IRS-OFDMA系統(tǒng)中基于用戶QoS的下行資源分配方案

周子恒,朱 江

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,重慶 400065)

0 引 言

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)傳輸、設(shè)備接入和業(yè)務(wù)需求將大規(guī)模增長,必然面臨能耗增加和資源受限的問題。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),在計(jì)算機(jī)科學(xué)、現(xiàn)代材料學(xué)相關(guān)學(xué)科的驅(qū)動(dòng)下,智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。IRS被認(rèn)為是未來6G通信網(wǎng)絡(luò)的前沿技術(shù),其本質(zhì)是一種電磁超材料,由大量低成本的無源反射元件組成,通過軟件編程調(diào)整每個(gè)反射元件的相移和幅值以控制入射信號(hào)的幅度和相位,從而達(dá)到增強(qiáng)無線鏈路性能的目的[1]。相較于傳統(tǒng)的有源中繼設(shè)備,IRS無須進(jìn)行信號(hào)處理,接收信號(hào)時(shí)不需要模數(shù)/數(shù)模轉(zhuǎn)換器和功率放大器等器件,降低了功耗和噪聲干擾。大量研究表明,IRS輔助無線通信系統(tǒng)提高了傳輸容量和通信質(zhì)量、擴(kuò)大了網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、擁有較高的部署靈活性和實(shí)時(shí)可控性、具備良好主被動(dòng)互惠傳輸效果等優(yōu)勢(shì)[2-6],能高速率、低功耗傳輸?shù)腎RS輔助通信是6G技術(shù)的研究熱點(diǎn)。正交頻分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)技術(shù)具有數(shù)據(jù)傳輸速率快、頻譜利用率高、有效抑制頻率選擇性衰落、支持非對(duì)稱高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)點(diǎn),是目前無線通信關(guān)鍵技術(shù)之一。OFDMA系統(tǒng)中寬帶頻譜被轉(zhuǎn)換成多個(gè)窄帶子載波信道,用于多個(gè)用戶的多址接入。為保證系統(tǒng)公平性和用戶服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)、顯著提高系統(tǒng)性能,資源分配成為關(guān)鍵技術(shù)[7-10]。

未來無線通信聚焦于寬帶多用戶場(chǎng)景,OFDMA作為網(wǎng)絡(luò)物理層的核心技術(shù)之一,能有效抵擋多徑效應(yīng)帶來的碼間干擾和子信道間干擾,而IRS能顯著提升傳輸速率和通信質(zhì)量,將兩者有效結(jié)合,能進(jìn)行更靈活的資源調(diào)度、擴(kuò)展通信網(wǎng)絡(luò)框架、為系統(tǒng)提供新的自由度。目前,已有學(xué)者對(duì)IRS輔助OFDMA系統(tǒng)開展了研究。文獻(xiàn)[11]研究了IRS輔助OFDMA下行鏈路單用戶和速率最大化問題。文獻(xiàn)[12]研究了下行鏈路多用戶系統(tǒng),通過對(duì)時(shí)頻資源塊、功率和IRS相移矩陣聯(lián)合優(yōu)化,最大化用戶的最小速率。在優(yōu)化問題中,IRS相移矩陣在不同時(shí)隙自適應(yīng)調(diào)整,增強(qiáng)了無源波束賦形和多用戶分集增益。文獻(xiàn)[13-14]提出了一種寬帶多用戶多輸入單輸出(multiple user multiple input single output,MU-MISO)傳輸方案,分析了速率最大化和均方誤差最小化之間的相關(guān)性且設(shè)計(jì)出一種高效算法,通過聯(lián)合優(yōu)化基站發(fā)射波束賦形和IRS反射系數(shù),最大化平均速率。文獻(xiàn)[15]基于IRS反射單元分組提出了一種實(shí)用的傳輸協(xié)議,減少了信道訓(xùn)練開銷,通過聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射功率和無源波束賦形最大化系統(tǒng)吞吐量。文獻(xiàn)[16]將應(yīng)用場(chǎng)景推廣到無線移動(dòng)邊緣計(jì)算中,研究系統(tǒng)能耗最小化問題。 文獻(xiàn)[17]結(jié)合無人機(jī)的高機(jī)動(dòng)性,聯(lián)合優(yōu)化無人機(jī)飛行軌跡、IRS相移矩陣和OFDMA資源塊,最大化系統(tǒng)吞吐量,提出了一種參數(shù)近似法以獲得系統(tǒng)的次優(yōu)解。文獻(xiàn)[18]考慮了一種多載波多輸入多輸出(multiple input multiple output,MIMO)物理層安全通信系統(tǒng),研究了最大安全速率問題。上述工作主要集中在提升傳輸速率和降低能耗上,在考慮用戶QoS速率并提高通信質(zhì)量方面需要進(jìn)一步研究。

