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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种智能反射面辅助的MassiveMIMO系统的资源分配方法，通过对传统鱼鹰算法引入量子化机制，设计了在窃听器信息速率受限、接收端信息速率满足最小用户服务质量要求的条件下，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，极大降低了智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统所需的发射功率，达到安全通信场景下节能的目标。本发明将传统鱼鹰算法与量子化方法相结合，通过引入量子位置、量子旋转角和映射规则来更新量子鱼鹰的位置，并在勘探阶段加入全局策略以加快收敛速度，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系统的资源分配方法，其特征在于：具体步骤为：步骤1：考虑物理层安全通信的应用场景，建立一个智能反射面辅助的MassiveMIMO通信系统模型；系统模型包括一个基站、一个智能反射面、一个干扰源、单用户和单窃听器；基站、干扰源、用户和窃听器均配备多输入多输出天线进行信号的收发；智能反射面部署在基站和接收端之间，由中心控制器动态地调整其反射系数以获得合适的反射信号；步骤2：设定相关参数并初始化种群中鱼鹰的量子位置和量子旋转角，并通过映射规则得到鱼鹰位置，计算基站侧发射功率以及窃听器和合法用户对应的吞吐量，分别判断是否符合对应的约束条件；若不符合，对发射功率值进行惩罚，得到最终的适应度值；计算所有鱼鹰适应度值，存储全局最优的鱼鹰位置及对应的适应度值；步骤3：每只鱼鹰执行全局勘探策略，对其量子位置进行更新，比较更新前后鱼鹰位置对应的适应度值大小；步骤4：每只鱼鹰进入局部开采阶段；步骤5：判断是否达到最大迭代次数T，若未达到，令t＝t+1，返回步骤3；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，并映射为鱼鹰位置，对应在窃听器接收端吞吐量受限下，满足合法用户服务要求质量的最小信息吞吐量时，对应的功率和相角资源分配方案；该位置对应的适应度值即为发射端所能达到的最小功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种智能反射面辅助的Massive MIMO系统的资源分配方法
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