面向6G 的可重构智能表面应用场景研究

［陈学军］

1 引言

虽然5G 网络正在世界范围内大规模建设，但其关键的物理层技术主要涉及sub-6G 波段的大规模MIMO，而最初设想作为5G 网络三种主要技术之一的毫米波通信[1]仍在努力发展之中，其中所受制因素可想而知，其应用的关键障碍包括其对阻塞的敏感性、严重的路径损耗导致较差的覆盖范围等。然而，随着一些新型应用的不断涌现，如沉浸式虚拟现实、全息投影、数字孪生、仿生机器人和脑机接口等，预计在6G 时代进一步得到支持[2]。这些应用需要更高的服务质量要求（QoS），如极高的数据速率（Tbit/s）、超高的可靠性（99.9999%）和超低的延迟（0.1 ms），在现有5G 系统下难以得到实现。鉴于在较高频率下有大量可用带宽，毫米波甚至太赫兹波段的通信将是大势所趋。一方面基站部署大规模MIMO 的阵列增益可弥补高频下的路径损耗，但却无法有效解决阻塞问题（如人体、墙体阻挡等），另一方面部署更多的基站尽管可以帮助缓解覆盖难题，但无论从其基础设施（包括回传管道）还是能耗来看，这显然是一个饮鸩止渴而难以为继的解决方案。因此，业界急需一种新的可大幅降低成本的技术来解决这些问题。

最近，一种称作可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surfaces，RIS）被认为是一种有吸引力的关键技术[3]，有效解决上述问题。通过在大型的建筑物平面（例如室内墙壁或天花板、建筑物或室外标牌）上安装RIS，在障碍物的周围反射射频能量，重配无线信道，使得可以建立一条在从毫米波源到接收端之间的视距传播路径（LOS），当然低成本会是它能否成功的关键。

下面我们通过回答关于RIS 的若干关键问题：（1）什么是RIS，（2）它可以应用在哪里，使得工程技术人员对该新形态的多天线技术有个初步的认知，为未来移动网络的工程建设发展做认知储备。

2 RIS 概述

一个RIS 指的是一个平面表面，由一组无源反射元件组成，每个元件都可以独立地将所需的相位叠加到入射信号上。通过有目的性的调整相关反射元件的相位等参数，重新配置无线信道，使得反射信号以向其期望的方向传播[4]。由于超表面材料的快速发展，现在已经可以通过实时重新配置每个器件的反射系数，来适应动态变化的无线传播环境。

如图1 所示，典型的RIS 结构主要由平面表面和控制器组成。平面表面可由单个或多层组成。外层有大量的反射元件印在介质衬底上直接作用于入射信号，中间层是铜面板，可避免信号/能量泄漏，最后一层是用于调整RIS 元件反射系数的电路板，该电路板由智能控制器（如FPGA）操作，在为其应用设想的典型场景中，我们首先在基站处计算RIS 的最佳反射系数，然后通过一条专用的反馈链路下发到RIS 的控制器中以便进行参数调整。而反射系数的设计则取决于信道状态信息（CSI），该信息只有在CSI 变化时才需更新，其时长相比数据符号持续时间可能要长得多。因此，低速率的反馈对于专用控制链路是足够的，如可以使用Cat0 等低速物联网来实现。图1（b）显示了每个反射元件的结构，其嵌入了一个PIN 结二极管，通过偏置线控制电压，PIN 结可以在“ON”和“OFF”模式之间切换，如图1（c）中的等效电路所示。它可以实现π 相位差的调整，当然为了增加相移水平的阶数，可以在每个元素中集成更多的PIN 组合。

图1 可重构智能表面（RIS）结构

RIS 在低成本实现上有重要的优势。例如，RIS 反射元件只被动地反射传入信号，而不需要任何复杂的信号处理（SP）操作，因为不需要射频收发器件，与传统的有源发射机相比，RIS 可以实现低成本和低功耗。此外，由于反射元件的无源被动性质，RIS 可以使用轻质和有限的厚层制作，使得它们可以很容易地安装在诸如墙壁、天花板、标牌、路灯等建筑物表面。此时，RIS 自然在全双工（FD）模式下工作，无自干扰或引入热噪声。在表1 中给出了RIS 与各种中继方案的比较。

表1 RIS 与协作（中继）方案对比

3 RIS 应用场景

除了应用在高频通信场景，RIS 其实是可以在传统的6 GHz 以下通信中发挥作用的。具体来说，通过有效地调整反射元件的相移，反射信号与来自直传路径的信号叠加，便可以提高所需的信号功率。反过来说，它们也可以抵消多用户干扰或窃听侧的信息泄漏带来的有害影响。因此，可以说RIS 提供了额外的空间自由度，通过重新配置无线传播环境来进一步提高系统性能。

为了阐明RIS 的优点，图2 给出了RIS 系统模型。该模型由单天线源发射节点（标记为S）和单天线目的接收节点（标记为D）组成，同时在S 和D 之间部署一个具有单个反射元件的RIS，其反射系数为γ。由于RIS 是被动反射的，所以γ 应该满足|γ|＜1。其中，hSR，hRD和hSD分别表示由S 到RIS、RIS 到D 以及S 到D 的标量信道增益。变量α、β 和ρ 是相应的正信道增益，θ、φ和μ 是信道相位。通过灵活设置反射系数γ 的值，RIS可实现信号增强和信号抵消的作用。

图2 RIS 系统模型

实际场景中基站可能配置多天线，而RIS 则由大量的反射元素组成，每个元素都可以配置适当和独立的相移。一般而言，基站侧的数字波束赋形（DB）和RIS 的模拟波束赋形（AB）均可同时发挥作用，但由于基站和RIS波束之间存在相关性，信道紧密耦合，要获得全局最优解复杂度较高。为了解决上述最优化问题，可以简化利用单变量迭代算法，具体求解一组波束赋形向量，同时固定另一组波束赋形向量，反复求解这个过程，直到达到收敛为止。