為此,本文在保障用戶QoS需求的前提下,以提升系統(tǒng)吞吐量為目標(biāo),提出一種適用于多用戶IRS輔助OFDMA下行系統(tǒng)的子載波、功率和IRS反射相位的資源分配方案。子載波、功率和反射相位的聯(lián)合優(yōu)化是一個(gè)非確定性多項(xiàng)式難題(non-deterministic polynomial hard,NP-hard)[19],本文將聯(lián)合優(yōu)化轉(zhuǎn)化為交替優(yōu)化。

1 系統(tǒng)模型

IRS-OFDMA下行鏈路系統(tǒng)模型如圖1所示。圖1中,單天線基站(base station, BS)和IRS部署在覆蓋半徑為R的圓形區(qū)域內(nèi),K個(gè)用戶隨機(jī)分布在該范圍內(nèi),用戶集為K={1,2,…,K}。系統(tǒng)正交子載波個(gè)數(shù)為N,每個(gè)子載波對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的信道,子載波集為N={1,2,…,N}。IRS反射元件數(shù)量為M,每個(gè)反射元件能獨(dú)立地調(diào)整幅度和相位,協(xié)同增強(qiáng)用戶接收速率,反射元件集M={1,2,…,M}。假設(shè)d1,k,d2,k和d3分別代表基站到第k(k∈K)個(gè)用戶、IRS到第k個(gè)用戶和基站到IRS的距離。

信道增益包含傳播距離相關(guān)的路徑損耗和多徑衰落2個(gè)部分,即信道增益表示為(d/d0)-β/2μ,其中d為發(fā)射機(jī)到接收機(jī)的距離,d0為近地參考距離,β為路徑損耗系數(shù),μ為小尺度衰落因子。假設(shè)基站到用戶k的信道是相互獨(dú)立且遵循瑞利衰落,則路徑損耗可表示為(d1,k/d0)-β1/2,多徑衰落為μ1～CN(0,1),其中,CN(0,1)表示服從均值為0,方差為1的圓對(duì)稱復(fù)高斯分布。IRS到用戶k的路徑損耗也可表示為(d2,k/d0)-β2/2,多徑衰落為μ2～CN(0,1)。通常,基站和IRS的位置是固定的,兩者間存在視距路徑(line of sight,LoS)。假設(shè)基站到IRS的信道遵循萊斯衰落,則信道路徑損耗可表示為(d3/d0)-β3/2,相應(yīng)的多徑衰落可表示為(ξ/(1+ξ))1/2μ0+(1/(1+ξ))1/2μ3,其中,ξ為萊斯因子,μ0為直射鏈路增益,μ3仍遵循CN(0,1)。本研究為了便于資源分配的設(shè)計(jì),假設(shè)基站可以通過現(xiàn)有的信道估計(jì)算法完美獲得下行鏈路的所有信道狀態(tài)信息(channel station information,CSI)[19]。

圖1 IRS-OFDMA下行鏈路系統(tǒng)模型Fig.1 Model of IRS-OFDMA downlink system

由于IRS多次反射信號(hào)會(huì)造成雙衰落效應(yīng)[20],損耗大量傳輸功率,因而僅考慮反射單次的場(chǎng)景?；驹诘趎(n∈N)個(gè)子載波上傳輸?shù)寞B加信號(hào)xn表示為

(1)

(1)式中:αn,k∈{0,1}是子載波分配因子,表示是否將第n個(gè)子載波分配給用戶k;pn,k表示分配給用戶k使用的第n個(gè)子載波功率;sn,k表示用戶k在第n個(gè)子載波上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流。

用戶k在第n個(gè)子載波上接收到的信號(hào)表示為

(2)

