本發明涉及無線通信，具體涉及一種面向通感能一體化的無蜂窩大規模mimo系統資源優化方法與裝置。
背景技術：
1、近年來，無蜂窩大規模多輸入多輸出（multiple?input?multiple?output，mimo）技術作為一種以用戶為中心的網絡架構，已成為實現未來第六代（sixth-generation，6g）網絡的關鍵技術之一。在該網絡架構中，大量接入點（access?point，ap）分布式部署于服務區域，并通過前傳鏈路與中央處理單元連接，由中央處理單元對多ap進行協同調度與聯合處理，以實現連續覆蓋與協同增益。
2、然而，傳統的無蜂窩系統通常以通信業務為中心，難以有效應對多業務共存時的干擾管理與資源耦合問題。隨著低空經濟、智能交通、智能制造等應用場景的快速發展，通信網絡不僅需要支持數據傳輸，還需具備目標探測、定位跟蹤與環境感知能力，推動了通感一體化（integrated?sensing?and?communication，isac）技術的發展。isac通過共享頻譜、硬件與信號處理鏈路實現通信與感知協同，提升頻譜利用率。但在無蜂窩分布式架構下，通信用戶、感知目標與多個ap之間的空間分布關系導致預編碼變量維度高、干擾耦合復雜，傳統的集中式或固定結構的預編碼方案難以在滿足通信服務質量（quality?of?service，qos）的同時，穩定達到感知性能約束。
3、另一方面，隨著物聯網與邊緣智能的發展，低功耗終端的持續供能需求日益突出。信能同傳（simultaneous?wireless?information?and?power?transfer，swipt）技術通過射頻能量收集為低功耗終端提供無線供電，但能量傳輸與信息傳輸之間存在資源競爭，且能量信號可能對通信用戶造成額外干擾。在多ap協同場景中，若各ap長期采用同一工作模式，將限制能量傳輸的自由度，加劇功率分配與干擾管理之間的矛盾。
4、因此，在無蜂窩大規模mimo系統架構下融合isac與swipt，構建同時服務通信用戶、感知目標與能量接收用戶的多業務協同網絡，雖能提升頻譜利用效率與供能能力，但也帶來了高維度、強耦合的優化難題：一方面，通信、感知與能量信號在時頻資源和發射功率上共享，導致多項性能指標相互制約，難以在保證通信qos的同時，平衡感知與供能需求；另一方面，ap模式選擇屬于離散決策，預編碼設計屬于連續優化，二者在逐ap功率預算與開關式功率約束下緊密耦合，使問題呈現混合整數非凸特性，求解復雜度高。
5、相關研究多采用固定ap模式或僅針對單一業務進行預編碼優化，難以實現感知與能量收集性能的可控權衡，也無法有效抑制感知及能量信號對通信鏈路的干擾。因此，在滿足通信用戶qos與各ap發射功率限制的前提下，如何聯合優化ap模式選擇與預編碼矩陣，以在提升多業務協同增益的同時降低系統干擾耦合，仍是該領域亟待突破的關鍵技術難題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本技術提供一種面向通感能一體化的無蜂窩大規模mimo系統資源優化方法與裝置。
2、具體地，本技術是通過如下技術方案實現的：
3、根據本說明書實施例的第一方面，提供一種面向通感能一體化的無蜂窩大規模mimo系統資源優化方法，所述系統包括中央處理單元和多個分布式部署的接入點ap，用于為通信用戶、感知目標及能量用戶提供服務，所述方法由所述中央處理單元執行，所述方法包括：
4、步驟s1，獲取當前的系統狀態信息，基于所述系統狀態信息確定各通信用戶、各感知目標以及各能量用戶的性能指標；
5、步驟s2，基于所述感知目標與所述能量用戶的性能指標構建優化目標，以ap模式選擇變量與全局預編碼變量為決策變量構建優化問題，每個ap的工作模式被配置為通感模式與能量模式中的一種，所述優化問題的約束條件包含：
6、每個通信用戶的性能指標不低于預設的服務質量門限；
7、每個ap的發射功率不超過其最大發射功率；
8、系統中被配置為通感模式的ap總數處于設定范圍內；
9、步驟s3，對所述優化問題進行求解，獲得每個ap的最優工作模式以及最優預編碼向量。
10、根據本說明書實施例的第二方面，提供一種面向通感能一體化的無蜂窩大規模mimo系統資源優化裝置，所述系統包括中央處理單元和多個分布式部署的接入點ap，用于為通信用戶、感知目標及能量用戶提供服務，所述裝置應用于所述中央處理單元，所述裝置包括：
11、指標計算單元，用于獲取當前的系統狀態信息，基于所述系統狀態信息確定各通信用戶、各感知目標以及各能量用戶的性能指標；
12、問題建模單元，用于基于所述感知目標與所述能量用戶的性能指標構建優化目標，以ap模式選擇變量與全局預編碼變量為決策變量構建優化問題，每個ap的工作模式被配置為通感模式與能量模式中的一種，所述優化問題的約束條件包含：每個通信用戶的性能指標不低于預設的服務質量門限；每個ap的發射功率不超過其最大發射功率；系統中被配置為通感模式的ap總數處于設定范圍內；
13、模型求解單元，用于對所述優化問題進行求解，獲得每個ap的最優工作模式以及最優預編碼向量。
14、根據本說明書實施例的第三方面，提供一種面向通感能一體化的無蜂窩大規模mimo系統，包括中央處理單元和多個分布式部署的接入點ap，多個ap通過前傳鏈路與中央處理單元連接，其中所述中央處理單元被配置為執行第一方面所述方法，以為通信用戶、感知目標及能量用戶提供服務。
15、根據本說明書實施例的第四方面，提供一種電子設備，包括處理器；以及計算機可讀存儲介質，在所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令在被所述處理器運行時使所述處理器執行第一方面所述方法。
16、根據本說明書實施例的第五方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行第一方面所述方法。
17、本技術實施例提供的資源優化方案至少具有以下優勢：
18、（1）本技術實施例通過聯合優化ap工作模式與全局預編碼向量，能夠在保證所有通信用戶服務質量的前提下，提升系統對感知目標的探測性能以及對能量用戶的無線供能性能；
19、（2）本技術實施例通過功率約束與ap模式選擇機制，能夠化解不同業務信號在ap層面的功率競爭與相互干擾；例如，當ap被優化為通感模式時，其能量信號功率被強制為零，避免能量信號對同ap發送的通信與感知信號的自干擾；而當ap被優化為能量模式時，其通信與感知信號功率為零，使該ap的發射功率預算與天線自由度集中用于能量傳輸的預編碼設計，從而避免同一ap內部在通感業務與供能業務之間的功率分攤與空間定向自由度競爭，提升對能量用戶的定向增益與供能可控性；
20、（3）本技術實施例允許中央處理單元根據實時的信道條件、用戶分布及業務需求，動態地將ap集群劃分為分別側重通感與供能的兩種功能子集，使得有限的發射功率和天線資源能夠被自適應地集中用于當前最需要的業務，從而在系統層面實現了通信、感知、能量傳輸三類資源在空間和功率維度上的高效協同與最優權衡；
21、（4）本技術實施例為無蜂窩大規模mimo系統提供了統一的資源優化框架，使其能夠同時應對未來6g網絡中低空經濟、智能交通等場景對通信、感知、供能的多元化、差異化需求，增強了系統對綜合業務的支撐能力和智能化水平。