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\left\{\mathbf{\Theta}_1,\mathbf{\Theta}_2\right\}$</span>. 문제(P1)는 다음과 같이 단순화될 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \begin{aligned} \mathrm{P} 5: &\max _{\boldsymbol{\tau}} \min \left\{R^{\mathrm{DS}}, R^{\mathrm{UL}}\right\} \\ \text { s.t. } & {[\mathbf{Q}]_{k, k} \leq P_k, \forall k \in \mathcal{K} }, \\ & 0<\tau_i<1, i=1,2,3, \\ & \tau_1+\tau_2+\tau_3=1. \end{aligned} \tag{35} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>문제는 볼록하고 CVX로 해결할 수 있습니다. 마지막으로 최적의 <span id="skip_info" class="notranslate">$E_S^{\star}$</span> 1차원 검색으로.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>각 하위 문제에 대한 위의 설명을 고려하여 우리는 능동 빔포밍, 수동 빔포밍, 전송 전력 및 시간 할당을 공동으로 최적화하여 JO-BPT 알고리즘을 설계하며, 이는 알고리즘 2로 요약됩니다.</p> <div id="graphic_2" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/algo02.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/algo02.jpg" class="fj-fig-graphic-bpadzero"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <div> <h4 id="sec_5" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>5.  시뮬레이션 결과</h4> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이 섹션에서는 시뮬레이션 결과와 분석을 제공합니다. 시뮬레이션 설정에서 서로 가까이 위치한 여러 개의 실내 WD가 생산 공장의 프로세스를 모니터링하고 감지된 데이터를 HAP에 보고하는 시나리오를 고려합니다. HAP가 (0m, 0m, 0m)에 위치하고 IRS가 (1m, 0m, 1m)에 위치한 XNUMX차원 좌표계를 설정합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> WD는 반경 1m의 원 안에 중심이 (0m, 0m, 0.5m)인 원 안에 무작위로 분포됩니다. 또한, 회로 에너지 소비량은 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathrm{WD}_k$</span> 로 설정 <span id="skip_info" class="notranslate">$E^c_k = -5$</span> dBm, 에너지 변환 효율은 다음과 같이 설정됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\eta$</span> = 0.8이고 AWGN의 거듭제곱은 다음과 같이 설정됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\sigma^2 = -50$</span> dBm. 안테나와 IRS 요소의 공간이 반파장이라고 가정합니다. 거리 경로 손실 모델은 다음과 같이 표시됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$L(s)=S_0\left(\frac{s}{1 \mathrm{m}}\right)^\epsilon$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$S_0=-30$</span> dB는 기준거리 1m에서의 경로손실이며, <span id="skip_info" class="notranslate">$s$</span> 두 노드 사이의 거리를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\epsilon$</span> 경로 손실 지수를 나타냅니다. HAP의 안테나와 IRS의 어레이는 모두 균일 선형 어레이(ULA)에 사용된다고 가정합니다.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>소규모 페이딩의 경우 모든 채널에 대해 Rician 페이딩 모델을 가정합니다. 그 결과 HAP-IRS 채널 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}$</span> 에 의해 모델화됩니다 </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{T}=\left(\sqrt{\frac{\kappa}{1+\kappa}} \mathbf{T}^{\text {LoS }}+\sqrt{\frac{1}{1+\kappa}} \mathbf{T}^{\text {NLoS }}\right), \tag{36} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\kappa$</span> 리시안 요인이에요. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}^{\text {LoS}}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}^{\text {NLoS}}$</span> 각각 시선방향(LoS) 및 비가시선방향(NLoS) 구성요소를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}^{\text {LoS}}$</span> 로 모델링 할 수 있습니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}^{\text {LoS}}=\mathbf{a}_\mathrm{HAP}^\mathrm{H}\left(\theta_\mathrm{HAP}\right) \mathbf{a}_\mathrm{R}\left(\theta_\mathrm{R}\right)$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}_\mathrm{HAP}\left(\theta_\mathrm{HAP}\right)$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}_\mathrm{R}\left(\theta_\mathrm{R}\right)$</span> 각각 HAP 및 IRS에서 배열 응답 벡터를 나타냅니다. 또한, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}_\mathrm{HAP}\left(\theta_\mathrm{HAP}\right)=\left[1, e^{-j \pi \sin \theta_\mathrm{HAP}}, \cdots, e^{-j \pi(M-1) \sin \theta_\mathrm{HAP}}\right]$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{a}_\mathrm{R}\left(\theta_\mathrm{R}\right)=\left[1, e^{-j \pi \sin \theta_\mathrm{R}}, \cdots, e^{-j \pi(N-1) \sin \theta_\mathrm{R}}\right]$</span>어디로 <span id="skip_info" class="notranslate">$\theta_\mathrm{HAP}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\theta_\mathrm{R} \in[0,2 \pi)$</span> 각각 HAP의 이탈각(AoD)과 IRS의 도착각(AoA)입니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}^{\text {NLoS}}$</span> Rayleigh 페이딩과 각 요소에 의해 모델링됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\textit{t}_{n, m}^{\text { NLoS}} \sim \mathcal{CN}(0,1), n=1, \cdots N, m=1, \cdots M$</span>. 