(2)式中:gn,k∈CM×1為用戶k在第n個(gè)子載波上的反射鏈路信道增益;Θ=diag(φ1,…,φM)∈CM×M為IRS反射系數(shù)矩陣,其中φi=λiejφi(i∈M)表示第i個(gè)反射單元的反射系數(shù),λi∈[0,1]和φi∈[0,2π)分別表示IRS第i個(gè)反射單元的幅度和相位;fn∈CM×1表示基站到IRS在第n個(gè)子載波上的信道增益;hn,k表示基站與用戶k在第n個(gè)子載波上的直射鏈路增益;wn,k為用戶k在第n個(gè)子載波上的加性高斯白噪聲(additive white Gaussian noise,AWGN),均值為0,方差為σ2。

用戶k信息傳輸速率可表示為

(3)

(3)式中,?！?表示實(shí)際調(diào)制與編碼方案產(chǎn)生的誤差?？梢钥闯?IRS增強(qiáng)了OFDMA系統(tǒng)傳輸性能,不僅引入了額外通信路徑、擴(kuò)展了資源分配自由度,還能合理調(diào)控幅值和相移獲得高信道增益。

2 問題描述

為了最大限度提高系統(tǒng)吞吐量,同時(shí)保證用戶QoS速率,聯(lián)合優(yōu)化子載波分配因子、功率分配系數(shù)和IRS反射相位,本文提出一種最大化IRS輔助OFDMA通信系統(tǒng)傳輸容量的優(yōu)化方案。首先,基于用戶QoS速率優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)則對(duì)子載波進(jìn)行分配;然后,利用注水算法對(duì)用戶子載波間功率進(jìn)行再分配;最后,通過連續(xù)凸逼近(successive convex approximation, SCA)對(duì)相位進(jìn)行放縮,將子載波分配因子、功率分配系數(shù)和IRS反射相位交替優(yōu)化,得到問題的近似解。

2.1 優(yōu)化問題

為簡化優(yōu)化問題,僅考慮IRS反射元件全反射(幅值為1)及IRS連續(xù)相移場(chǎng)景。將優(yōu)化問題建模為

C2:pn≥0, ?n∈N

C3:αn,k∈{0,1}, ?n∈N,?k∈K

C6: |φm|≤1, ?m∈M

C7:Rk≥RQoS, ?k∈K

(4)

(4)式中:Rsystem表示系統(tǒng)吞吐量;P表示基站的發(fā)射總功率;約束條件中,C1和C2分別代表子載波功率和不大于P及任意子載波功率為非負(fù)值;C3和C4分別為每個(gè)子載波只能分配給一個(gè)用戶及每個(gè)用戶至少被分配給一個(gè)子載波的數(shù)量約束;C5為子載波的混合整數(shù)約束;C6為IRS反射系數(shù)約束,在忽略幅值基礎(chǔ)上等價(jià)于反射相位約束;C7表示用戶QoS速率約束,RQoS為用戶的最小QoS速率。

優(yōu)化方程中,子載波分配因子αn,k、功率分配系數(shù)pn和IRS反射相位φ這3類決策變量是高度耦合的,因此產(chǎn)生的非凸問題難以直接求解。資源分配方案采用交替優(yōu)化的方法進(jìn)行分析和求解,流程如圖2所示。該流程主要包括3個(gè)步驟:首先,固定反射相位,對(duì)載波和功率進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化;然后,基于上一步的載波和功率分配結(jié)果對(duì)反射相位進(jìn)行優(yōu)化,其中單位模量約束成為解決問題的難點(diǎn);最后,通過內(nèi)部交替迭代和設(shè)置外部迭代次數(shù)求解出優(yōu)化問題的近似解。

圖2 資源分配方案流程圖Fig.2 Flow diagram of resource allocation scheme

定義1內(nèi)部迭代是指子載波分配因子、功率分配系數(shù)和IRS反射相位交替優(yōu)化產(chǎn)生近似解的過程。在達(dá)到收斂次數(shù)或滿足收斂精度要求時(shí),內(nèi)部迭代結(jié)束。

定義2外部迭代是指為提高系統(tǒng)方案的有效性,多輪初始化隨機(jī)生成IRS反射相位并進(jìn)行內(nèi)部迭代的過程。記錄每一輪生成的系統(tǒng)吞吐量,在達(dá)到迭代次數(shù)要求后選擇出最大吞吐量,外部迭代結(jié)束。

