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空中主动STAR-RIS辅助的物联网NOMA网络

原标题:Aerial Active STAR-RIS-Aided IoT NOMA Networks

Jingjing ZhaoQian XuXidong MuYuanwei LiuYanbo Zhu

IEEE Internet of Things Journal (2025)

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关键词

UA V
STAR-RIS
NOMA
IoT
beamforming
power allocation
trajectory design
optimization
sum rate
penalty-based method

摘要

提出了一种新颖的框架,用于无人机(UAV)搭载的主动同时传输和反射可重构智能表面(STAR-RIS)通信,结合非正交多址接入(NOMA)技术,以用于物联网(IoT)网络。特别地,主动STAR-RIS被部署在无人机上,以增强基站(BS)与物联网设备之间的通信链路,并利用NOMA支持多设备连接。基于所提出的框架,制定了一个系统总速率最大化问题,以联合优化主动STAR-RIS波束成形、无人机轨迹设计和功率分配。为了解决具有高度耦合变量的非凸问题,提出了一种交替优化(AO)算法,将原问题解耦为三个子问题。具体来说,对于主动STAR-RIS波束成形,将放大系数、功率分配比和相移合并为一个组合变量,以简化优化过程。随后,采用基于惩罚的方法处理非凸的秩一约束。对于无人机轨迹设计和功率分配子问题,采用连续凸优化方法迭代逼近局部最优解。数值结果表明:1)与基准相比,所提出的算法在总速率方面表现优越;2)无人机搭载的主动STAR-RIS可以通过高质量的信道构建和功率补偿,有效增强从基站到物联网设备的信道增益。

AI理解论文

这篇论文提出了一种新颖的框架,利用无人机(UAV)搭载的主动同时传输和反射可重构智能表面(STAR-RIS),结合**非正交多址接入(NOMA)**技术,来增强物联网(IoT)网络的通信性能。论文的主要内容可以分为以下几个部分:

引言

论文首先介绍了物联网网络在社会、经济和技术进步中的重要作用,特别是在智能家居、工业自动化、医疗保健和智慧城市等领域。然而,物联网设备通常受到功率限制,这限制了其在广泛区域内的数据传输能力。为了解决这一问题,**无人机(UAV)**被提出作为一种有效的解决方案,通过充当空中基站或中继器,UAV可以提高传输的灵活性、成本效益和网络覆盖。

研究背景与挑战

UAV辅助的物联网网络面临两个主要挑战:信号质量大规模连接性。在动态和不确定的通信环境中,信号质量需要得到保证。为此,**可重构智能表面(RIS)**被认为是一种有前途的技术,通过调整电磁波的相位来增强信号强度。然而,传统的RIS只能支持单侧反射,限制了其在动态通信场景中的适用性。为克服这一限制,**同时传输和反射RIS(STAR-RIS)**被提出。尽管STAR-RIS提供了增强的覆盖和更大的灵活性,但仍然面临级联信道引起的乘性路径衰落问题。为此,主动STAR-RIS应运而生,通过嵌入的放大器提供功率补偿,增强信号强度和传输覆盖。

方法与优化

论文中提出了一种系统总速率最大化问题,通过联合优化主动STAR-RIS的波束成形、UAV轨迹设计和功率分配来解决这一非凸问题。为此,论文提出了一种交替优化(AO)算法,将原问题解耦为三个子问题。具体而言,针对主动STAR-RIS的波束成形,结合放大系数、功率分配比和相移为一个组合变量,以简化优化过程。随后,采用基于惩罚的方法处理非凸的秩一约束。对于UAV轨迹设计和功率分配子问题,采用连续凸优化方法迭代逼近局部最优解。

数值结果与分析

数值结果表明,所提出的算法在总速率方面显著优于基准方案。此外,UAV搭载的主动STAR-RIS可以通过高质量的信道构建和功率补偿有效增强从基站到物联网设备的信道增益。论文还通过仿真验证了不同飞行时间下UAV轨迹的变化,展示了UAV如何通过调整轨迹来优化覆盖和数据速率。

未来研究方向

论文指出了一些有趣的研究方向,包括三维UAV轨迹优化能效优化以及**不完美信道状态信息(CSI)**下的鲁棒解决方案开发。这些方向对于在动态和不确定环境中提高系统性能至关重要。

结论

通过引入主动STAR-RIS和NOMA技术,论文提出了一种有效的解决方案来增强物联网网络的通信性能。所提出的框架和算法不仅提高了系统的总速率,还为未来的研究提供了新的方向。

术语解释

  • 非正交多址接入(NOMA):一种多址接入技术,通过在相同的时间/频率/码资源块中为多个用户服务,显著提高频谱效率。
  • 可重构智能表面(RIS):一种通过调整电磁波相位来增强信号强度的技术。
  • 同时传输和反射RIS(STAR-RIS):一种能够同时传输和反射信号的RIS,克服了传统RIS的覆盖限制。
  • 交替优化(AO)算法:一种通过将复杂问题分解为多个子问题并交替优化的方法。

通过以上结构化的总结,读者可以全面理解论文的内容、方法和贡献。

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