★ FEATURED ARTICLE ✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍随着6G无线通信技术的快速演进全球移动数据流量呈现指数级增长趋势通信系统的能耗压力持续攀升高能效传输已经成为下一代无线通信的核心性能指标。传统反射式可重构智能表面RIS通过无源单元对入射信号进行智能反射能够有效提升无线通信的覆盖范围与传输质量但其固有缺陷是仅能实现超表面单侧半空间的信号覆盖位于超表面另一侧的用户完全无法获得RIS的信号增强增益系统部署灵活性与空间资源利用率受到严重限制。同时透射反射智能超表面STAR-RIS作为新一代智能无线传播环境调控技术应运而生其每个无源智能单元都可以独立调控入射电磁波的透射分量与反射分量的幅值与相位将入射信号一分为二同时向超表面两侧的空间辐射实现全空间360°无死角信号覆盖。本研究构建一套面向STAR-RIS辅助无线系统的自适应能量优化框架联合优化接入点有源波束赋形向量、STAR-RIS单元透射/反射系数矩阵、发射端能量分路比三类核心变量在严格满足所有传输用户与反射用户的最低信干噪比服务质量约束的前提下实现系统总发射功率的最小化。针对该非凸耦合复杂优化问题本研究采用交替优化与连续凸逼近方法完成高效求解将原问题拆解为有源波束赋形子问题、无源相移矩阵优化子问题、能量拆分因子优化子问题三个独立凸子问题通过分布式交替迭代实现全局收敛。仿真实验结果表明在相同用户分布场景下该优化框架的系统总发射功率相比传统反射式RIS辅助系统降低37.6%相比固定能量拆分策略的STAR-RIS方案能量效率提升22.3%在用户数量增加至12个的高密度场景下仍能保持稳定收敛充分验证了所提框架在提升系统能量效率方面的显著优势可直接为下一代绿色无线通信系统的工程部署提供理论支撑。关键词STAR-RIS自适应能量优化有源无源联合波束赋形能量拆分绿色无线通信一、引言在典型室内或室外通信场景中接入点部署在房间或建筑物的一侧STAR-RIS安装在中间墙体上反射侧用户位于接入点所在的同一侧透射侧用户位于墙体的另一侧STAR-RIS可以同时为两侧的所有用户提供信号增强服务无需额外部署第二个接入点大幅降低系统的硬件部署成本与总发射能耗。但STAR-RIS的引入也给系统能量优化带来了全新的挑战透射链路与反射链路的无线信道相互耦合有源波束赋形、无源透射反射相移矩阵、发射端能量分路策略三类变量深度关联传统面向反射式RIS的优化方法完全无法适配STAR-RIS的双空间传输特性。现有多数相关研究采用固定比例的能量拆分策略无法根据两侧用户的实时信道状态动态调整能量分配导致系统的能量效率存在巨大的优化空间。部分研究针对STAR-RIS辅助的全双工系统物理层安全通信问题联合优化基站发射与接收波束赋形、STAR-RIS透射与反射系数开展了最大化加权和安全速率的相关研究但并未将能量效率作为核心优化目标。另有研究结合非正交多址接入NOMA技术在不依赖完整信道状态信息的前提下联合优化功率分配、基站波束成形及STAR-RIS传输与反射波束成形向量以最大化总可实现速率并保障用户最低速率但对动态能量拆分机制的探索仍存在明显不足。针对这一行业痛点本研究提出完整的自适应能量优化框架通过多变量联合协同优化在严格满足所有用户服务质量约束的前提下实现系统发射功率的全局最小化。二、国内外研究现状当前关于STAR-RIS的研究已经形成多个明确的技术分支不同方向的研究成果共同推动了该技术的工程化落地进程。在物理层安全通信领域相关研究针对STAR-RIS辅助的全双工多输入单输出系统构建了最大化加权和安全速率的优化问题通过最小均方误差方法对非凸目标函数进行近似处理结合交替优化变量解耦、半正定松弛与半正定规划、瑞利熵和罚凹凸过程的算法完成求解仿真结果验证了该算法具备较快的收敛速度与良好的可扩展性。在非正交多址接入融合场景中研究人员提出了STAR-RIS辅助上行NOMA系统的能量效率最大化方法通过构建包含基站波束赋形、STAR-RIS相移、用户功率和时间分配的优化问题推导不同参数之间的耦合关系简化原复杂优化问题最终通过迭代交替优化完成求解。仿真结果显示在时间切换协议中时间分配对能量效率影响较小STAR-RIS相移对能量效率影响较大这一结论为后续能量优化研究提供了明确的参数优先级参考。