本技术方案提出了一种在宽带边缘计算环境中,针对非理想智能超表面(IRS)的时延优化方法,旨在克服现有理想反射模型无法准确模拟实际反射情况的局限。该方法通过分析用户位置信息,动态调整IRS参数,以实现时延最小化,提升系统性能。
背景技术
5G和B5G网络超高的通信速率要求推进了很多使能技术的发展,包括MIMO(多重输入多重输出)、超密集网络以及使用毫米波带宽。但相关的能耗和硬件成本依然是其大规模部署的瓶颈。由大量超低功耗近乎无源的反射元件组成的智能反射面(IRS)作为一种革命性的技术进入了无线通信研究界,它可以对抗无线传输的随机性,实现可控的无线传播环境。自适应调整IRS反射单元可以协同实现反射波束赋形,利用波束形成增益提高通信质量。由于不包含射频链,大规模的IRS可以部署在不同的通信场景中,大大降低了功耗和成本。
值得注意的是,现有的关于IRS辅助的无线通信系统的研究大都受限于窄带信道。当考虑到更具一般性的宽带频率选择性信道时,问题将会有很大的不同,也更难以求解,这是因为需要为所有的子载波设计一个通用的IRS反射模式,而传统的数字波束形成器只针对每个子载波进行单独优化。现有的关于IRS的大多数工作均假设一个理想的IRS反射模型,即每个反射单元具有恒定的反射幅度、可变的相移和相同的宽带信号响应。理想反射模型下的IRS设计可以很容易地使用经典优化工具实现,如半定松弛、流形优化和最大最小化(MM)等。然而,由于硬件电路的限制,这种理想反射模型的IRS很难实现。这种不能反映真实反射模型的设计在实际的系统中必然会造成不可忽略的性能损失。
申请号为202410261244.9的发明专利涉及通信技术领域,尤其是提供了基于智能反射面的毫米波移动边缘计算系统时延优化方法。上述方法包括构建智能反射面的毫米波移动边缘计算系统,系统包含有K个单天线的物联网设备、两个智能反射面、边缘服务器以及毫米波基站;根据智能反射面和毫米波基站进行信道建模,构建3D毫米波Saleh-Valenzuela信道模型;根据信道模型,确定在计算卸载过程中物联网设备的上行传输速率;根据上行传输速率,确定最优计算卸载量以及优化后的上行传输速率,上述方法通过智能反射面提高了无线信道的传输质量,通过部分卸载策略提升了系统计算卸载的性能。但是,上述发明未充分考虑动态环境变化和实时性能需求。
实现思路