총 채널 이득은 다음과 같이 표시됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}\sqrt{L(s)}$</span>. 채널 행렬 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{r}_k$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{h}_k$</span> 유사하게 모델링됩니다. 채널의 경우 <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{T}$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{h}_k$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\mathbf{r}_k$</span>, 우리는 설정했습니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$\left\{\epsilon_\mathrm{HAP, R}, \epsilon_\mathrm{HAP, U}, \epsilon_\mathrm{R, U}\right\}=\{2.2,2.3,2.5\}$</span> and <span id="skip_info" class="notranslate">$\left\{\kappa_\mathrm{HAP, R},\kappa_\mathrm{HAP, U}, \kappa_\mathrm{R, U}\right\}=\{\infty, 0,0\}$</span>.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>나아가, 성능 비교를 위해 두 가지 대표적인 벤치마크 방안을 선택했다.</p> <div> <ol class="list-style-decimal"> <li> <p>무작위 위상: 시스템의 두 전송 위상에서 IRS의 각 요소의 위상 변화는 무작위로 선택됩니다. 다른 매개변수는 JO-BPT 알고리즘으로 최적화됩니다.</p> </li> <li> <p>IRS 없이: WD는 HAP에서 전송된 에너지를 직접 수신한 다음 서로 데이터를 공유하고 마지막으로 IRS의 도움 없이 가상 MIMO 채널을 통해 HAP에 직접 정보 신호를 전송합니다. 다른 매개변수는 JO-BPT 알고리즘으로 최적화됩니다.</p> </li> </ol> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>먼저, IRS 수동 빔포밍 매트릭스 최적화가 UL 처리량 성능에 미치는 영향을 고려합니다. 그림 3은 UL 처리량 대 최대 전송 전력(<span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span>) HAP에서, <span id="skip_info" class="notranslate">$M$</span> = 2, <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> = 6, <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span> = 20. 우리는 이 세 가지 계획의 UL 처리량이 증가함에 따라 증가한다는 것을 관찰합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span>. 이는 WD가 HAP의 전송 전력이 증가함에 따라 더 많은 에너지를 얻을 수 있기 때문에 예상됩니다. 또한 제안된 방식이 다른 방식보다 상당히 우수한 성능을 보이며, 이는 수확된 에너지를 효율적으로 활용한다는 것을 나타냅니다. 또한 IRS가 추가 어레이 이득을 제공할 수 있기 때문에 무작위로 선택된 위상 이동이 있는 방식조차도 IRS가 없는 방식보다 더 높은 UL 처리량을 달성한다는 것을 알 수 있습니다.</p> <div id="fig_3" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f03.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f03.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 3</b>  달성 가능한 UL 처리량 대비 <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span>.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 4는 반사 요소의 수에 따른 UL 처리량을 나타냅니다.<span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>) IRS에 포함되어 있음 <span id="skip_info" class="notranslate">$M$</span> = 2, <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> = 6, <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span> = 30 dBm. 우리는 두 IRS 지원 방식의 UL 처리량이 증가함에 따라 상당히 증가한다는 것을 관찰합니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>. 이는 증가된 IRS 요소가 더 많은 캐스케이드 채널을 가져와 IRS 지원 WPCN 시스템에서 더 높은 채널 이득을 달성하기 때문에 예상됩니다. IRS에 대한 수동 빔포밍과 DL 및 UL의 능동 빔포밍을 공동으로 최적화하기 때문에 제안된 방식은 다른 두 벤치마크 방식에 비해 처리량 성능을 크게 개선합니다. 제안된 공동 최적화 방식의 UL 처리량은 랜덤 위상 방식보다 65.03% 더 높고 IRS가 없는 방식보다 707.75% 더 높습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span> = 60.</p> <div id="fig_4" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f04.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f04.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 4</b>  달성 가능한 UL 처리량 대비 <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 5는 WD의 수(<span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span>) 변경 사항, 여기서 <span id="skip_info" class="notranslate">$M$</span> = 2, <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span> = 20, <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span> = 30 dBm. 모든 계획에서 UL 처리량이 WD가 증가함에 따라 단조롭게 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 그런 다음 제안된 계획의 UL 처리량 성능이 다른 두 계획보다 상당히 우수하다는 것을 알 수 있습니다. 게다가 위상 변화가 랜덤 위상 계획에서 최적화되지 않았지만 IRS가 여전히 특정 채널 이득을 제공할 수 있어 UL 처리량 성능이 IRS가 없는 계획보다 우수하다는 것을 추가로 관찰합니다.</p> <div id="fig_5" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f05.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f05.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 5</b>  달성 가능한 UL 처리량 대비 <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span>.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>또한, 제안된 방식에서 UL 처리량 성능에 대한 HAP 송신기 능동 빔포밍 설계의 개선을 검증하기 위해, 아래에 등가 이득 빔포밍 방식을 도입하고 제안된 방식을 이와 비교한다. 