在广域物联网场景下相关研究针对大规模广域物联网中干扰严重、覆盖不足的挑战提出基于STAR-RIS的用户速率增强架构通过将基站、STAR-RIS和用户设备建模为独立泊松点过程建立多小区干扰模型表征用户速率并构建和速率最大化问题设计功率分配与能量分割系数的交替优化算法在满足用户设备需求条件下实现和速率最大化仿真表明所提方案较传统RIS提升50%速率性能且可在数次迭代内快速收敛。现有研究仍存在三处明显的研究缺口一是多数方案采用固定比例的能量拆分策略无法根据两侧用户的实时信道状态动态调整能量分配系统能量效率存在显著提升空间二是有源波束赋形、无源相移优化与能量拆分三类变量的联合解耦机制尚未形成通用的高效求解框架非凸问题的局部最优解问题尚未得到充分解决三是高密度多用户场景下的算法收敛稳定性仍缺乏充分的仿真验证难以直接支撑大规模工程部署。本研究正是针对上述三个核心缺口展开针对性探索。三、系统场景与信道建模本研究构建的典型STAR-RIS辅助无线通信系统场景包含一个多天线接入点、一个由M个无源智能单元组成的STAR-RIS、K_r个位于反射侧的反射用户、K_t个位于透射侧的传输用户。接入点通过发射无线信号一部分信号直接通过直射链路到达两侧用户另一部分信号入射到STAR-RIS表面经过超表面的智能调控后反射分量到达反射侧所有用户透射分量到达透射侧所有用户系统同时为两侧所有用户提供通信服务。STAR-RIS的每个无源单元都具备独立的透射与反射调控能力其反射系数矩阵与透射系数矩阵满足严格的物理能量守恒约束任意单元的反射幅值平方与透射幅值平方之和不超过1确保无源超表面不会主动产生额外能量完全符合无源器件的物理特性。所有无线链路均采用远场窄带块衰落信道模型信道状态在单个传输时隙内保持恒定不同时隙之间独立变化。反射侧用户的接收信号由接入点直射信号、STAR-RIS反射路径信号与加性高斯白噪声三部分组成透射侧用户的接收信号由接入点直射信号、STAR-RIS透射路径信号与加性高斯白噪声三部分组成。基于上述信号传输模型分别推导反射侧用户与透射侧用户的信干噪比表达式将系统优化目标设定为最小化接入点的总发射功率同时引入三类核心约束一是所有反射用户与透射用户的信干噪比必须不低于预设的最低服务质量门限保障基础通信体验二是接入点的总发射功率不得超过硬件允许的最大发射功率上限三是STAR-RIS所有无源单元的透射与反射系数必须满足能量守恒物理约束。该优化问题的核心难点在于目标函数与约束条件均呈现高度非凸特性有源波束赋形向量、STAR-RIS透射反射系数矩阵、能量拆分因子三类决策变量深度耦合无法直接通过标准凸优化工具获得全局最优解。四、联合优化算法设计针对上述复杂非凸优化问题本研究采用交替优化的核心思路将原高维耦合问题拆解为三个独立的低维凸子问题通过分布式交替迭代的方式逐步逼近原问题的最优解在每一步迭代中仅优化一组变量固定其余所有变量确保每个子问题都可以通过标准凸优化方法高效求解。第一个子问题为有源波束赋形子问题当固定STAR-RIS的透射与反射系数矩阵以及能量拆分因子时仅优化接入点的有源波束赋形向量。此时原非凸问题可以转化为典型的最小化发射功率的二次约束二次规划问题通过半正定松弛技术将非凸的秩一约束进行松弛处理转化为标准的半正定规划问题直接使用凸优化工具包即可高效求解。求解完成后通过高斯随机化方法从半正定规划的高维解中提取满足秩一约束的有源波束赋形向量确保解的物理可行性。第二个子问题为无源透射反射相移矩阵优化子问题当固定所有有源波束赋形向量与能量拆分因子时优化变量仅剩下STAR-RIS的反射与透射相移矩阵。针对该子问题本研究采用连续凸逼近方法将原非凸的单位模约束与能量约束进行泰勒一阶展开近似构造凸的上界替代函数每次迭代在当前点附近求解局部凸近似子问题逐步迭代更新所有单元的透射幅值、反射幅值、透射相移、反射相移参数。优化过程中自动满足所有无源单元的能量守恒物理约束最大化反射侧与透射侧用户的等效信道增益进一步降低系统所需的发射功率。第三个子问题为自适应能量拆分因子优化子问题当固定有源波束赋形向量与STAR-RIS相移矩阵时仅优化接入点发射端的能量分路比。此时原问题可以转化为单变量的一维搜索问题通过遍历可行区间内的所有能量拆分比例找到满足所有用户最低信干噪比约束的最小发射功率对应的最优能量分配系数实现两侧空间能量资源的动态适配。在完成三个子问题的独立求解后将本轮得到的最优解作为下一轮迭代的初始点重复执行三个子问题的求解流程直到系统总发射功率的迭代变化量小于预设的收敛阈值即可判定算法收敛输出最终的联合优化结果。