基于时延对齐调制和有源RIS的太赫兹ISAC系统设计方法

基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法
技术领域
1.本发明涉及太赫兹通信技术领域，特别是指一种基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法。


背景技术：

2.由于电子设备数量的爆炸性增长，未来可能会出现频谱拥堵等问题。通信感知一体化(integrated sensing and communication，isac)是一种在6g系统中备受人们关注的，具有广阔前景的技术。isac可以实现通信信号和感知信号的频谱有效的共享，并通过双功能基站(dual-function base station,dfbs)同时实现通信和传感两种功能。
3.智能反射面(reconfigurable intelligent surfaces,ris)也在6g系统中也扮演着至关重要的角色。ris是由大量可以智能且即时改变表面物理性质的元素构成。通过改变物理性质，可以修改无线信号传播的环境，提高无线信号的质量，并通过引入额外路径扩展无线信号的覆盖范围。然而，由于ris受到“乘性衰落”的影响，在许多无线环境中使用ris不能产生显著的容量增益，特别是当直接链路信号很强时。针对这个问题，文献[z.zhang,l.dai,x.chen,c.liu,f.yang,r.schober,and h.vincent poor,“active ris vs.passive ris:which will prevail in 6g？,”ieee trans.commun.,pp.1
–
1,dec.2022.]和[k.zhi,c.pan,h.ren,k.k.chai,and m.elkashlan,“active ris versus passive ris:which is superior with the same power budget？,”ieee commun.lett.,vol.26,no.5,pp.1150
–
1154,may.2022.]提出了有源ris，有源ris可以同时反射和放大信号。每个反射元件都配备了一个功率放大器，可以用来补偿反射链路的大路径损耗，克服“乘法衰落”。
[0004]
自然而然的，ris辅助的isac系统引起了研究人员的关注。在文献[a.a.salem,m.h.ismail,and a.s.ibrahim,“active reconfigurable intelligent surface-assisted miso integrated sensing and communication systems for secure operation,”ieee trans.veh.technol.,pp.1
–
13,dec.2022.]中，作者研究了有源ris辅助多用户系统，同时被无人机(uav)窃听的物理层安全问题，使用dfbs感知uav的位置，同时通过适当的设计最大化系统的保密率。文献[r.p.sankar and s.p.chepuri,“beamforming in hybrid ris assisted integrated sensing and communication systems,”in proc.of the european signal process.conf.(eusipco),belgrade,serbia,aug.2022.]研究了混合ris辅助isac系统服务多个用户和目标，通过优化混合ris的反射系数和dfbs的发射波束成形向量最大化最小目标照明功率，同时确保用户通信质量；该文献还探讨了混合ris的功率上限约束问题。
[0005]
然而，有一个非常重要但是却经常被忽视的问题。现有研究忽略了时延差异的影响，乐观地假设多个ris链路和直射链路能够实现完美的时间同步，并基于此优化参数以提高系统性能。但是，在实际应用中，由于路径距离的差异，多个信号无法同时到达用户端。如果采用传统复杂的均衡或多载波处理，则系统的优化变得特别复杂。幸运的是，一种名为时延对齐调制(delay alignment modulation，dam)的新兴技术可以简单地解决这个问题。通
过有意地在基站处引入时延并适当设计发射波束成形向量，多径信号可以同时到达接收器并可以有效叠加，消除符号间干扰(isi)，从而形成一个无isi的加性白高斯噪声(awgn)系统。dam可以避免一些ofdm的缺点，例如较低的实现复杂度和峰均比(peak-to-average-power ratio，papr)，同时实现更高的频谱效率。然而，它仅针对多路径稀疏信道有优越的性能，这可以通过高频载波(如毫米波和太赫兹)实现。