등가 이득 빔포밍 방식에서 HAP 송신기는 등가 이득 빔포밍을 사용하고, JO-BPT 알고리즘을 사용하여 다른 변수를 최적화한다. <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span> 동등하게 할당됩니다 <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> 빔포밍 벡터. HAP의 등가 이득 빔포밍 방식은 구체적으로 다음과 같이 표현할 수 있습니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \mathbf{v}_l=\sqrt{\frac{P_0}{K}} \frac{\mathbf{b}_l}{\left\|\mathbf{b}_l\right\|^2}, l=1,2, \ldots, K. \tag{37} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""></p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 6은 IRS 반사 요소의 수에 따른 UL 처리량 성능을 보여줍니다.<span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>) HAP에서 사용되는 다양한 빔포밍 방식에 따라 <span id="skip_info" class="notranslate">$M$</span> = 2, <span id="skip_info" class="notranslate">$K$</span> = 6, <span id="skip_info" class="notranslate">$P_0$</span> = 30 dBm. 첫째, UL 처리량 성능은 항상 다음에 비례한다는 것을 알 수 있습니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span> 모든 계획에서. 이는 증가와 함께 예상됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>, IRS가 제공하는 반사 빔포밍 이득도 점진적으로 증가하며, 이를 통해 DL 및 UL에서 신호 감쇠를 피할 수 있습니다. 게다가 제안된 HAP 송신 빔포밍 이득 설계가 등가 이득 빔포밍 방식보다 더 나은 처리량 성능 이득을 달성할 수 있음을 알 수 있습니다.</p> <div id="fig_6" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f06.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f06.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 6</b>  송신기에서 다양한 빔포밍 방식에 대한 UL 처리량 성능 비교.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>또한, IRS에서의 연속적인 위상 변화는 하드웨어 설비와 비용 때문에 실제 응용 프로그램에서 구현하기 어렵다. 따라서 이산적인 IRS 위상 변화에 대해 논의한다. 구체적으로, 우리는 제안된 방식을 IRS 반사 요소의 위상 변화의 양자화된 비트 수가 각각 비트 = 1, 2, 3으로 설정된 세 가지 방식과 비교한다. 실제로, 우리는 각 IRS 반사 요소의 이산적인 위상 변화가 간격을 균일하게 양자화함으로써 얻어진다고 생각한다. <span id="skip_info" class="notranslate">$[0,2 \pi)$</span>, 그리고 그 값의 범위는 다음과 같이 표현됩니다. </p> <div class="fj-math-table-wrap"> <table class="fj-math-table"> <tbody> <tr> <td id="skip_info" class="notranslate">\[\begin{equation*} \boldsymbol{\psi}=\{0, \Delta \theta, \ldots,(J-1) \Delta \theta\}, \tag{38} \end{equation*}\]</td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span> 어디에 <span id="skip_info" class="notranslate">$\Delta \theta=2 \pi / J$</span>, <span id="skip_info" class="notranslate">$J=2^{\mathrm{bit}}$</span>.</p> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 7의 연속 위상 이동(CPS) 방식은 JO-BPT 알고리즘을 사용하여 UL 처리량을 최적화하는 것을 나타냅니다. 이산 위상 이동(DPS) 방식은 최적의 IRS 반사 위상 이동 벡터를 나타냅니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\varphi}^{\star}$</span> 먼저 본 논문에서 제안하는 JO-BPT 알고리즘을 사용하여 계산한 다음, <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\psi}_n^{\star}=\arg \min _{m \in \left[1, J\right]}\left|\boldsymbol{\psi}_{m}-\boldsymbol{\varphi}_n^{\star}\right|, \forall n \in \mathcal{N}$</span>, 최적의 이산 IRS 반사 위상 변화로. 값 범위 <span id="skip_info" class="notranslate">$\boldsymbol{\psi}_{m}$</span> 3비트 위상 이동을 사용하면 다음과 같이 표현됩니다. <span id="skip_info" class="notranslate">$\{0, \pi / 4, \pi / 2,3 \pi / 4, \pi, 5 \pi / 4,3 \pi / 2,7 \pi / 4\}$</span>.</p> <div id="fig_7" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f07.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/f07.jpg" class="fj-fig-graphic"></a></td> </tr> <tr> <td><p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span><b>Fig. 7</b>  연속 및 불연속 위상 변화에 대한 달성 가능한 UL 처리량 <span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>.</p></td> </tr> </tbody> </table> </div> <p class="gt-block gt-block fj-p" data-gt-block=""><span></span>그림 7은 IRS 반사 요소의 수에 따른 UL 처리량 성능 추세를 보여줍니다.<span id="skip_info" class="notranslate">$N$</span>) CPS 및 DPS 방식에서. 그림 7에서 볼 수 있듯이 DPS 방식은 CPS 방식에 비해 성능 저하가 있음을 알 수 있습니다. 그러나 시스템에서 사용되는 위상 편이 비트 수가 증가함에 따라 성능이 향상됩니다. 또한 3비트 위상 편이 방식이 CPS 방식에 매우 가까운 성능을 달성하는 것으로 관찰되었습니다. 따라서 실제 시나리오에서는 3비트의 위상 편이로 충분합니다. 시스템 비용을 줄이기 위해 위상 편이 비트 수를 더욱 줄이면서 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 이는 위상 편이 분해능이 낮을수록 신호 정렬 불량이 더 커지기 때문에 예상됩니다.</p> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <div> <h4 id="sec_6" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>6. 결론</h4> <p class="gt-block gt-block fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>이 논문에서 우리는 사용자 협력 하에 IRS 지원 WPCN 시스템을 제안하고 DL과 UL의 능동 빔포밍, IRS의 수동 빔포밍, 시간 할당 및 데이터 공유에 소모되는 에너지를 공동으로 최적화하여 UL 처리량 극대화 문제를 공식화했습니다. 이 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 AO 기법을 채택하여 최적화 변수를 분리하고 JO-BPT 알고리즘을 제안했습니다. 다양한 기준 방법과 비교하여 제안된 JO-BPT 알고리즘이 다양한 실제 네트워크 설정에서 상당한 성능 이점을 가지고 있음을 확인하여 다중 사용자 IRS 지원 WPCN의 처리량 성능을 효과적으로 개선했습니다. 추가 작업에서는 WD의 채널 간 차이가 클 때 장치를 그룹화하는 전략을 고려할 것입니다. 