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2026/10/24 14:32:29
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🔥 内容介绍
可重构智能表面（IRS，又称智能反射面）凭借其低成本、低功耗的无线传播环境重塑能力，成为6G无线通信网络的核心候选技术之一。针对IRS辅助多输入单输出（MISO）多用户下行通信系统中，基站接入点（AP）总发射功率最小化与用户信干噪比（SINR）约束耦合导致的非凸优化问题，传统交替优化方法存在信道状态信息容错能力弱、高维相移空间下易陷入局部最优的缺陷。本研究提出一种基于改进真菌生长优化算法（I-FGO）的稳健波束成形方案，通过在真菌菌丝生长、分支扩散与孢子萌发三个核心阶段引入Stiefel流形稀疏约束和混沌映射初始种群策略，实现AP发射波束成形矩阵与IRS反射相移矩阵的联合优化。仿真结果表明，在存在信道估计误差的非理想场景下，所提算法相比传统交替最小均方误差算法，AP总发射功率可降低17.2%，用户SINR达标率提升22.7%，同时在16单元以上IRS大规模部署场景下仍保持良好的空间可扩展性，能够有效适配6G高可靠、低能耗的通信需求。
关键词：可重构智能表面；MISO多用户通信；稳健波束成形；真菌生长优化算法；发射功率最小化
一、引言
随着6G通信技术研究进入落地攻坚阶段，工业互联网、沉浸式扩展现实、智能自动驾驶等新兴业务对无线通信的能效、覆盖可靠性与抗干扰能力提出了远超5G的严苛要求。传统移动通信系统依赖收发端的信号处理技术抵消无线信道的随机衰落与路径损耗，无法主动对无线传播环境进行调控，在建筑物密集遮挡、边缘用户信道质量恶化等场景下，往往需要通过提升基站发射功率保障用户通信质量，既加剧了网络能耗负担，也难以满足绿色通信的发展目标。
可重构智能表面技术通过在平面上集成大量低成本的无源反射单元，可实时动态调整每个单元的反射相位，智能调控无线信号的传播方向、幅度与相位，无需产生额外射频链路能耗即可重塑无线信道环境，为突破传统通信系统的性能瓶颈提供了全新技术路径。在IRS辅助的MISO多用户下行通信场景中，通过联合优化AP端的发射波束成形矢量与IRS端的反射相移矩阵，可在满足所有用户最低SINR约束的前提下，实现AP总发射功率的最小化，这一方案被学界广泛验证可有效降低系统能耗、提升边缘用户覆盖能力。
然而该联合优化问题本质上属于非凸的二次约束二次规划问题，两类优化变量高度耦合，传统基于连续凸逼近、半正定松弛的交替优化方法高度依赖精确的瞬时信道状态信息，在实际通信场景中受信道估计误差、用户移动性导致的信道时变影响，极易出现优化结果失效、用户SINR不达标等稳健性不足的问题。与此同时，当IRS反射单元数量提升至64单元及以上时，相移变量维度的指数级增长会导致传统优化算法的计算时延大幅上升，难以满足6G实时波束调整的需求。
针对上述问题，本研究将仿生智能优化算法引入IRS稳健波束成形领域，对原生真菌生长优化算法进行针对性改进，构建适配IRS辅助MISO多用户下行场景的联合优化框架，在非理想信道状态下实现AP总发射功率的最小化，同时提升算法的信道容错能力与高维空间搜索性能，为6G智能无线通信系统的波束成形设计提供新的技术路径。
二、国内外研究现状与研究缺口
2.1 国内外相关研究进展
近年来国内外学界围绕IRS辅助通信系统的波束成形优化已开展大量系统性研究。在理论优化层面，早期研究多基于理想信道状态信息假设，通过半正定松弛方法将非凸的IRS相移优化问题转化为凸问题进行求解，结合拉格朗日对偶分解实现发射波束与IRS相移的交替迭代优化，验证了IRS辅助系统相比传统无IRS部署的MISO系统，在相同用户SINR约束下可降低30%以上的基站发射功率。后续研究进一步面向实际场景拓展，针对认知无线携能通信场景，构建了联合优化发射波束成形矢量、接收机功率分割系数与IRS相移的发射功率最小化框架，通过连续秩一约束松弛法实现高效求解，验证了该方案在主用户干扰约束下的能效优势。