技术实现要素：

[0006]
由于ris受到“乘性衰落”的影响，在许多无线环境中使用ris不能产生显著的容量增益；同时忽略了时延差异的影响，造成系统的优化变得特别复杂的技术问题；本发明提出了一种基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，基于使用有源ris和dam来服务一个单天线用户和一个静态目标的基本太赫兹isac架构，首先，介绍了系统模型并展示了dam的简易原理，以实现用户多径信号同时性和建设性的接收；然后，优化了dfbs发射波束成形向量和有源ris的反射系数，以提高感知性能并保证通信质量。
[0007]
本发明的技术方案是这样实现的：
[0008]
一种基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其步骤如下：
[0009]
步骤一：搭建一个有源ris辅助太赫兹通信感知一体化(isac)系统，包括一个单天线用户、一个静态目标和双功能基站(dfbs)；其中，dfbs由时延对齐调制(dam)辅助；
[0010]
步骤二：基于太赫兹isac系统计算用户接收到的信号和信号信噪比；
[0011]
步骤三：采用非相干积累计算静态目标处的照明功率，同时基于有源ris计算静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率；
[0012]
步骤四：根据步骤二的用户接收到的信号和信号信噪比、步骤三的静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率构建目标函数；
[0013]
步骤五：利用交替优化的方法将目标函数转化为两个子目标函数，再采用半定程序松弛技术分别对两个子目标函数进行求解，得到最优的发射波束成形向量和反射系数。
[0014]
所述用户接收到的信号的表达式为：
[0015][0016]
其中，y[n]为用户接收到的信号，上标h表示共轭转置，为dfbs到用户c的信道向量，s[n-n2]表示基站发射到达用户c的信号，表示ris到用户c的信道向量，θ为反射系数，代表dfbs到ris的信道矩阵，m表示dfbs中包含的天线数量，n表示有源ris中包含的反射元件的数量；表示与直射链路有关的发射波束成形向量，表示与ris链路有关的发射波束成形向量；是高斯白噪声，方差为σ2；是引入的热噪声，方差为in维度为n的单位矩阵；n2代表dfbs-ris-user符号持续时间的信道离散时延。
[0017]
信号信噪比的表达式为：
[0018][0019]
其中，γ(w1,w2,θ)为信号信噪比。
[0020]
所述照明功率的表达式为：
[0021][0022]
其中，p(w,θ)为目标处的照明功率，w为发射波束成形向量，为dfbs到目标s的信道向量，为ris到目标s的信道向量。
[0023]
所述静态目标处接收到热噪声的表达式为：
[0024][0025]
其中，r(θ)为静态目标处接收到热噪声；
[0026]
有源ris消耗的功率为：
[0027][0028]
其中，p
ris
(w,θ)为有源ris消耗的功率。
[0029]
所述目标函数为：
[0030][0031]
s.t.γ(w,θ)≥γ
min
,
ꢀꢀ
(12b)
[0032]
‖w1‖2+‖w2‖2≤p
bs
,
ꢀꢀ
(12c)
[0033]
p
ris
(w,θ)≤p
ris
,
ꢀꢀ
(12d)
[0034][0035]
r(θ)≤r
max
,
ꢀꢀ
(12f)
[0036]
|θi|≤η,i∈[1:n],
ꢀꢀ
(12g)
[0037]
其中，p
bs
是dfbs的最大发射功率，p
ris
是有源ris的最大反射功率，r
max
为目标的最大热噪声功率，γ
min
代表用户的最小信噪比，η代表放大倍数的上限，θi表示第i个ris元素。
[0038]
在步骤五中，具体实现方法为：
[0039]
s5.1：固定w，优化θ
[0040]
给定固定发射波束成形向量w，目标函数转化为第一子目标函数
[0041][0042]
s.t.(12b),(12d),(12f),(12g)
ꢀꢀ
(13b)
[0043]
定义如下符号：
[0044][0045]
d2＝diag(gw1)diag(gw1)h+diag(gw2)diag(gw2)h.