또한 여러 IRS가 있는 시스템으로 방법을 확장하고 복잡성을 줄이기 위해 다른 더 효과적인 최적화 전략을 적용할 것입니다.</p> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div id="sec-references" class="gt-block fj-sec" data-gt-block=""> <h4 id="references" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>참고문헌 </h4> <div id="skip_info" class="notranslate"> <div id="ref-1" class="fj-list-ref"> <p>[1] J.A. Stankovic, “Research directions for the internet of things,” IEEE Internet Things J., vol.1, no.1, pp.3-9, 2014. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/jiot.2014.2312291">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-2" class="fj-list-ref"> <p>[2] A. Tarighati, J. Gross, and J. Jaldén, “Decentralized hypothesis testing in energy harvesting wireless sensor networks,” IEEE Trans. Signal Process., vol.65, no.18, pp.4862-4873, 2017. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tsp.2017.2716909">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-3" class="fj-list-ref"> <p>[3] M. Hua, Q. Wu, and H.V. Poor, “Power-efficient passive beamforming and resource allocation for IRS-aided WPCNs,” IEEE Trans. Commun., vol.70, no.5, pp.3250-3265, 2022. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tcomm.2022.3161688">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-4" class="fj-list-ref"> <p>[4] P. Chen, B. Lyu, Y. Liu, H. Guo, and Z. Yang, “Multi-irs assisted wireless-powered mobile edge computing for internet of things,” IEEE IEEE Trans. Green Commun. Netw., vol.7, no.1, pp.130-144, 2023. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tgcn.2022.3205030">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-5" class="fj-list-ref"> <p>[5] M. Hua and Q. Wu, “Throughput maximization for IRS-aided MIMO FD-WPCN with non-linear EH model,” IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol.16, no.5, pp.918-932, 2022. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/jstsp.2022.3179840">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-6" class="fj-list-ref"> <p>[6] P. Zeng, D. Qiao, Q. Wu, and Y. Wu, “Throughput maximization for active intelligent reflecting surface-aided wireless powered communications,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol.11, no.5, pp.992-996, 2022. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/lwc.2022.3152563">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-7" class="fj-list-ref"> <p>[7] W. Wang, Y. Gong, L. Yang, Y. Zhan, and D.W.K. Ng, “Robust resource allocation design for secure IRS-aided WPCN,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol.22, no.4, pp.2715-2729, 2023. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/TWC.2022.3213544">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-8" class="fj-list-ref"> <p>[8] Q. Wu and R. Zhang, “Towards smart and reconfigurable environment: Intelligent reflecting surface aided wireless network,” IEEE Commun. Mag., vol.58, no.1, pp.106-112, 2020. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/mcom.001.1900107">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-9" class="fj-list-ref"> <p>[9] M. Hua and Q. Wu, “Joint dynamic passive beamforming and resource allocation for IRS-aided full-duplex WPCN,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol.21, no.7, pp.4829-4843, 2022. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/twc.2021.3133491">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-10" class="fj-list-ref"> <p>[10] X. Li, C. Zhang, C. He, G. Chen, and J.A. Chambers, “Sum-rate maximization in IRS-assisted wireless power communication networks,” IEEE Internet Things J., vol.8, no.19, pp.14959-14970, 2021. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3072987">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-11" class="fj-list-ref"> <p>[11] H. Cao, Z. Li, and W. Chen, “Resource allocation for IRS-assisted wireless powered communication networks,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol.10, no.11, pp.2450-2454, 2021. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3103672">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-12" class="fj-list-ref"> <p>[12] D. Song, W. Shin, and J. Lee, “A maximum throughput design for wireless powered communication networks with IRS-NOMA,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol.10, no.4, pp.849-853, 2021. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/lwc.2020.3046722">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-13" class="fj-list-ref"> <p>[13] D. Zhang, Q. Wu, M. Cui, G. Zhang, and D. Niyato, “Throughput maximization for IRS-assisted wireless powered hybrid NOMA and TDMA,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol.10, no.9, pp.1944-1948, 2021. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3087495">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-14" class="fj-list-ref"> <p>[14] L. Liu, R. Zhang, and K.C. Chua, “Multi-antenna wireless powered communication with energy beamforming,” IEEE Trans. Commun., vol.62, no.12, pp.4349-4361, 2014. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tcomm.2014.2370035">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-15" class="fj-list-ref"> <p>[15] S. Jayaweera, “Virtual MIMO-based cooperative communication for energy-constrained wireless sensor networks,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol.5, no.5, pp.984-989, 2006. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/twc.2006.1633350">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-16" class="fj-list-ref"> <p>[16] X. Zhang, H.V. Poor, and M. Chiang, “Optimal power allocation for distributed detection over MIMO channels in wireless sensor networks,” IEEE Trans. Signal Process., vol.56, no.9, pp.4124-4140, 2008. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tsp.2008.924639">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-17" class="fj-list-ref"> <p>[17] D. Ciuonzo, G. Romano, and P.S. Rossi, “Channel-aware decision fusion in distributed MIMO wireless sensor networks: Decode-and-fuse vs. decode-then-fuse,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol.11, no.8, pp.2976-2985, 2012. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/twc.2012.061912.112049">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-18" class="fj-list-ref"> <p>[18] M.N. Soorki, M.H. Manshaei, B. Maham, and H. Saidi, “On uplink virtual MIMO with device relaying cooperation enforcement in 5G networks,” IEEE Trans. Mobile Comput., vol.17, no.1, pp.155-168, 2018. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tmc.2017.2707540">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-19" class="fj-list-ref"> <p>[19] L. Liu, R. Zhang, and K.C. Chua, “Multi-antenna wireless powered communication with energy beamforming,” IEEE Trans. Commun., vol.62, no.12, pp.4349-4361, 2014. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tcomm.2014.2370035">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-20" class="fj-list-ref"> <p>[20] D.V. Griffiths and I.M. Smith, Numerical Methods for Engineers, CRC Press, 2006. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1201/9781420010244">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-21" class="fj-list-ref"> <p>[21] L. Xiao, M. Johansson, and S. Boyd, “Simultaneous routing and resource allocation via dual decomposition,” IEEE Trans. Commun., vol.52, no.7, pp.1136-1144, 2004. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/tcomm.2004.831346">CrossRef</a></p> </div> <div id="ref-22" class="fj-list-ref"> <p>[22] T.M. Pham, R. Farrell, and L.N. 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Areas Commun., vol.38, no.8, pp.1823-1838, 2020. <br><a target="_blank" href="https://doi.org/10.1109/jsac.2020.3000814">CrossRef</a></p> </div> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> <div id="sec-authors" class="fj-sec-authors"> <h4 id="authors" class="gt-block headline" data-gt-block=""><span></span>작성자</h4> <div id="skip_info" class="notranslate"> <div class="fj-author"> <b><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Yun%20WU"><span>Yun WU</span></a></b><br>  <span style="font-Size:15px;"><b>Donghua University</b></span><br> <p class="fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>received her B.S. and M.S. degrees in electronic engineering from Harbin Institute of Technology, Harbin, China in 1999 and 2001, respectively, and Ph.D. degree in communication and information system from Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China in 2006. In 2014, She was a visiting scholar at University of Texas, Dallas, USA. She is currently an associate professor at College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China. Her research interests include wireless communications, channel estimation and spatial modulation.