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智能反射面辅助的Massive MIMO的资源分配方法及系统 

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申请/专利权人:哈尔滨工程大学

摘要:本发明提供了一种智能反射面辅助的MassiveMIMO的资源分配方法及系统,属于无线物理层安全通信技术领域。为了解决智能反射面辅助的MassiveMIMO系统现有资源分配方法,对于系统资源的利用率低,信息传输吞吐量低,算法寻优效果差,收敛速度慢的问题。本发明通过对传统袋獾算法引入量子化和香味刺激机制,设计了在窃听器吞吐量受限的条件下,联合优化发射功率系数和智能反射面的相移变量的优化算法,极大提升了智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统接收端合法信息的吞吐量,提升了系统资源的利用率,突破了原算法仅进行局部寻优、收敛较慢的局限,提升了寻优效果和收敛速度。

主权项:1.一种智能反射面辅助的MassiveMIMO的资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、建立包含一个基站、单用户和一个窃听器的智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统模型,所述基站、用户和窃听器均配备MIMO天线,在传输环境中部署智能反射面,所述智能反射面通过中心控制器动态调整反射系数;步骤二、设定相关参数并初始化种群中每只袋獾的量子位置,通过映射规则将每只袋獾的量子位置转换为位置,带入基于惩罚机制的适应度函数,计算所有袋獾适应度值,存储初始全局最优的袋獾位置及对应的适应度值;步骤三、根据选择因子选择相应的策略更新每只袋獾的量子位置,包括,每只袋獾依概率选择食腐策略或食腐-狩猎策略更新其量子位置,或每只袋獾根据腐肉香味刺激机制更新其量子位置;步骤四、判断是否达到最大迭代次数,若未达到,返回步骤三重新迭代;若达到则终止循环迭代,输出全局最优适应度对应的量子位置,经过映射变换为最优袋獾位置,即对应的资源分配方案,并输出适应度值即在窃听器接收端吞吐量受限的情况下RIS-MIMO通信系统的最大接收吞吐量。

全文数据:

权利要求:

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