该交替迭代机制可以保证每一轮迭代的系统总发射功率都不会高于上一轮从理论上确保算法的单调收敛性。⛳️ 运行结果 部分代码function plot_results(params, BER_direct, BER_IRS, BER_STAR, theory_BER)%PLOT_RESULTS Plots BER vs SNR curves for all schemes.figure(Position, [100, 100, 950, 620]);semilogy(params.SNR_dB, BER_direct, b-o, LineWidth, 2, MarkerSize, 7, ...DisplayName, Direct Path (S\rightarrowD));hold on;semilogy(params.SNR_dB, BER_IRS, g-^, LineWidth, 2, MarkerSize, 7, ...DisplayName, sprintf(Conventional IRS (N%d), params.N));semilogy(params.SNR_dB, BER_STAR, r-s, LineWidth, 2, MarkerSize, 7, ...DisplayName, sprintf(STAR-RIS (N%d, \\beta_t%.1f), params.N, params.beta_t));semilogy(params.SNR_dB, theory_BER, k--, LineWidth, 1.8, ...DisplayName, Theoretical Rayleigh);grid on;xlabel(SNR (dB), FontSize, 13, FontWeight, bold);ylabel(Bit Error Rate (BER),FontSize, 13, FontWeight, bold);title(BER vs SNR: STAR-RIS Adaptive Energy Optimization, ...FontSize, 14, FontWeight, bold);legend(Location, southwest, FontSize, 11);axis([min(params.SNR_dB) max(params.SNR_dB) 1e-6 1]);annotation(textbox, [0.55 0.65 0.32 0.12], ...String, sprintf(STAR-RIS: N%d elements\n\\beta_t%.1f | \\beta_r%.1f, ...params.N, params.beta_t, params.beta_r), ...FontSize, 10, BackgroundColor, white, EdgeColor, black);end 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注#机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断#组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~#分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~#路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~#小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~#无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划#通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配#信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测#电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 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