摘要
由于自身的优越特性，无人机(Unmanned Aerial Vehicle ， UAV)和智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）被视为支撑后5G（Beyond 5G，B5G）/6G的重要使能技术。在UAV的通信系统中，由于UAV和接收用户的运动和随机环境，导致了通信信道的不可控性。而IRS能够很好地与UAV联合部署，通过对每个入射信号产生可控的幅度和相位变化来实现重新配置无线信道，从而提供更为优质的通信服务。任何无线通信技术的发展都依赖于对无线信道特性的准确理解，因此建立一个准确合理的通信模型是十分必要的。而信道建模的主要任务就是在可以接受的计算复杂度条件下，建立尽可能准确的接近实际传播信道的模型。 基于用户处于IRS服务范围附近的城市通信场景，本文提出了一个非平稳的三维（Three Dimensional，3D） IRS辅助的UAV多输入多输出（Multi-input Multi-output， MIMO）通信信道模型。利用两个圆柱体信道模型来描述IRS辅助的UAV信道。模型考虑了多径效应、多普勒效应，并分析由于UAV速度、信号入射出射俯仰角、发送端以及接收端之间的几何关系等时变参数导致的信道非平稳性。通过最大化接收信号功率的准则设计了IRS最优化时变反射相位。分析了空时相关性等信道统计特性。此外，对模型进行仿真并验证理论模型的有效性。最后，仿真结果显示采用相位可调的IRS可以提高接收信号的功率，有效地减小多径衰落现象，且空间相关性随着IRS反射单元数目的增加而显著减小。同时也印证了模型和IRS最优反射相位的有效性。 针对用户位于IRS服务区域边缘的UAV-MIMO通信场景，本文提出了一种基于3D几何随机信道模型（Geometry Based Stochastic channel Model，GBSM）。模型中，利用椭圆柱体来模拟IRS辅助的UAV通信环境中的散射体分布。为了减少不同IRS反射单元之间的干扰，首先构造了一个关于不同IRS反射单元统计传播相位的优化问题，然后通过求解所设计的优化问题得到最优统计传播相位。其次，将所提出的IRS统计传播相位与较强的分量对准，以获得次优IRS反射相位。最后利用得到的IRS反射相位，研究了信道的统计特性。数值结果表明，所提出的IRS反射相位可以增强接收信号强度，降低多径衰落效应。而且可以观察到，当IRS反射单元的数目增加时，空间相关性显著降低。这进一步地验证了本文所提出信道模型的准确性和有效性。 因此，本文围绕IRS辅助的UAV-MIMO城市通信场景开展研究。根据用户的位置对通信场景进行分类。针对两种通信场景，提出了两个3D信道模型，分别使用圆柱体和椭圆柱体来模拟周围的通信环境。设计了最优化IRS时变反射相位，探讨了UAV飞行速度、IRS反射单元的数量和面积对信道特性的影响。利用仿真实验验证了在两种场景下IRS都能够提高接收信号的功率，降低信道的多径衰落效应。观察到当IRS反射单元数量增加时，空间相关性显著降低。
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