(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210899949.4 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 大唐三门峡风力发电有限公司 地址 472001 河南省三门峡市湖滨区崤山 路中段华阳 大厦三层 申请人 郑州大学　 郑州海威 光电科技有限公司 (72)发明人 李文田　张军涛　郝万明　崔博　 焦战威　郑志忠　李娜娜　冯国辉　 孙钢灿　王辉　张利峰　 (74)专利代理 机构 郑州优盾知识产权代理有限 公司 41125 专利代理师 张真真 (51)Int.Cl. H04W 72/04(2009.01)G06F 9/445(2018.01) H04L 5/00(2006.01) (54)发明名称 RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性 资源分配方法 (57)摘要 本发明提出了一种RIS辅助边缘计算的去蜂 窝网络用户公平性资源分配方法， 其步骤为： 首 先， 搭建一个IRS辅助边缘计算的去蜂窝网络系 统， 并计算所有相关信道的信道状态信息； 其次， 通过联合设计多用户检测MUD矩阵、 IRSs的反射 波束形成向量、 WDs的传输功率和边缘计算资源 分配， 建立了最小化用户最大延 迟的目标优化函 数； 最后， 通过交替迭代的方式对目标优化函数 进行联合优化求解， 得到卸载数据量、 边缘计算 资源、 IRSs的反射波束形成向量和MUD矩阵的最 优值。 本发明提出了一种IRS辅助边缘技术的去 蜂窝网络系统， 由多个BSs和IRSs组成， 以改善传 输环境。 且本发 明采用的优化算法具有快速的收 敛性， 有利于实际实现。 权利要求书7页 说明书20页 附图3页 CN 115243382 A 2022.10.25 CN 115243382 A 1.一种RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法， 其特征在于， 其步骤 如下： S1、 搭建一个IRS辅助边缘计算的去蜂窝网络系统， 包括K个单天线WD， I个IRSs和B'个 BSs； 并计算所有相关信道的信道状态信息； S2、 通过联合设计多用户检测MUD矩阵、 IRSs的反射波束形成向量、 WDs的传输功率和边 缘计算资源分配， 建立了最小化用户最大延迟的目标优化 函数； S3、 引入辅助变量t将目标优化函数转化为目标函数， 并利用块坐标下降技术的交替优 化算法将目标函数划分为子目标函数I和子目标函数I I； S4、 通过交替迭代的方式对子目标函数I和子目标函数II进行联合优化求解， 得到卸载 数据量、 边 缘计算资源、 IRSs的反射波 束形成向量和MUD矩阵的最优值。 2.根据权利要求1所述的RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法， 其 特征在于， 在步骤S1中， 相关信道的信道状态信息的计算方法为： 第k个WD和第b个BS之间的直射链路表示为 从第k个WD到第i个IRS的反射 链路表示为 第i个IRS到第b个BS间的反射链路表示为 表示m ×n个复值矩阵的空间； 第i个 IRS的相移系数向量表示为θi＝[ θi,1, θi,2,…, θi,N]T， θi,n∈[0, 2 π )； 第i个IRS的对角反射矩阵Θi为： 其中， βi,n∈[0,1]表示IRS元件的反射振幅， 表示IRSs集； 从第k个WD到第b个 BS的等价有效通道hb,k定义为： 设定所有的WDs都以相同的功 率传输； 表示第b个BS上第k个WD的多用户检测 MUD向量； 第k个WD在 BSs处的检测信号 表示为： 其中， Pt表示K个WDs的卸载功率， s＝[s1,s2,...,sj,...,sK]T表示K个WDs信号； 表示 wb,k的共轭转置， 表示wk的共轭转置， hd,b,j表示从第b 个基站到第j个用户的直射链路增 益， hr,i,j表示从第i个IRS到第j个用户的反射链路增益， 代表第b个基站接收到的权　利　要　求　书 1/7 页 2 CN 115243382 A 2噪声向量， hd,j表示第j个用户的直射链路增益， 是MUD矩阵 的第k列， (a)成立通过定义 和 ( b) 成 立 通 过 定 义 Θ＝diag(Θ1,...,ΘI)， (c)成立通过定义hk＝ hd,k+GΘhr,k； 因此， 第k个WD的接收SI NR为： 其中， γk(wk, θ )为第k个WD的接收SINR； σ2表示用户k处的噪声功率， θ为IRSs的反射波 束形成向量； 用户k的可达 速率为 Rk(wk, θ )＝Blog2(1+γk(wk, θ )).    (5)； 其中， Rk(wk, θ )表示第k个用户的卸载 数据速率， B表示系统带宽 。 3.根据权利要求2所述的RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法， 其 特征在于， 在步骤S2中， 分别构建本地计算延迟 模型和边 缘计算延迟 模型， 分别表示 为； 其中， 为本地计算延迟， 为边缘计算延迟； 表示第k个WD的CPU 周期频率， Lk表示第k个WD的总计算数据量， 表示第k个WD的卸载数据量， ck表示第k个WD的 输入数据的计算复杂度； 表示MEC服务器的总计算资源， 表示MEC服务器分配给第k个 WD的计算资源， 满足 基于本地计算延迟 模型和边 缘计算延迟 模型， 则第k个WD的总延迟表示 为： 通过联合优化卸载数据量 边缘计算资源 MUD矩 阵W和反射波 束形成向量θ 来 最小化WD的最大延迟， 目标优化 函数表述 为权　利　要　求　书 2/7 页 3 CN 115243382 A 3