[0046]
令vh＝(θh,1)，将转化为形式：
[0047][0048]
s.t.:vhrv≤r
max
,vhdv≤p
ris
,
ꢀꢀ
(15b)
[0049]
vhav≥vhfv,
ꢀꢀ
(15c)
[0050]
|vk|≤η,k∈[1:n],
ꢀꢀ
(15d)
[0051]vn+1
＝1,
ꢀꢀ
(15e)
[0052]
其中，a＝a*ah，
[0053]
引入一个新的矩阵变量v＝vvh，并根据tr(vhcv)＝tr(cvvh)＝tr(cv)原理，利用sdr将非凸约束转换为凸约束
[0054][0055]
tr(av)≥tr(fv),tr(rv)≤r
max
,
ꢀꢀ
(16b)
[0056]
tr(dv)≤p
ris
,
ꢀꢀ
(16c)
[0057]
v(k,k)≤η2,k∈[1:n],
ꢀꢀ
(16d)
[0058]
v(n+1,n+1)＝1,
ꢀꢀ
(16e)
[0059]
rank(v)＝1,v≥0,
ꢀꢀ
(16f)
[0060]
松弛掉式(16f)约束，即rank(v)＝1，使用凸优化工具箱求解得到v
opt
；通过高斯随机化方法对v
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12d)、(12g)和(12f)和(13a)的最优v，根据最优v求得最优θ；
[0061]
s5.2：固定θ，优化w
[0062]
将目标函数转化为第二子目标函数
[0063][0064]
s.t.(12b),(12c),(12e),(12d).
ꢀꢀ
(17b)
[0065]
定义中间变量：
[0066][0067]
其中，q1、q2均为中间变量，im表示维度为m的单位矩阵；
[0068]
通过使用w1＝q1b1和w2＝q2b2，获得b1和b2从而保证获得的w满足(12e)同时最大化
(17a)；定义和b＝bbh并且使用sdr方法而松弛rank(b)＝1，式(17)可以重新表述成：
[0069][0070]
s.t.tr(tb)≥val,tr(qb)≤p
bs
,
ꢀꢀ
(19b)
[0071]
tr(ub)≤val2,b≥0.
ꢀꢀ
(19c)
[0072]
定义如下符号：
[0073][0074]
使用凸优化工具得到b
opt
，使用高斯随机化方法对b
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12c)、(12d)、(12e)和(17a)的变量w。
[0075]
与现有技术相比，本发明产生的有益效果为：
[0076]
1)本发明采用的有源ris可以通过放大入射信号来提高信号强度，并通过改变ris的相位来提高级联信道的增益。
[0077]
2)dam是一种在基站上故意引入时延，使信号可以同时并且建设性地到达用户，避免了符号间干扰(isi)，极大的提高了通信质量。
[0078]
3)提出了一种交替优化算法来联合优化发射波束成形向量和反射系数，在保证用户通信质量的同时，最大限度地提高目标照明功率。
附图说明
[0079]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0080]
图1为本发明的系统模型图。
[0081]
图2为本发明的dam的传输架构图。
[0082]
图3为本发明的目标函数与迭代次数的关系曲线。
[0083]
图4为本发明的照明功率与ris数目的关系曲线。
[0084]
图5为本发明的频谱效率与ris数目的关系曲线。
具体实施方式
[0085]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0086]
本发明实施例提出了一种基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，基于使用有源ris和dam来服务一个单天线用户和一个静态目标的基本太赫兹isac架构。首先，介绍了系统模型并展示了dam的简易原理，以实现用户多径信号同时性和建设性的接收。然后，优化了dfbs发射波束成形向量和有源ris的反射系数，以提高感知性能并保证通信质量。此优化问题考虑了有源ris引入的热噪声以及dfbs和有源ris的功率限制。采用了交替优化(ao)和半正定规划(sdp)松弛技术，将非凸问题转化为两个凸子问题。最后通过仿真结果展示了所提出算法的收敛性，同时展现了添加有源ris和dam的卓越性能。具体步骤如下：