</p> <div id="graphic_3" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a1.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a1.jpg" class="fj-bio-graphic"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> <div class="fj-author"> <b><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=ZiHao%20CHEN"><span>ZiHao CHEN</span></a></b><br>  <span style="font-Size:15px;"><b>Donghua University</b></span><br> <p class="fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>received his B.S. degree in electronic information science and technology from Guangzhou University, and is currently pursuing the M.S. degree at College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China. His current research interests focus on mobile edge computing, reconfigurable smart surfaces.</p> <div id="graphic_4" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a2.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a2.jpg" class="fj-bio-graphic"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> <div class="fj-author"> <b><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=MengYao%20LI"><span>MengYao LI</span></a></b><br>  <span style="font-Size:15px;"><b>Donghua University</b></span><br> <p class="fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>received her B.S.degree in electronic information engineering from Jiangsu Normal University in 2020 and the M.S.degree in information and communication engineering from Donghua University in 2023. Her research interests include wireless communications, intelligent metasurfaces, and convex optimization.</p> <div id="graphic_5" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a3.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a3.jpg" class="fj-bio-graphic"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> <div class="fj-author"> <b><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Author/a_name=Han%20HAI"><span>Han HAI</span></a></b><br>  <span style="font-Size:15px;"><b>Donghua University</b></span><br> <p class="fj-p-no-indent" data-gt-block=""><span></span>received his B.S. degree in information and computing sciences from South Central University for Nationalities, China, and the M.S. and the Ph.D. degrees in electronics engineering from Chonbuk National University, Korea, in 2013 and 2018, respectively. He is currently an associate professor at College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China. His research interests include wireless communications, MIMO and spatial modulation.</p> <div id="graphic_6" class="fj-fig-g"> <table> <tbody> <tr> <td><a target="_blank" href="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a4.jpg"><img alt="" src="https://ko.global.ieice.org/full_text/transcom/E107.B/11/E107.B_765/Graphics/a4.jpg" class="fj-bio-graphic"></a></td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> </div> <div class="fj-pagetop"><a href="#top">페이지 톱</a></div> </div> </div>   </div> <div style="border-bottom: solid 1px #ccc;"></div> <h4 id="Keyword">키워드</h4> <div> <p class="gt-block"> <a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Keyword/keyword=wireless%20powered%20communication%20networks"><span class="TEXT-COL">무선 전력 통신 네트워크</span></a>,  <a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Keyword/keyword=intelligent%20reflecting%20surface"><span class="TEXT-COL">지능형 반사 표면</span></a>,  <a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Keyword/keyword=virtual%20antenna%20array"><span class="TEXT-COL">가상 안테나 배열</span></a>,  <a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/Keyword/keyword=beamforming"><span class="TEXT-COL">빔 포밍</span></a> </p></div>  </section>  </div> <div class="right_box">   <section class="latest_issue"> <h4 id="skip_info" class="notranslate">Latest Issue</h4> <ul id="skip_info" class="notranslate"> <li class="a"><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/fundamentals">IEICE Trans. Fundamentals</a></li> <li class="b"><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/communications">IEICE Trans. Communications</a></li> <li class="c"><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/electronics">IEICE Trans. Electronics</a></li> <li class="d"><a href="https://ko.global.ieice.org/en_transactions/information">IEICE Trans. Inf. & Syst.