CR网络中使用两个IRS辅助多天线单用户无线通信,有一个次要发射机站,一个主用户和一个次用户,从基站到用户的直视链路完全被阻隔,最大化次发射机站到次用户处接收到的信噪比,使用python 编写环境代码
时间: 2024-02-21 18:59:28 浏览: 17
以下是一个简单的Python代码,可以模拟这种情况下的信道模型,假设基站位于原点,主用户位于 (d1,0),次用户位于 (d2,0),其中 d1 和 d2 分别为主用户和次用户与基站之间的距离。同时,我们假设在其路径上有两个 IRS。假设每个 IRS 上有 N 个反射元件,每个元件的反射系数为 alpha_i。
```python
import numpy as np
# 环境参数
d1 = 30 # 主用户与基站之间的距离
d2 = 50 # 次用户与基站之间的距离
N = 64 # 每个IRS上的反射元件数量
alpha1 = np.ones(N) # 第一个IRS上的反射系数
alpha2 = np.ones(N) # 第二个IRS上的反射系数
h_BS_IRS1 = 0.5 # 基站到第一个IRS的信道系数
h_IRS1_IRS2 = 0.3 # 第一个IRS到第二个IRS的信道系数
h_IRS2_PU = 0.8 # 第二个IRS到主用户的信道系数
h_BS_SU = 0.4 # 基站到次发射机站的信道系数
h_SU_TU = 0.6 # 次发射机站到次用户的信道系数
# 建立信道矩阵
H_BS_IRS1 = np.sqrt(h_BS_IRS1) * np.ones((N, 1)) * alpha1 # 基站到第一个IRS的信道矩阵
H_IRS1_IRS2 = np.sqrt(h_IRS1_IRS2) * np.diag(alpha2) # 第一个IRS到第二个IRS的信道矩阵
H_IRS2_PU = np.sqrt(h_IRS2_PU) * np.ones((1, N)) * alpha2 # 第二个IRS到主用户的信道矩阵
H_BS_SU = np.sqrt(h_BS_SU) * np.ones((1, N)) * alpha1 # 基站到次发射机站的信道矩阵
H_SU_TU = np.sqrt(h_SU_TU) * np.ones((N, 1)) * alpha2 # 次发射机站到次用户的信道矩阵
H_total = np.matmul(np.matmul(H_BS_IRS1, H_IRS1_IRS2), H_IRS2_PU) + np.matmul(H_BS_SU, H_SU_TU) # 总信道矩阵
# 计算接收信号功率和噪声功率
P_BS = 1 # 基站发射功率
P_IRS1 = np.sum(alpha1**2) # 第一个IRS反射功率
P_IRS2 = np.sum(alpha2**2) # 第二个IRS反射功率
P_PU = np.sum(alpha2**2) * h_IRS2_PU**2 * h_IRS1_IRS2**2 * h_BS_IRS1**2 # 主用户接收功率
P_SU = np.sum(alpha1**2) * h_BS_SU**2 * h_SU_TU**2 # 次发射机站到次用户的接收功率
sigma2 = 0.01 # 噪声功率
# 计算信噪比
SNR = P_SU / (P_BS + P_IRS1 + P_IRS2 + P_PU + sigma2)
print("次发射机站到次用户处接收到的信噪比为:", SNR)
```
需要注意的是,这只是一个简单的模型,实际情况可能更为复杂。如果需要更加精确的模拟,需要考虑更多的因素,比如多径效应、信道衰减等。