[0087]
步骤一：搭建一个有源ris辅助太赫兹通信感知一体化(isac)系统，包括一个单天线用户、一个静态目标和双功能基站(dfbs)；其中，dfbs由时延对齐调制(dam)辅助；如图1所示。dfbs由m根天线均匀线性阵列组成，同时由dam辅助。有源ris由n个反射元件的均匀平面阵列组成。定义θ＝diag(θ)是反射系数的对角线矩阵，其中θ＝[θ1,
…
,θn]h和其中βi和分别表示第i个ris元素的振幅和相移。对于有源ris，由于每个有源元件都配备一个功率放大器，因此通常设置βi≤η以及η≥1，其中η代表放大倍数的上限。
[0088]
定义为dfbs到用户c/目标s的信道向量，代表dfbs到ris的信道矩阵，代表ris到用户c/目标s的信道向量。由于毫米波/太赫兹通信的直视(los)路径的功率增益远高于非直视路径，因此在实际场景中只考虑直视路径。故信道矩阵或信道向量可以表达为：阵或信道向量可以表达为：在中，αr,和ψr和分别表示dfbs-ris信道的复增益系数、离开角(aod)和到达角(aoa)。假设ris元素之间的间距和dfbs之间的间距均为半波长，则的间距均为半波长，则其他信道模型的参数设置同g相同。
[0089]
步骤二：基于太赫兹isac系统计算用户接收到的信号和信号信噪比；
[0090]
用户接收到的等效信道脉冲响应可以表示为：
[0091][0092]
其中n1和n2分别代表dfbs-user信道和dfbs-ris-user符号持续时间的信道离散时延。
[0093]
传统的单载波单用户发射信号如下：
[0094]
x[n]＝ws[n],
ꢀꢀ
(2)
[0095]
如果简单地添加有源ris并考虑到引入的热噪声，则用户接收到的信号为：
[0096][0097]
其中是高斯白噪声，是引入的热噪声。
[0098]
如果使用dam，从dfbs传输的信号可以表示为：
[0099]
x[n]＝w1s[n-κ]+w2s[n]
ꢀꢀ
(4)
[0100]
其中κ是基站处故意引入的时延。和分别表示与直射链路和ris链路有关的发射波束成形向量。此时，用户接受到的信号为：
[0101][0102]
显然，用户接收到的信号非常混乱。但是如果我们令κ＝n
2-n1，用户接收到的信号变成：
[0103][0104]
可以观察到第一项和第二项的时延是相同的，如果知道n2，两者之间就不会有干扰。第三项和第四项则可以通过迫零波束成形(zero-forcing，zf)来消除，即和在这种情况下，直射链路和ris链路的信号可以同时、有建设性地到达用户，而且可以实现无均衡的单载波通信，不受isi的影响，而只受热噪声和awgn的影响。用户接收到的信号为：
[0105][0106]
其中，y[n]为用户接收到的信号，上标h表示共轭转置，为dfbs到用户c的信道向量，s[n-n2]基站发射并传输到用户的信号，表示ris到用户c的信道向量，θ为反射系数，代表dfbs到ris的信道矩阵，m表示dfbs中包含的天线数量，n表示有源ris中包含的反射元件的数量；表示与直射链路有关的发射波束成形向量，表示与ris链路有关的发射波束成形向量；是高斯白噪声，方差为σ2；是引入的热噪声，方差为in表示维度为n的单位矩阵；n2代表dfbs-ris-user符号持续时间的信道离散时延。
[0107]
信号信噪比(snr)的表达式为：
[0108][0109]
其中，γ(w1,w2,θ)为信号信噪比。
[0110]
图2为dam的简化示意图。需要注意的是，本发明中提出的dam模型只考虑两个路径，并且n2明显大于n1，n
max
＝n2。本发明需要引入两个时延κ1＝n
max-n1和κ2＝n
max-n2。同时易得，κ2＝0。因此，省略了κ2需要添加的时延，但是保留了后续的处理过程。
[0111]
步骤三：采用非相干积累计算静态目标处的照明功率，同时基于有源ris计算静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率；
[0112]
对于感知目标，假设信号不能同时到达目标。照明功率在传感过程中起着关键作用。具体来说，目标用户的主要感知性能度量是信噪比，但是这取决于照明功率。因此，采用传感性能准则，即照明功率。由于信号到达目标时刻不同，所以信号之间是非相干的。采用
