近日，我院张雷副教授在国际一流期刊《IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking》（中科院一区期刊，影响因子7.4）上发表题为“Robust Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Aided Cognitive Radio Systems With Imperfect Cascaded CSI”的研究论文。该论文以江苏理工学院为第一单位，以张雷副教授为第一作者。
智能反射面（IRS）因其低功耗、数字可调控、部署成本低等优势被认为是高成本、高功耗毫米波基站的替代或补充，成为潜在的6G移动通信关键技术之一。其中，IRS辅助认知无线电通信可以显著提高主从用户网络的通信频谱效率和可靠性。然而，IRS作为无源器件无法有效精确获取用户间尤其是主从用户间的信道状态信息（CSI），导致频谱效率提升受限。张雷副教授针对IRS级联信道CSI两种不精确（有界误差和统计误差）的情形，设计了鲁棒性主被动联合波束赋形方法。该方法联合优化了从用户发射机（ST）的发送预编码和IRS反射相移系数，以最大程度地降低发射机的总发射功率，同时满足从用户（SR）的通信服务质量要求，对主用户（PR）干扰受限以及反射单元相移约束等条件。通过设计针对性数学方法，将非凸优化问题转化为几个凸优化子问题，并提出了快速收敛算法。结果表明即使信道估计CSI误差比较小的时候，从用户发射机天线数和IRS相移元素数也需要进行合理设计，用以平衡问题的可行性和发射机的功率限制之间的矛盾。该方法通过优化波束赋形在不精确的信道估计下使认知无线网络保持了较高的频谱效率。
论文DOI: 10.1109/TCCN.2021.3107510
（https://ieeexplore.ieee.org/document/9521976/）
（文/诸一琦 编辑/产启东 审核/俞洋）