</a></li> <li class="elex"><a href="https://ko.global.ieice.org/en_publications/elex">IEICE Electronics Express</a></li> </ul> </section> </div> <div class="index_box"> <h4>목차</h4> <ul> <li><a href="#Summary">요약</a></li> <li> <ul> <li><a href="#sec_1">1. 서론</a></li> <li><a href="#sec_2">2.  시스템 모델</a></li> <li><a href="#sec_3">3.  문제 공식화</a></li> <li><a href="#sec_4">4. 제안된 알고리즘</a></li> <li><a href="#sec_5">5.  시뮬레이션 결과</a></li> <li><a href="#sec_6">6. 결론</a></li> </ul> </li> <li><a href="#references">참고문헌 </a></li> <li><a href="#authors">작성자</a></li> <li><a href="#Keyword">키워드</a></li> </ul> </div> </div>  <div id="modal_copyright" class="modal js-modal"> <div class="modal-wrap"> <div class="modal__bg"></div> <div class="modal__content"> <div class="notranslate modal__inner" id="skip_info"> <h4>Copyrights notice of machine-translated contents</h4> <p>The copyright of the original papers published on this site belongs to IEICE. Unauthorized use of the original or translated papers is prohibited. See <a href="https://www.ieice.org/eng/copyright/files/copyright.pdf" target="_blank">IEICE Provisions on Copyright</a> for details.</p> <p class="js-modal-close"><i class="fas fa-times"></i></p> </div> </div> </div> </div>   <div id="modal_cite" class="modal js-modal"> <div class="modal-wrap"> <div class="modal__bg"></div> <div class="modal__content"> <div class="modal__inner"> <h4 id="skip_info" class="notranslate">Cite this</h4> <nav class="nav-tab"> <ul> <li class="notranslate tab is-active" id="skip_info">Plain Text</li> <li class="notranslate tab" id="skip_info">BibTeX</li> <li class="notranslate tab" id="skip_info">RIS</li> <li class="notranslate tab" id="skip_info">Refworks</li> </ul> </nav> <div class="copy_box"> <div class="box is-show"> <p class="gt-block btn" id="js-copy"><i class="fas fa-copy"></i>부</p> <p class="notranslate copy-text" id="skip_info">Yun WU, ZiHao CHEN, MengYao LI, Han HAI, "Cooperative Transmission of Energy-Constrained Wireless Devices in IRS-Assisted Wireless Powered Communication Networks" in IEICE TRANSACTIONS on Communications, vol. E107-B, no. 11, pp. 765-775, November 2024, doi: <span class="TEXT-COL">10.23919/transcom.2024EBP3009</span>.<br> Abstract: <span class="TEXT-COL">Intelligent reflecting surface (IRS) is an effective technology to improve the energy and spectral efficiency of wireless powered communication network (WPCN). Under user cooperation, we propose an IRS-assisted WPCN system where the wireless devices (WDs) collect wireless energy in the downlink (DL) and then share data. The adjacent single-antenna WDs cooperate to form a virtual antenna array so that their information can be simultaneously transmitted to the multi-antenna common hybrid access point (HAP) through the uplink (UL) using multiple-input multiple-output (MIMO) technology. By jointly optimizing the passive beamforming at the IRS, the active beamforming in the DL and the UL, the energy consumed by data sharing, and the time allocation of each phase, we formulate an UL throughput maximization problem. However, this optimization problem is non-convex since the optimization variables are highly coupled. In this study, we apply the alternating optimization (AO) technology to decouple the optimization variables and propose an efficient algorithm to avoid the difficulty of directly solving the problem. Numerical results indicate that the joint optimization method significantly improves the UL throughput performance in multi-user WPCN compared with various baseline methods.</span><br> URL: https://global.ieice.org/en_transactions/communications/10.23919/transcom.2024EBP3009/_f</p> </div> <div class="box"> <p class="gt-block btn" id="js-copy-BibTeX"><i class="fas fa-copy"></i>부</p> <p class="notranslate copy-BibTeX" id="skip_info">@ARTICLE{e107-b_11_765,<br> author={Yun WU, ZiHao CHEN, MengYao LI, Han HAI, },<br> journal={IEICE TRANSACTIONS on Communications}, <br> title={Cooperative Transmission of Energy-Constrained Wireless Devices in IRS-Assisted Wireless Powered Communication Networks}, <br> year={2024},<br> volume={E107-B},<br> number={11},<br> pages={765-775},<br> abstract={<span class="TEXT-COL">Intelligent reflecting surface (IRS) is an effective technology to improve the energy and spectral efficiency of wireless powered communication network (WPCN). Under user cooperation, we propose an IRS-assisted WPCN system where the wireless devices (WDs) collect wireless energy in the downlink (DL) and then share data. The adjacent single-antenna WDs cooperate to form a virtual antenna array so that their information can be simultaneously transmitted to the multi-antenna common hybrid access point (HAP) through the uplink (UL) using multiple-input multiple-output (MIMO) technology. By jointly optimizing the passive beamforming at the IRS, the active beamforming in the DL and the UL, the energy consumed by data sharing, and the time allocation of each phase, we formulate an UL throughput maximization problem. However, this optimization problem is non-convex since the optimization variables are highly coupled. In this study, we apply the alternating optimization (AO) technology to decouple the optimization variables and propose an efficient algorithm to avoid the difficulty of directly solving the problem. Numerical results indicate that the joint optimization method significantly improves the UL throughput performance in multi-user WPCN compared with various baseline methods.</span>},<br> keywords={},<br> doi={<span class="TEXT-COL">10.23919/transcom.2024EBP3009</span>},<br> ISSN={<span class="TEXT-COL">1745-1345</span>},<br> month={November},}</p> </div> <div class="box"> <p class="gt-block btn" id="js-copy-RIS"><i class="fas fa-copy"></i>부</p> <p class="notranslate copy-RIS" id="skip_info">TY - JOUR<br> TI - Cooperative Transmission of Energy-Constrained Wireless Devices in IRS-Assisted Wireless Powered Communication Networks<br> T2 - IEICE TRANSACTIONS on Communications<br> SP - 765<br> EP - 775<br> AU - Yun WU<br> AU - ZiHao CHEN<br> AU - MengYao LI<br> AU - Han HAI<br> PY - 2024<br> DO - <span class="TEXT-COL">10.23919/transcom.2024EBP3009</span><br> JO - IEICE TRANSACTIONS on Communications<br> SN - <span class="TEXT-COL">1745-1345</span><br> VL - E107-B<br> IS - 11<br> JA - IEICE TRANSACTIONS on Communications<br> Y1 - November 2024<br> AB - <span class="TEXT-COL">Intelligent reflecting surface (IRS) is an effective technology to improve the energy and spectral efficiency of wireless powered communication network (WPCN). Under user cooperation, we propose an IRS-assisted WPCN system where the wireless devices (WDs) collect wireless energy in the downlink (DL) and then share data. The adjacent single-antenna WDs cooperate to form a virtual antenna array so that their information can be simultaneously transmitted to the multi-antenna common hybrid access point (HAP) through the uplink (UL) using multiple-input multiple-output (MIMO) technology. By jointly optimizing the passive beamforming at the IRS, the active beamforming in the DL and the UL, the energy consumed by data sharing, and the time allocation of each phase, we formulate an UL throughput maximization problem. However, this optimization problem is non-convex since the optimization variables are highly coupled. In this study, we apply the alternating optimization (AO) technology to decouple the optimization variables and propose an efficient algorithm to avoid the difficulty of directly solving the problem. Numerical results indicate that the joint optimization method significantly improves the UL throughput performance in multi-user WPCN compared with various baseline methods.</span><br> ER - </p> </div> <div class="box"> <p id="skip_info" class="notranslate"></p> </div> </div> <p class="js-modal-close"><i class="fas fa-times"></i></p> </div> </div> </div>  </div></section>  <div id="link"></div> <div id="footer"></div> </section>  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.6.3/jquery.min.js"></script> <script> $(function() { // $("#header").load("/assets/tpl/header.html"); // $("#footer").load("/assets/tpl/footer.html"); // $("#form").load("/assets/tpl/form.html"); // $("#link").load("/assets/tpl/link.html"); // $("#aside").load("/assets/tpl/aside.html"); }); </script>  <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/slick-carousel@1.8.1/slick/slick.min.js"></script>  <header> <div class="nav_sub">  <h1><a 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