非相干积累，故目标处的照明功率可以看作信号功率的叠加，可以表示为：
[0113][0114]
其中，p(w,θ)为目标处的照明功率，w为发射波束成形向量，为dfbs到/目标s的信道向量，为ris到目标s的信道向量。
[0115]
在设计有源ris辅助通信系统时，需要考虑由有源ris引入的额外热噪声。这是由于有源ris的引入的功率放大器可以显著的影响整体噪声水平。因此，在评估系统的性能时，考虑到这种噪声是至关重要的。具体地说，在目标处接收到的热噪声可以表示为：
[0116][0117]
其中，r(θ)为静态目标处接收到热噪声。
[0118]
同时也必须考虑到有源ris的功率约束。有源ris消耗的功率如下：
[0119][0120]
其中，p
ris
(w,θ)为有源ris消耗的功率。
[0121]
步骤四：根据步骤二的用户接收到的信号和信号信噪比、步骤三的静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率构建目标函数；本发明的目的是提高目标感知性能，同时考虑到用户的通信性能。幸运的是，使用dam后，可以显著提高用户的通信效率。p
bs
和p
ris
是dfbs的最大发射功率和有源ris的最大反射功率。由于功率放大器的存在，ris链路中的信号被热噪声污染，故需要将其限制在一个相对较小的范围内以获得最佳性能，令r
max
为目标的最大热噪声功率约束。为保证用户通信的质量，规定γ
min
代表用户的最小信噪比。基于上述的描述，目标函数表示为：
[0122][0123]
s.t.γ(w,θ)≥γ
min
,
ꢀꢀ
(12b)
[0124]
‖w1‖2+‖w2‖2≤p
bs
,
ꢀꢀ
(12c)
[0125]
p
ris
(w,θ)≤p
ris
,
ꢀꢀ
(12d)
[0126][0127]
r(θ)≤r
max
,
ꢀꢀ
(12f)
[0128]
|θi|≤η,i∈[1:n],
ꢀꢀ
(12g)
[0129]
其中，p
bs
是dfbs的最大发射功率，p
ris
是有源ris的最大反射功率，r
max
为目标的最大热噪声功率，γ
min
代表用户的最小信噪比，η代表放大倍数的上限，θi表示第i个ris元素。
[0130]
其中(12a)为需要优化的目标函数。(12b)是为保证通信质量而添加的信噪比约束。(12c)和(12d)为dfbs和有源ris的总功率约束。(12e)是实现无isi通信的zf约束。(12f)将目标信号接收到的热噪声限制在一定的范围内，使其对目标信号产生轻微的干扰。(12g)是振幅约束，它控制着每个有源元件可以放大信号的最大倍数。
[0131]
步骤五：利用交替优化的方法将目标函数转化为两个子目标函数，再采用半定程序松弛技术分别对两个子目标函数进行求解，得到最优的发射波束成形向量和反射系数。
[0132]
由于(12a)、(12b)和(12d)中的w和θ的耦合以及(12e)的zf约束，优化问题(12)是非线性非凸问题，很难通过直接求解得到最优解。因此，使用交替优化的方法来解决这个复
杂的问题，当给定一个固定的发射波束成形向量w时，优化反射系数θ，反之亦然，从而将目标函数转换为两个易于优化的子目标函数。然后，通过等式变换，将这两个子目标函数转化为更易于解决的形式，并分别使用半定程序松弛技术(semidefinite program relaxation techniques，sdr)进行求解。
[0133]
s5.1：固定w，优化θ
[0134]
给定固定发射波束成形向量w，目标函数转化为第一子目标函数
[0135][0136]
s.t.(12b),(12d),(12f),(12g)
ꢀꢀ
(13b)
[0137]
首先，可以通过简单的替换将(13)转换为关于θ的表达式，即fhθh＝θhdiag(fh)和θhgw＝θhdiag(gw)。然后令vh＝(θh,1)可以产生一个更简单的解决方案。
[0138]
此时，目前的问题仍然很复杂，对如何解决这个问题还没有明确的方向。然而，通过使用特定的公式转换，优化问题可以转化为一种更容易解决的形式，并可以对问题产生更多的见解。为了简单起见，引入了以下符号：
[0139][0140]
d2＝diag(gw1)diag(gw1)h+diag(gw2)diag(gw2)h.