資源分配方案中,涉及到3個(gè)重要算法,分別是載波分配、功率分配和相位優(yōu)化。

2.2 基于用戶優(yōu)先級(jí)的子載波分配

在追求系統(tǒng)最大吞吐量和傳輸速率上,多用戶OFDMA系統(tǒng)子載波分配常使用貪婪算法,當(dāng)各用戶之間的信道狀況差異較大時(shí),具有較高信道增益的用戶將占用大部分資源,邊緣用戶的QoS達(dá)不到要求,系統(tǒng)公平性較低。針對(duì)此類問題,本文提出一種基于優(yōu)先級(jí)的子載波分配策略,在保證用戶QoS速率的基礎(chǔ)上最大效用地分配子載波[21-22]。算法具體步驟如下。

首先,對(duì)子載波集合N進(jìn)行初始化,用戶k初始分配的子載波集合為空集Nk,初始化用戶k的功率pk為0,任意子載波功率先等分為pn=P/N。 隨機(jī)生成初始相位φ,首輪分配為每個(gè)用戶匹配最大信道增益的子載波,如(5)式所示。若某個(gè)子載波被多個(gè)用戶選中,則將被分配給信道增益最大的用戶,其余用戶則需要重新選擇直至沒有沖突為止。

(5)

其次,更新各個(gè)用戶的子載波集合Nk={nk},nk為分配給用戶k的子載波,剩余子載波集合可表示為N=N-Nk。首輪分配結(jié)束后,找出優(yōu)先級(jí)最高的用戶,即未達(dá)到QoS速率且離速率要求最遠(yuǎn)的用戶,表達(dá)式為

(6)

(6)式中:Rkp為QoS速率與用戶在k子載波分配后獲取的傳輸速率差值;k*代表優(yōu)先級(jí)最高的用戶。在剩余集合中優(yōu)先為第k*個(gè)用戶選擇載波和速率與QoS速率差值最小的子載波,表示為

nk*=

(7)

繼續(xù)更新各個(gè)用戶的子載波集合,可表示為Nk*=Nk*∪{nk*},剩余子載波集合為N=N-{nk*}。重復(fù)上述子載波分配步驟,直至沒有優(yōu)先級(jí)用戶存在,保證所有用戶都達(dá)到QoS速率。

最后,將剩余的子載波分配給信道利用率最高的用戶,進(jìn)一步提高系統(tǒng)容量。當(dāng)子載波分配完畢后,算法結(jié)束且輸出子載波分配因子αn,k。

2.3 基于注水算法的功率分配

注水算法根據(jù)用戶不同載波信道狀況,重新對(duì)載波發(fā)送功率進(jìn)行自適應(yīng)分配,進(jìn)一步提高系統(tǒng)容量和用戶傳輸速率。上述基于優(yōu)先級(jí)的子載波分配后,可求出用戶k所分配的子載波個(gè)數(shù)ck,并計(jì)算出用戶k占用子載波的總功率pk為

pk=ck×pn

(8)

用戶k利用注水算法對(duì)子載波間功率進(jìn)行重新分配,建立數(shù)學(xué)問題為

P2: maxRk=

(9)

(9)式中,pi,k為用戶k第i個(gè)子載波分配的功率。針對(duì)(9)式中的香農(nóng)信道容量和用戶功率限制,通過拉格朗日乘子法進(jìn)行求解,引入拉格朗日乘子λ將目標(biāo)函數(shù)和約束條件合并,構(gòu)建成等價(jià)的拉格朗日乘數(shù)方程為

L(λk,pi1,k,pi2,k,…,pin,k)=

(10)

(10)式中,λk為用戶k的拉格朗日乘子。為求出原函數(shù)極值的各個(gè)變量解,求偏導(dǎo)得

λk=0

(11)

基于(11)式可得pi,k的新表達(dá)式為

(12)

將(12)式代入(9)式約束條件中,λk可表示為

(13)

再將(13)式代入(11)式中可計(jì)算出pi,k為

(14)

(14)式中,[]+表示計(jì)算值若大于0則取該值,其余情況賦值為0。至此,所有用戶子載波間功率分配完畢,注水算法結(jié)束且輸出功率分配系數(shù)pn。值得注意的是,當(dāng)用戶各個(gè)子載波的信道狀況差距較小時(shí),注水算法分配后的功率接近于等功率分配后的結(jié)果。

