1.一种非正交多址通信网络的多数据流波束成形技术方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：确定发射机、用户的天线数量、数据流数量和IRS无源器件的数量；

S2：确定用户的接收信号和SIC解码后的信号；

S3：将原始问题解耦为2个子问题，分别为子问题1、子问题2；

S4：在子问题1中引入代理函数，来把非凸的SIC解码速率约束转化为凸约束；

S5：在子问题2中使用矩阵提升方法来把非凸的单位模约束转化为凸约束，使用凸差方法和次梯度方法来把非凸的秩一约束转化为凸约束；

S6：固定无关变量，迭代交替优化，更新变量；

S7：原始问题最终收敛到一个有限值；

其中，步骤S3中的子问题1是优化发射机多数据流发射波束成形子问题，子问题2是优化IRS无源波束成形(相移矩阵)子问题；

步骤S4中的子问题1为：

代理函数表达式如下：

其中，A∈CN×N，且A＞0，f(ψ)＝-tr(ψA)+In|ψ|+N，N为常数，tr()表示矩阵的迹，ψ为正定矩阵；

首先，我们使用下面的均方误差(MSE)矩阵来估计dj；

其中Zk,j为线性解码矩阵，

对于任意正定矩阵Bk,j，根据加权最小均方误差(WMMSE)算法，我们有将(11)代入(9)，我们有

得到和后，约束(7b)等价为

(14)等价为

其中，

让fj＝vec(Fj)，vec()表示向量化，使用数学运算(15)等价为其中，

那么，可以将子问题1重写为以下的SOCP问题:其中，

步骤S5中，子问题2为

FindΦ   (23a)

|Φn，n|2＝1,1≤n≤N   (23c)(23b)等价为

其中，

利用奇异值分解(SVD)，Sj可以转化为然后我们有我们用θ＝Diag(Φ)替换优化变量Φ，Diag()是取矩阵的对角线元素组成一个向量，将(26)等价地重新表述为通过定义可以将(27)重写为

那么，可以将子问题2重写为以下的问题:FindΘ    (29a)

s.t.(28)   (29b)Diag(Θ)＝1N   (29c)Θ≥0   (29d)

Rank(Θ)＝1   (29e)我们用约束(29c)来代替单位模约束(23c)，秩一约束(29e)是非凸约束，为了处理它，我们首先将(29e)改写成等价形式:Tr(Θ)-λamx(Θ)＝0  (30)因为约束(30)是d.c.形式，所以是非凸的，用约束(30)的左手边作为目标函数，我们有s.t.(28)   (31b)Diag(Θ)＝1N(31c)

Θ≥0  (31d)

采用一种迭代的方法处理(31a)的非凸性，对于在第m次迭代时的一个可行点Θ(m)我们有其中是关于最大特征值λmax(Θ(m))的单位特征向量，因此,在第m+1次迭代时的问题(29)可以重写为以下的问题:s.t.(28)   (33b)Diag(Θ)＝1N   (33c)Θ≥0     (33d)

由于问题(33)是凸的，因此可以用CVX来求解，一旦得到Θ，我们就有虽然的每个元素的模都非常接近1，但是我们仍然需要通过下面的步骤来恢复单位模然后我们有

Φ＝diag(θ)      (36) 。

2.根据权利要求1所述的非正交多址通信网络的多数据流波束成形技术方法，其特征在于：步骤S1中的发射机的发射信号向量z通过如下的公式确定：其中dj表示发射机要发射给用户j的信号，Fj表示用户j的预编码矩阵，J表示的是用户的数量；

用户j收到以下信号，其公式为：

Xj＝HjΦGZ+aj (2)

其中Hj表示IRS与用户j之间的信道矩阵，IRS相移矩阵Φ＝diag(θ1，...，θN)，其中θ＝(β1ejω1，...，βNejωN)T，其中ωn∈(0,2π]表示相移范围，βn∈[0,1]表示幅度反射系数，G∈CN×T表示发射机与IRS之间的信道矩阵，表示用户j处的加性高斯噪声，表示用户j处的协方差矩阵的圆对称复高斯向量，I表示单位矩阵；

假设Hj的所有元素都是零均值，且方差为的复高斯随机变量，采用SIC对用户收到的叠加编码信号进行解码，假设然后采用固定的SIC解码顺序，即先解码用户J的信号，最后解码用户1的信号，用户k将从其拥有的信号中对所有k

为了使发射总功率最小，我们对发射机多数据流波束成形Fj和相移矩阵Φ进行了联合优化，那么优化问题如下：|Φn，n|2＝1，1≤n≤N  (6c)；

其中tj为用户j的目标速率，式中(6b)为用户处的SIC解码速率约束，(6c)为单位模约束。

3.根据权利要求1所述的非正交多址通信网络的多数据流波束成形技术方法，其特征在于：步骤S6中，无关变量包括{Fj}和Φ，其中是发射机多数据流波束成形，Φ是IRS的相移矩阵。

4.根据权利要求1所述的非正交多址通信网络的多数据流波束成形技术方法，其特征在于：步骤S7中，将原始问题替换为凸问题后，存在下界，整体算法最终收敛到一个有限值。