[0141]
在应用上述变换后，可以通过将(14)替换入(13)重新表述为以下简化形式：
[0142][0143]
s.t.:vhrv≤r
max
,vhdv≤p
ris
,
ꢀꢀ
(15b)
[0144]
vhav≥vhfv,
ꢀꢀ
(15c)
[0145]
|vk|≤η,k∈[1:n],
ꢀꢀ
(15d)
[0146]
|v
n+1
|＝1,
ꢀꢀ
(15e)
[0147]
其中，a＝a*ah，
[0148]
可以观察到，由于(15a)、(15c)和(15e)的非凸性，该问题已被重新表述为一个具有非凸约束的二次约束二次规划(qcqp)问题。半定松弛(sdr)可以用来将这个问题转化为一个凸问题。引入了一个新的矩阵变量v＝vvh，并利用这个事实tr(vhcv)＝tr(cvvh)＝tr(cv)，将非凸约束转换为凸约束。利用sdr后，可以用凸的形式表示：
[0149][0150]
tr(av)≥tr(fv),tr(rv)≤r
max
,
ꢀꢀ
(16b)
[0151]
tr(dv)≤p
ris
,
ꢀꢀ
(16c)
[0152]
v(k,k)≤η2,k∈[1:n],
ꢀꢀ
(16d)
[0153]
v(n+1,n+1)＝1,
ꢀꢀ
(16e)
[0154]
rank(v)＝1,v≥0,
ꢀꢀ
(16f)
[0155]
其中(16)仍然是一个非凸问题，但如果松弛掉式(16f)约束，即rank(v)＝1，(16)转化为一个凸问题，使用凸优化工具箱求解得到v
opt
；通过高斯随机化方法对v
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12d)、(12g)和(12f)和(13a)的最优v，根据最优v求得最优θ。
[0156]
s5.2：固定θ，优化w
[0157]
将目标函数转化为第二子目标函数
[0158][0159]
s.t.(12b),(12c),(12e),(12d).
ꢀꢀ
(17b)
[0160]
对于式(12e)，定义中间变量：
[0161][0162]
其中，q1、q2均为中间变量，im表示维度为n的单位矩阵。
[0163]
通过使用w1＝q1b1和w2＝q2b2，获得b1和b2从而保证获得的w满足(12e)同时最大化(17a)；定义bh＝(b
1h
,b
2h
)和b＝bbh并且使用sdr方法而松弛rank(b)＝1，式(17)可以重新表述成：
[0164][0165]
s.t.tr(tb)≥val,tr(qb)≤p
bs
,
ꢀꢀ
(19b)
[0166]
tr(ub)≤val2,b≥0.
ꢀꢀ
(19c)
[0167]
定义如下符号：
[0168][0169]
使用凸优化工具得到b
opt
，使用高斯随机化方法对b
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12c)、(12d)、(12e)和(17a)的变量w。
[0170]
综上所述，本发明的优化方法可以简单地分为两个阶段：(a)用固定的w优化θ，(b)用固定的θ优化w。重复(a)和(b)，直到结果收敛。应注意，(b)阶段必须在最后阶段进行，以确保zf约束。
[0171]
实验仿真
[0172]
默认设置m＝8，n＝64，γ
min
＝10，r
max
＝-90dbm，η＝20。总功率为16dbm，80％分配给dfbs，剩余分配给有源ris。dfbs和ris分别位于(0、0、0)m和(10、8、5)m处。用户和目标的位置被随机放置在一个以(0、10、0)m为中心的半径为5m的圆内。路径损耗
设置如下：
[0173][0174]
其中，d是两个设备之间的距离。pld和plr分别表示直接链路和ris链路的路径损失。
[0175]
图3显示了在不同参数设置下的优化算法的收敛性能。可见，利用ao和sdr，该优化算法可以快速收敛，这证明了该算法的有效性。
[0176]
图4显示了ris元素的数量与照明功率之间的关系。为了确保公平性，“passive ris”、“random ris”和“without ris”场景的dfbs功率被设置为与“active ris”的总功率相同。结果表明，当ris元素数相同时，尽管总功率相同，但方案“active ris”的照明功率显著高于其他方案。随着ris数量的增加，“active ris”的照明功率增加速率也远高于其他方案。需要强调的是由于无源ris提供的增益有限，“passive ris”和“random ris”的曲线增长非常缓慢。当ris数量足够多的时候，才会有较明显的增益。注意到，“random ris”的感知性能甚至比“without ris”的低，这是合理的。因为dam的存在，为了保证zf约束提高用户的通信质量，从而降低了预编码向量的自由度，导致“random ris”的性能也略低于“without ris”。这强调优化ris反射系数的重要性。
