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针对无源可重构智能表面(RIS)系统中由“乘性衰落”效应引入的高路径损耗问题,提出一种面向多用户通信场景的低复杂度、高能效有源RIS联合优化方案。该方案以加权和速率(weighted sum rate, WSR)最大化为目标,在基站与RIS功率约束下,通过闭式分数规划(fractional programming, FP)方法将原始非凸问题转换为等价的可分解子问题,并在块坐标下降(block coordinate descent, BCD)框架下,交替优化基站发射波束与RIS反射预编码矩阵,实现高效的系统性能提升。在RIS反射矩阵优化过程中,采用主化最小化(majorization-minimization, MM)策略,构造封闭形式的下界函数,将求解过程简化为矩阵-向量乘法与投影操作,相较CVX方法可降低约O(N
1.5)的复杂度;相比基于二分搜索的近似解法,所提算法在相似计算复杂度下表现出更优的收敛性与性能。仿真结果表明:所提方案在15 dBm功率预算下,WSR较CVX方案提升了27.67%。同时,仅需约5 dBm的功率预算即可达到相同性能,能量开销降低约10 dB,显著提升了系统能效,适用于大规模RIS系统的快速部署。… …
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