【摘 要】
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随着5G时代的到来,为无线通信网络中数以亿计的新接入设备提供高速、稳定的服务,成为了无线网络最迫切的需求。由于其能耗较低、易于部署、适用性强的优势,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）在无线通信系统优化问题中得到了广泛研究。然而,现有研究往往忽视了IRS本身的供能需求。受到无线能量传输技术的启发,本文引入无线射频能量收集技术解决实际应用场景中的IRS供
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随着5G时代的到来,为无线通信网络中数以亿计的新接入设备提供高速、稳定的服务,成为了无线网络最迫切的需求。由于其能耗较低、易于部署、适用性强的优势,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）在无线通信系统优化问题中得到了广泛研究。然而,现有研究往往忽视了IRS本身的供能需求。受到无线能量传输技术的启发,本文引入无线射频能量收集技术解决实际应用场景中的IRS供能问题。本文研究了无线充电IRS辅助多用户多输入单输出（Multi-Input Single-Output,MISO）系统,这一系统中IRS通过无线充电的方式获取能量,并辅助无线访问接入点（Access Point,AP）向系统中的多个用户传输信号。本文重点讨论了理想情况、考虑环境误差影响与IRS扩展应用场景下系统的容量优化问题。本文的主要研究点如下:1)面向信道确定、系统环境相对静态的理想情况,本文提出了一种基于时间切换的系统工作模型,并基于此模型研究了系统吞吐量最大化问题,提出了一种基于交替优化的算法,最大程度提升了系统通信性能;2)考虑环境误差的影响,本文研究了无线充电IRS辅助多用户MISO系统的最低用户信干噪比最大化问题,提出了一种基于二分检索与交替优化的算法,保证了信道不确定性条件下系统的服务质量;3)面向部署大尺寸IRS的场景,针对交替优化算法收敛速度慢的问题,本文应用深度强化学习方法,提出了一种结合交替优化的深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）方法,使得系统在达到较好通信性能的同时,在更短的时间内完成优化。实验结果表明,在考虑IRS无线充电的情况下,本文提出的优化算法能够显著提升无线充电IRS辅助多用户MISO系统在不同场景中的通信性能,相关结论可以作为IRS在无线通信系统中实际应用的参照。
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