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摘要
使用可重构智能表面（RIS）增强速率性能涉及到RIS作为无源反射器的局限性。为解决这一问题，本文提出RIS辅助放大转发（AF）中继网络。为使信噪比最大化，提出两种方法联合优化AF中继的波束成形矩阵和RIS的相移矩阵。首先，为获得高速率，提出一种基于Charnes-Cooper变换和半定规划（CCT-SDP）的高性能交替优化（AO）方法。其中，将优化问题分解为3个子问题，并通过CCT-SDP和高斯随机化方法分别求解子问题和恢复秩一解。然而，CCT-SDP方法中优化矩阵变量会带来极高复杂度。为降低复杂度，提出一种基于Dinkelbachs变换和连续凸近似（DT-SCA）的低复杂度AO方法。其中，优化变量是向量，并通过DT-SCA方法求解3个解耦的子问题。仿真结果表明，与3个基准（即具有随机相位的RIS辅助的AF中继网络、没有RIS的AF中继网络和没有AF中继的RIS辅助的网络）相比，所提CCT-SDP和DT-SCA方法可以获得更好的速率性能。此外，低复杂度的DT-SCA方法与CCT-SDP方法速率接近。
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