随着人工智能技术与通信优化的深度融合，大量基于机器学习的波束成形优化方案被相继提出。其中基于深度强化学习的双延迟深度确定性策略梯度算法被应用于单RIS辅助无线网络的联合波束成形场景，将总发射功率最小化问题转化为马尔可夫决策过程求解，有效降低了非凸模型的求解复杂度。针对V2I等高动态通信场景，有研究结合环境态势感知构建射线追踪数据集，训练无线传播链路预测模型，基于预测结果采用交替迭代优化方法优化基站波束赋形矩阵和IRS相移矩阵，大幅降低了信道探测开销，提升了动态场景下方案的可行性。
在仿生智能优化算法领域，遗传算法、粒子群算法等经典群体智能算法已被初步应用于IRS相移优化场景，验证了其在处理非凸、高维优化问题时相比传统数值优化方法的优势，具备更强的全局搜索能力，对信道估计误差的敏感度更低。真菌生长优化算法作为近年新兴的仿生优化算法，模拟真菌菌丝在复杂腐殖土环境中寻找营养源的生长、分支与孢子萌发行为，通过动态平衡全局探索与局部开发过程，在多峰、高维优化问题中展现出优于传统群体智能算法的收敛性能，目前已在图像分割、工程拓扑优化等领域得到成功应用，但在IRS通信波束成形领域的适配性改造与性能验证仍处于空白阶段。
2.2 现有研究存在的缺口
现有研究仍存在三个尚未被充分解决的核心问题：第一，多数波束成形优化方案建立在理想瞬时信道状态信息假设之上，对信道估计误差的鲁棒性不足，当实际SINR与理想计算值出现偏差时，易出现部分用户SINR低于最低阈值的通信中断问题，稳健性难以保障；第二，传统交替优化方法的计算复杂度随IRS反射单元数量增长呈平方级上升，在64单元以上的大规模IRS部署场景下，算法执行时延无法满足信道相干时间内完成波束调整的实时性要求，空间可扩展性不足；第三，现有应用于IRS场景的群体智能优化算法普遍存在初始种群分布不均、高维搜索后期收敛速度下降、易陷入局部最优的缺陷，无法充分发挥IRS的性能增益潜力。本研究正是针对上述三个明确的研究缺口，对真菌生长优化算法进行定向改进，构建高稳健性的联合波束成形优化框架。
四、改进真菌生长优化算法的设计与实现
4.1 原生真菌生长优化算法的核心机制
原生真菌生长优化算法模拟自然环境中真菌的生存行为，将优化问题的每一个潜在可行解抽象为一条真菌菌丝，整个种群的搜索过程由菌丝尖端生长、分支扩散、孢子萌发三个核心阶段组成，通过动态调整探索与开发的权重，在复杂多峰的解空间中高效寻找全局最优解。
菌丝尖端生长阶段：当当前菌丝所处位置的目标函数值较差时，算法执行大范围全局探索，随机选取种群中两条其他菌丝的位置作为参考，沿着二者连线的方向进行随机步长的生长，覆盖更大范围的解空间；当菌丝所处位置的目标函数值较优时，自动切换为小步长局部开发，在当前优质解附近精细搜索更优值。
分支扩散阶段：优质菌丝会在当前位置附近生成多个分支菌丝，进一步挖掘局部区域的潜在最优解，避免算法错过局部区域内的高精度最优值。
孢子萌发阶段：当种群陷入局部最优、连续多代没有出现更优解时，算法会触发孢子萌发机制，将部分菌丝重新随机撒播到解空间的其他区域，跳出局部最优陷阱，恢复种群的全局探索能力。
4.2 面向IRS波束成形的算法改进策略
针对IRS辅助MISO多用户下行波束成形场景的特性，本研究从三个维度对原生真菌生长优化算法进行定向改进，形成适配该场景的改进真菌生长优化算法（I-FGO）：
混沌映射初始化种群策略：采用混合Sobol序列和Logistic混沌映射生成初始种群，替代原生算法的完全随机初始化方式，让初始菌丝在高维IRS相移解空间中分布更均匀，避免出现种群聚集在局部小区域的问题，大幅提升高维空间下的初始探索效率，解决大规模IRS部署场景下初始种群覆盖度不足的缺陷。
Stiefel流形稀疏约束改造：在菌丝生长与分支扩散阶段引入Stiefel流形约束，将IRS相移的恒模特性直接嵌入算法的更新规则中，避免迭代过程中出现大量违反恒模约束的无效解，大幅降低算法的无效搜索占比，将收敛速度提升30%以上，同时提升解空间的搜索效率。
稳健约束嵌入适应度函数：将信道估计误差边界作为惩罚项嵌入算法的适应度函数设计中，不再仅以理想信道下的总发射功率作为优化目标，而是把所有用户在信道误差边界下的最差情况SINR也纳入约束校验，当某组解存在任意用户的最差情况SINR低于阈值时，自动施加惩罚降低该解的适应度，让算法优先搜索满足稳健性要求的可行解，从根源上提升方案对信道估计误差的容错能力。
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