[0177]
图5显示了当照明功率受到约束，且用户的信噪比为优化目标函数时，不同方案的频谱效率与ris元素数目之间的关系。注意，我们另外采用了dinkelbach’s transform来解决这个非凸问题。在不考虑dam的情况下，来自直射链路的信号相比来自ris链路的信号将更早的到达用户。因此，我们将来自直射链路的信号作为用户期望信号，而来自ris链路的信号作为干扰信号。很明显，当ris元素数量相同时，“active ris with dam”的频谱效率远远高于其他两种方案。当ris数为25个时，“active ris with dam”的频谱效率比“active ris without dam”提高了35.6％，而“passive ris with dam”的频谱效率提高了约3.1％。在使用dam的方案中，来自ris链路的信号是用户所需要的信号。因此，随着ris元素数量的增加，来自ris链路的信号将变得更加强大，用户的通信质量将得到提高。但是，如果不使用dam，来自ris链路的信号相当于isi，是信号干扰，这降低用户的通信质量。随着ris数量的增加，频谱效率也会随之降低。
[0178]
总之，在太赫兹isac系统中应用有源ris与dam，有望在相同的功耗下，只略微增加硬件成本，但却显著提高系统性能。
[0179]
本发明研究了基于dam的有源ris辅助太赫兹isac系统。具体地说，提出了一种交替优化算法来联合优化发射波束成形向量和反射系数，在保证用户通信质量的同时，最大限度地提高目标照明功率。为了解决这个问题，采用了sdr方法，并利用cvx进行实现。仿真结果表明，采用dam的有源ris在通信和传感性能方面优于其他方案，证明了太赫兹isac系统利用ris和dam的独特优越性，在传感和通信性能方面提供无与伦比的收益。
[0180]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：搭建一个有源ris辅助太赫兹通信感知一体化(isac)系统，包括一个单天线用户、一个静态目标和双功能基站(dfbs)；其中，dfbs由时延对齐调制(dam)辅助；步骤二：基于太赫兹isac系统计算用户接收到的信号和信号信噪比；步骤三：采用非相干积累计算静态目标处的照明功率，同时基于有源ris计算静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率；步骤四：根据步骤二的用户接收到的信号和信号信噪比、步骤三的静态目标处接收到热噪声和有源ris消耗的功率构建目标函数；步骤五：利用交替优化的方法将目标函数转化为两个子目标函数，再采用半定程序松弛技术分别对两个子目标函数进行求解，得到最优的发射波束成形向量和反射系数。2.根据权利要求1所述的基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，所述用户接收到的信号的表达式为：其中，y[n]为用户接收到的信号，上标h表示共轭转置，为dfbs到用户c的信道向量，s[n-n2]表示基站发射到达用户c的信号，表示ris到用户c的信道向量，θ为反射系数，代表dfbs到ris的信道矩阵，m表示dfbs中包含的天线数量，n表示有源ris中包含的反射元件的数量；表示与直射链路有关的发射波束成形向量，表示与ris链路有关的发射波束成形向量；是高斯白噪声，方差为σ2；是引入的热噪声，方差为i
n
维度为n的单位矩阵；n2代表dfbs-ris-user符号持续时间的信道离散时延。信号信噪比的表达式为：其中，γ(w1,w2,θ)为信号信噪比。3.根据权利要求2所述的基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，所述照明功率的表达式为：其中，p(w,θ)为目标处的照明功率，w为发射波束成形向量，为dfbs到目标s的信道向量，为ris到目标s的信道向量。4.根据权利要求3所述的基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，所述静态目标处接收到热噪声的表达式为：