下节我们将给出一些典型的甚至可在各种Sub-6 GHz系统中应用的RIS，如多小区组网、无线携能通信（SWIPT）、移动边缘计算（MEC）、多播网络、保密通信系统和认知无线电等。

3.1 RIS 辅助多小区组网

为了最大限度地提高频谱效率，不同小区的多个基站复用相同的频率资源，但这会导致小区间干扰，特别是对于小区边缘用户。具体来看，小区边缘用户从其服务基站接收到的所需信号功率与从其相邻小区接收到的干扰相当，此时小区边缘用户的信噪比SINR 很低。为了解决这个问题，可在小区边缘部署RIS，如图3 所示。在此场景下，RIS 能够同时增强从服务基站接收的信号，同时抵消来自另一个基站的干扰。相关文献的仿真结果表明[5]，具有80个反射器件的RIS 系统，其吞吐率是没有RIS 的两倍。

图3 RIS 多小区组网

3.2 RIS 辅助SWIPT 网络

无线携能通信（SWIPT）是一种很有吸引力的技术，是无线充电+无线通信的组合技术。在SWIPT 系统中，具有恒定电源的基站向两组接收机广播无线信号。一组称为信息接收器（IRs），需要解码接收到的信号，而另一个组称为能量接收器（ERs），从信号中获取能量。SWIPT关键的挑战是ERs 和IRs 要在不同的功率等级下工作。显然，IRs 要求接收功率为-60～-100 dBm，而ERs 只能在最小功率大于-10 dBm 时工作。考虑到由于信号衰减限制了ERs 的实际使用范围，所以应将ERs 部署在比IRs 更接近基站的位置，以获得足够的功率，如图4 所示。相关文献仿真结果表明[6]，为了确保最小收获功率为0.2 mW（-7 dBm），当RIS 配备40 个反射元件时，ERs 的工作范围可以从5.5 m 扩展到9 m。通过在RIS 中配置更多的反射单元，可进一步扩展工作范围。

图4 RIS 辅助SWIPT 系统

3.3 RIS 辅助MEC 网络

在未来扩展虚拟现实等新的应用中，要实时执行大计算量的图像和视频处理任务。然而，由于终端的电源和硬件能力受限，这些任务无法在本地完成。为了解决这个问题，相关的计算密集型任务可以卸载到部署在网络边缘的强大计算节点上。当设备移动至远离MEC 节点的位置时，由于信号衰落，网络将无法满足业务所需速率和时延要求。基于RIS 辅助的MEC 框架，如图5 所示。相关文献仿真结果表明[7]，极端情况下如果采用100 个单元的RIS，则端到端时延可从～100 ms 降低到～50 ms。

图5 RIS 辅助MEC 网络

3.4 RIS 辅助多播组播网络

一些使用组播或者多播传输的典型例子如视频会议、视频游戏和电视广播等，在多播组播通信中，每个组共享相同的内容，而每个组的数据速率则受到信道增益最弱的用户的限制。图6 显示了一种RIS 辅助组播组网结构，如图所示。通过调整RIS 相移，可以增强信号较弱用户的信道状况。

图6 RIS 辅助多播组播网络

3.5 RIS 辅助保密通信网络

由于无线网络的广播性质，无线链路容易受到干扰攻击或安全信息泄漏等安全威胁。传统的安全通信技术依赖于协议栈上层的加密。然而，此方法带来复杂的安全密钥交换和管理，增加了通信延迟和系统复杂性。近年来，物理层保密通信技术受到了广泛的研究关注，解决如何避免复杂的密钥交换协议问题，适合于对延迟敏感的应用。为了最大限度地提高安全通信链路的速率，提出了人工噪声和多天线技术[8]。然而，当合法用户和窃听者都有相关渠道或窃听者比合法用户更接近基站时，可实现的安全速率仍比较有限。为了解决这个问题，RIS 可部署在安全敏感区域的网络中，如图7 所示，以减少对窃听者的信息泄漏，同时增加合法用户的接收信号功率。

图7 RIS 辅助保密通信网络

3.6 RIS 辅助认知无线电网络

认知无线电允许以“机会方式”接入频谱的次级用户（Secondary User）通过对频谱的感知和分析，智能地使用空闲频谱并避免对拥有授权频段的主用户（Primary User）形成干扰，而主用户以最高的优先级使用被授权的频段。当主用户要使用授权频段时，次级用户需要及时停止使用频谱，将信道让给主用户，那么当前频谱效率低下的现状将得以大大的改善。一个普遍的方法是使用波束赋形最大限度地提高次级用户的吞吐率，同时确保主用户的接收干扰功率保持在一定门限以下。然而，当SU-TX到SU-RX 链路较弱时，波束赋形增益有限，而SU-TX 和PU-RX 之间的信道增益要高得多。此时在PU-RX 附近部署一个RIS，如图8 所示，通过RIS 的信号消除用于减轻对PU-RXs 的干扰，而其信号增强提高了SU-RXs 的信号功率。相关文献仿真结果表明[9]，通过部署具有100 个反射元素的RIS 实现的数据速率是没有RIS 的两倍。

图8 RIS 辅助认知无线电网络

4 小结

在本文中，我们回答了与RIS 相关的几个关键问题。相关研究结论表明，RIS 能够减轻具有挑战性的毫米波或太赫兹通信带来的阻塞和覆盖问题。文章简要介绍了RIS的基本硬件架构及其相比较于协作（中继）通信的主要优势，重点展望了未来RIS 可以应用的几个典型场景，以期能提供给相关工程技术人员关于RIS 的基本概念。