2.4 基于連續(xù)凸逼近的IRS反射相位優(yōu)化

子載波和功率分配優(yōu)化結(jié)束后,對(duì)IRS反射相位進(jìn)行迭代優(yōu)化。固定求解出子載波分配因子αn,k和功率pn,優(yōu)化反射系數(shù)φ即等價(jià)于優(yōu)化反射相位φ。原問題(4)式被重新定義為

s.t. |ejφm|≤1, ?m∈M

(15)

s.t. C1: |ejφm|≤1, ?m∈M

ejφM)fn}

ejφM)fn}

(16)

(17)

利用Matlab cvx工具箱可求解出上述凸問題的相位最優(yōu)解。將每次迭代生成的相位解作為下一次迭代開始的初始相位,直至達(dá)到迭代次數(shù)或滿足收斂精度要求,獲得P3.2的最優(yōu)解,從而得到P3.1的近似解,完成最大化系統(tǒng)吞吐量的目標(biāo)。

3 仿真結(jié)果與分析

本節(jié)對(duì)本文方案的性能進(jìn)行仿真分析,評(píng)估方案的系統(tǒng)吞吐量和QoS保障率指標(biāo),仿真參數(shù)如表1所示。為了全面進(jìn)行性能比較,考慮了2種基準(zhǔn)方案,即隨機(jī)相移IRS與無IRS輔助OFDMA通信系統(tǒng)。同時(shí),對(duì)比了最理想狀態(tài)下系統(tǒng)容量上界(忽略實(shí)際調(diào)制與編碼誤差Γ)和文獻(xiàn)[12]中吞吐量大小,進(jìn)一步評(píng)估所提算法的優(yōu)化性能。

表1 仿真參數(shù)[12]Tab.1 Simulation parameters

圖3展示了基站發(fā)射功率對(duì)系統(tǒng)吞吐量的影響?？傮w而言,5種方案的系統(tǒng)吞吐量都隨著發(fā)射功率增加而呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì),其中,本文方案、文獻(xiàn)[12]方案和IRS隨機(jī)相位方案都明顯優(yōu)于無IRS輔助的方案,原因是IRS可以有效反射信號(hào),達(dá)到增強(qiáng)用戶傳輸速率的效果。從圖3可以發(fā)現(xiàn),本文方案和文獻(xiàn)[12]方案的增長幅度大于IRS隨機(jī)相位方案,這是因?yàn)榻惶鎯?yōu)化后相位更接近于最優(yōu)解,進(jìn)一步提升了系統(tǒng)容量;本文方案優(yōu)于文獻(xiàn)[12]方案,這是因?yàn)楸疚姆桨冈诒ＷC用戶QoS速率下最大化了系統(tǒng)吞吐量。

圖3 不同發(fā)射功率時(shí)系統(tǒng)吞吐量比較Fig.3 Comparison of system throughput with different transmitting power

圖4展示了發(fā)射元件數(shù)量對(duì)系統(tǒng)吞吐量的影響。由圖4可以觀察到,無IRS方案系統(tǒng)吞吐量沒有任何變化,其余方案隨著IRS反射元器件數(shù)量的增加而增大,原因在于反射元器件數(shù)量的增多會(huì)帶來更多的系統(tǒng)自由度,用戶會(huì)獲得更高的信道增益。通過比較,在保證用戶QoS速率的基礎(chǔ)上,除理想環(huán)境方案外,提出的方案進(jìn)一步提升了信道容量,明顯優(yōu)于其他方案。

圖4 不同IRS反射元件數(shù)量時(shí)系統(tǒng)吞吐量比較Fig.4 Comparison of system throughput with different number of reflectors

通過圖3—圖4可以發(fā)現(xiàn),IRS作為輔助設(shè)備能顯著提升通信系統(tǒng)性能,此外,改變發(fā)射功率和IRS反射元件數(shù)量能使通信系統(tǒng)的資源分配變得更加靈活,從而獲得更高的收益。

圖5驗(yàn)證了本文方案算法的收斂性。由圖5可見,系統(tǒng)吞吐量在外部迭代次數(shù)為16時(shí)趨于收斂,收斂速度較快。此外,觀察發(fā)射功率P和IRS反射元件數(shù)量M變化時(shí)對(duì)算法收斂性的影響,可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)功率增大時(shí)收斂性無明顯變化;當(dāng)IRS反射元件數(shù)量增多時(shí)迭代次數(shù)增加了,這里因?yàn)榉瓷鋯卧脑黾右馕吨枰獌?yōu)化更多的變量。

