一种硬件损伤下STAR-RIS辅助NOMA系统的中断概率和遍历容量性能分析方法

技术领域：

本发明属于移动通信领域，涉及移动通信系统的性能分析方法，尤其是涉及STAR-RIS辅助NOMA系统的中断概率和遍历容量性能分析方法。

背景技术：

STAR-RIS是包含大量低成本反射与透射单元的表面。放置于基站和用户之间。每个单元可以独立地反射和透射入射信号，改变其幅度与相位，实现通信环境的调节。通过适当的调整，反射或者透射得到的信号可以相互叠加，增强接收机处的期望信号功率。STAR-RIS可以密集部署，可调节且低能耗，无需在无源的STAR-RIS之间进行复杂的干扰管理。相比于传统的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)，用户要接收来自RIS的反射信号，必须要与发射机处于同一侧，而STAR-RIS使得入射信号既可以通过反射也可以通过透射被用户端接收，因此覆盖范围可以扩展到360度。

文献1(Coverage Characterization of STAR-RIS Networks：NOMA and OMA[J].IEEE Communications Letters，2021，25(9)：3036-3040)研究了STAR-RIS覆盖范围最大化的优化问题。文献2(STAR-RISs：Simultaneous Transmitting and ReflectingReconfigurable Intelligent Surfaces[J].IEEE Communications Letters，2021，25(9)：3134-3138)提出了STAR-RIS的硬件模型，以及近场和远场下的信道模型，分析了STAR-RIS系统中断概率和分集增益，并与传统的RIS进行比较。

现有的相关研究主要是对于STAR-RIS辅助NOMA系统的部分性能指标的分析和优化问题，但是都基于发射机，接收机以及STAR-RIS表面是理想状态的假设，缺乏考虑硬件损伤情况下STAR-RIS辅助NOMA系统的研究。

发明内容：

为更准确地分析硬件损伤下STAR-RIS辅助NOMA系统的性能，本发明给出了信道模型，得到了用户的信噪失真比和概率密度函数，给出了硬件损伤下用户的中断概率和遍历容量的近似表达式，以及高信噪比下遍历容量的渐进表达式。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：一种硬件损伤下STAR-RIS辅助NOMA系统的中断概率和遍历容量性能分析方法，具体步骤为：

S1、建立STAR-RIS辅助NOMA系统模型，该系统中单天线基站通过STAR-RIS与2个单天线用户进行通信，STAR-RIS是一个均匀平面阵列，由M个元器件组成；基站在同一时间和频率资源中传输两个用户的叠加资源；

S2、STAR-RIS辅助NOMA系统中，

其中，p

S3、根据用户的信噪失真比和概率密度函数，得到中断概率的近似表达式：

其中γ

得到遍历容量的近似表达式：

其中y

得到在高信噪比下遍历容量的渐进表达式：

本发明具有如下有益效果：

本发明在建模时考虑了硬件损伤，因此得到的分析结果更符合现实中的情况；求得了用户的信噪失真比与概率密度函数，为系统性能指标的分析提供了基础；此外，根据本发明提出的分析方法可以得到用户的中断概率和遍历容量，为同类型的系统性能评估和对比提供了便捷有效的途径。

附图说明：

图1为本发明STAR-RIS辅助NOMA系统的性能分析步骤图。

图2为本发明的系统模型图。

图3为本发明实施STAR-RIS表面元素数量变化时，用户的中断概率和遍历容量的理论值与仿真值的曲线图。

图4为本发明实施硬件损伤因子变化时，用户的中断概率和遍历容量理论值与仿真值的曲线图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

一、系统模型

如图1所示，基站借助由M个元素组成的STAR-RIS与两个单天线用户进行通信。T用户和基站位于STAR-RIS的两侧，R用户和基站位于STAR-RIS的同一侧。我们假设基站和两个用户之间的直连信道被障碍物阻碍。

令

其中d

令

其中d

假设STAR-RIS上所有元素具有相同的振幅系数，则透射和反射因子矩阵为：

其中振幅满足

设STAR-RIS表面存在相位噪声

其中各元素相位噪声

对于NOMA辅助通信系统，基站在同一时间和频率资源中传输两个用户的叠加资源。设s

其中n

考虑接收机处的硬件损伤，用户k的接收信号可以表示为：

其中n

二、信噪失真比和概率分布

为达到最大化的信噪比，最优化相位

其中

令二进制变量λ(k)∈{0，1}表示解码顺序，满足λ(t)+λ(r)＝1。则用户k的信噪失真比为(

解码时以R用户具有更好的信道增益为例，因此先解码T用户，再解码R用户。则T用户和R用户的SNDR表示为：

因为

莱斯衰落信道|h

根据相互独立的随机变量之积的期望和方差公式，则有：

因此对于T用户，μ

由于经过STAR-RIS不同元素的各个信道相互独立且都服从莱斯分布，根据中心极限定理，M足够大时，随机变量之和的分布近似于高斯分布。即有

X是服从自由度n＝2的卡方分布。因此X的概率密度函数和累积分布函数为：

三、中断概率

分配功率时使

其中R

分配功率时确保

其中R

四、遍历容量

T用户的SNDR和概率密度函数已知，代入可以得到T用户的遍历容量为：

令

其中y

R用户的SNDR和概率密度函数已知，代入可以得到R用户的遍历容量为：

令

五、高信噪比下的遍历容量

在高信噪比下

因此T用户的遍历容量趋向于：

在高信噪比下

下面通过Matlab仿真来验证本发明提出的硬件损伤下STAR-RIS辅助NOMA系统性能分析方法的有效性。参数设定为：d

图2是对STAR-RIS表面元素数量M变化时，T用户和R用户的中断概率和遍历容量的变化。从图中可以看出，随着元素数量M的增大，在相同传输功率下，T用户和R用户的中断概率减小，遍历容量增大，系统的性能更好，在高信噪比下的遍历容量与元素数量无关，这与理论分析的结果是一致的。因此在实际布局中，我们可以增加元素数量来获得更好的系统性能。

图3是对硬件损伤因子变化时，T用户和R用户的中断概率和遍历容量的变化，其中假设k

综上，本发明所提出的性能分析方法可以有效分析硬件损伤下STAR-RIS辅助NOMA系统的性能，仿真结果充分说明了其有效性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。