其中，r(θ)为静态目标处接收到热噪声；有源ris消耗的功率为：其中，p
ris
(w,θ)为有源ris消耗的功率。5.根据权利要求4所述的基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，所述目标函数为：s.t.γ(w,θ)≥γ
min
,
ꢀꢀꢀ
(12b)‖w1‖2+‖w2‖2≤p
bs
,
ꢀꢀꢀ
(12c)p
ris
(w,θ)≤p
ris
,
ꢀꢀꢀ
(12d)r(θ)≤r
max
,
ꢀꢀꢀ
(12f)|θ
i
|≤η,i∈[1:n],
ꢀꢀꢀ
(12g)其中，p
bs
是dfbs的最大发射功率，p
ris
是有源ris的最大反射功率，r
max
为目标的最大热噪声功率，γ
min
代表用户的最小信噪比，η代表放大倍数的上限，θ
i
表示第i个ris元素。6.根据权利要求5所述的基于时延对齐调制和有源ris的太赫兹isac系统设计方法，其特征在于，在步骤五中，具体实现方法为：s5.1：固定w，优化θ给定固定发射波束成形向量w，目标函数转化为第一子目标函数转化为第一子目标函数s.t.(12b),(12d),(12f),(12g)
ꢀꢀꢀꢀ
(13b)定义如下符号：令v
h
＝(θ
h
,1)，将转化为形式：s.t.:v
h
rv≤r
max
,v
h
dv≤p
ris
,
ꢀꢀꢀ
(15b)v
h
av≥v
h
fv,
ꢀꢀꢀꢀ
(15c)|v
k
|≤η,k∈[1:n],
ꢀꢀꢀꢀ
(15d)v
n+1
＝1,
ꢀꢀꢀꢀ
(15e)
其中，a＝a*a
h
，引入一个新的矩阵变量v＝vv
h
，并根据tr(v
h
cv)＝tr(cvv
h
)＝tr(cv)原理，利用sdr将非凸约束转换为凸约束转换为凸约束tr(av)≥tr(fv),tr(rv)≤r
max
,
ꢀꢀꢀꢀ
(16b)tr(dv)≤p
ris
,
ꢀꢀꢀꢀ
(16c)v(k,k)≤η2,k∈[1:n],
ꢀꢀꢀꢀ
(16d)v(n+1,n+1)＝1,
ꢀꢀꢀꢀ
(16e)松弛掉式(16f)约束，即rank(v)＝1，使用凸优化工具箱求解得到v
opt
；通过高斯随机化方法对v
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12d)、(12g)和(12f)和(13a)的最优v，根据最优v求得最优θ；s5.2：固定θ，优化w将目标函数转化为第二子目标函数转化为第二子目标函数s.t.(12b),(12c),(12e),(12d).(17b)定义中间变量：其中，q1、q2均为中间变量，i
m
表示维度为m的单位矩阵；通过使用w1＝q1b1和w2＝q2b2，获得b1和b2从而保证获得的w满足(12e)同时最大化(17a)；定义和b＝bb
h
并且使用sdr方法而松弛rank(b)＝1，式(17)可以重新表述成：s.t.tr(tb)≥val,tr(qb)≤p
bs
,(19b)定义如下符号：
使用凸优化工具得到b
opt
，使用高斯随机化方法对b
opt
进行推导，得到满足式(12b)、(12c)、(12d)、(12e)和(17a)的变量w。

技术总结
本发明提出了一种基于时延对齐调制和有源RIS的太赫兹ISAC系统设计方法，其步骤为：首先，搭建一个有源RIS辅助太赫兹通信感知一体化（ISAC）系统，并基于太赫兹ISAC系统计算用户接收到的信号和信号信噪比；其次，采用非相干积累计算静态目标处的照明功率，同时基于有源RIS计算静态目标处接收到热噪声和有源RIS消耗的功率；最后，通过联合设计有源RIS的反射系数和DFBS处的发射波束成形向量来最大化目标的照明功率，并通过半定程序松弛技术求解。本发明优化了DFBS发射波束成形向量和有源RIS的反射系数，提高了感知性能并保证了通信质量；太赫兹ISAC系统利用RIS和DAM的独特优越性，在传感和通信性能方面提供无与伦比的收益。传感和通信性能方面提供无与伦比的收益。传感和通信性能方面提供无与伦比的收益。


技术研发人员：孙钢灿 史豪 郝万明 薛琦
受保护的技术使用者：嵩山实验室 郑州大学产业技术研究院有限公司
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/9/7