圖5 所提算法收斂性比較Fig.5 Comparison of the proposed algorithm convergence

圖6—圖9分別在用戶QoS為0.5、1、1.25和1.5 bit·s-1·Hz-1的速率約束場(chǎng)景下,將本文方案與隨機(jī)相位方案,無IRS方案進(jìn)行了比較。在仿真中,用戶4隨機(jī)生成的位置是距離基站最近的,因此信道利用率最高。結(jié)果表明,本文和IRS隨機(jī)相位方案明顯優(yōu)于無IRS輔助通信的方案,且本文方案系統(tǒng)吞吐量的提升幅度最優(yōu),吞吐量增長的主體部分集中在信道質(zhì)量最好的用戶4。圖6中3種方案都滿足了用戶QoS速率要求,本文方案達(dá)到的系統(tǒng)吞吐量接近于無IRS時(shí)的3倍。圖7和圖8中隨著QoS速率的提升,無IRS方案因在子載波分配階段需滿足用戶優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)則,導(dǎo)致任意用戶都不能達(dá)到QoS速率要求,而本文方案在借助IRS輔助通信的基礎(chǔ)上,保障了用戶的QoS速率且最大化系統(tǒng)吞吐量。圖9將QoS速率提升至1.5 bit·s-1·Hz-1,通過對(duì)本文方案和IRS隨機(jī)相位方案的比較,可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)QoS速率上升到一定程度時(shí),IRS隨機(jī)相位方案提升的系統(tǒng)吞吐量也不能保障用戶的QoS速率,凸顯出了本文方案提升系統(tǒng)性能的優(yōu)越性。

圖6 QoS為0.5 bit·s-1·Hz-1時(shí)各用戶速率Fig.6 Rate of each user when QoS is 0.5 bit·s-1·Hz-1

圖7 QoS為1 bit·s-1·Hz-1時(shí)各用戶速率Fig.7 Rate of each user when QoS is 1 bit·s-1·Hz-1

圖8 QoS為1.25 bit·s-1·Hz-1時(shí)各用戶速率Fig.8 Rate of each user when QoS is 1.25 bit·s-1·Hz-1

圖10表示了在用戶QoS速率為1 bit·s-1·Hz-1時(shí)不同用戶數(shù)下的用戶QoS保障率,圖中4種方案的用戶QoS保障率都隨著用戶數(shù)量的增加而減小,能為更多的用戶服務(wù)。當(dāng)用戶數(shù)為6時(shí),無IRS方案任意用戶都不能達(dá)到QoS速率;當(dāng)用戶數(shù)為12時(shí),3種方案只有本文方案和文獻(xiàn)[12]方案還能保障所有用戶都達(dá)到QoS速率;當(dāng)用戶數(shù)為16時(shí),隨機(jī)相位方案的用戶QoS保障率已經(jīng)下降為0,而本文方案仍然有用戶能達(dá)到QoS速率且保障率高于文獻(xiàn)[12]方案。值得注意的是,用戶數(shù)量的增加或者QoS速率的提高都是有上限的,當(dāng)存在用戶無法分配到子載波或系統(tǒng)吞吐量均分后遠(yuǎn)小于QoS速率時(shí),任意用戶QoS速率都無法保障了。

圖9 QoS為1.5 bit·s-1·Hz-1時(shí)各用戶速率Fig.9 Rate of each user when QoS is 1.5 bit·s-1·Hz-1

圖10 不同用戶數(shù)下的用戶QoS保障率Fig.10 QoS guaranteed ratio of different users

4 結(jié)束語

本文針對(duì)智能反射面輔助OFDMA下行鏈路系統(tǒng),研究了該系統(tǒng)中基于用戶QoS速率的系統(tǒng)吞吐量優(yōu)化問題,在保證用戶QoS的前提下,提出了一種子載波分配、功率和IRS反射相位聯(lián)合優(yōu)化的資源分配方案,以最大化整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。仿真表明,IRS可以顯著提高下行OFDMA鏈路的性能,本文方案的系統(tǒng)吞吐量接近于無IRS輔助時(shí)的3倍,相較于文獻(xiàn)[12]吞吐量有較大提升,同時(shí)保障了用戶QoS速率,在無線資源分配中有研究和應(yīng)用的價(jià)值。在未來的工作中,將考慮用戶誤碼率和不完全信道狀態(tài)信息對(duì)IRS輔助無線通信系統(tǒng)資源分配問題的影響。