可重构智能表面通信系统的离散相位误差分析

针对可重构智能表面(RIS)实际部署中理想连续相位难实现,造成的性能下降问题,提出一种包含离散相位误差的RIS辅助通信系统。基于三维统计型信道模型,推导该系统遍历容量的近似值表达式。对比理想连续相位的系统后,推导不同相位量化水平的容量损失。仿真验证了遍历容量近似值与蒙特卡罗仿真值能够匹配,同时表明使用一定精度(本文是3至4比特)的相位离散化方案足以逼近连续相位系统的遍历容量。这为RIS的低硬件成本和复杂度的实际应用提供了理论支撑。

可重构智能表面辅助的多用户通信宽带信道估计

针对太赫兹(THz)链路的严重传输衰减和宽带系统中波束斜视导致传统信道估计方案性能下降的问题,该文构建了可重构智能表面(RIS)辅助多用户THz通信模型,并提出一种低复杂度的两阶段级联信道估计方案。在第1阶段,利用THz的稀疏性和对数和函数,将信道估计问题转化为目标优化问题,通过梯度下降法优化目标函数,使待估信道参数迭代逼近最优解,从而估计出典型用户级联信道;在第2阶段,利用其他用户的级联信道与典型用户信道的强相关性,以较低的导频开销来估计其他用户的级联信道。仿真结果表明,所提方案相较于其他方案具有更好的性能。

STAR-RIS辅助的NOMA系统物理层安全性能优化

针对实际通信场景中非理想信道状态信息以及非理想串行干扰删除等非理想因素的强耦合特性使可同时反射和透射的可重构智能超表面(STAR-RIS)辅助的非正交多址接入(NOMA)传输系统安全性能无法准确衡量的问题,提出了基于惩罚对偶分解(PDD)和块坐标下降(BCD)的融合算法,联合优化基站的波束成形矢量和STAR-RIS相移系数,实现系统最低安全传输速率的最大化。结果表明,所提融合算法相比BCD算法可以明显增加最低安全传输速率,性能至少提升10%。

基于压缩感知的STAR-RIS辅助毫米波系统信道估计

一种可同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface,STAR-RIS)可以同时辅助位于其两侧用户的无线通信。针对STAR-RIS辅助下的双用户毫米波通信系统的上行链路信道估计问题进行了研究,并对两用户在角度域的联合稀疏特性进行了探究。基于级联信道的联合稀疏特性和压缩感知理论,将级联信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题,并提出了一种位置判决正交匹配追踪(position-judgment orthogonal matching pursuit,PJ-OMP)算法以减少导频开销。仿真结果显示,与传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法相比,所提出的算法能够减少信道估计的导频开销,即使在某一侧用户所分配的能量较少时也能够准确地估计信道。

STAR-RIS辅助多载波通信感知一体化系统的资源优化

针对频谱资源短缺和传统的智能反射面无法实现全空间覆盖的问题,研究了同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface, STAR-RIS)辅助通信感知一体化系统。通过分配功率和子载波资源并优化STAR-RIS系数矩阵,使得在保证感知功能的前提下,最大化通信和速率。设计了一种交替优化算法,将多变量之间相互耦合的非凸问题解耦转化为3个凸的子问题。首先,松弛子载波选择变量后使用惩罚函数和逐次凸逼近算法;然后,直接求解功率分配变量的凸子问题;最后,使用半正定规划并把秩一约束改写为核范数与谱范数之差,将其作为惩罚函数,使用逐次凸逼近以优化STAR-RIS系数矩阵。仿真结果表明,与传统RIS相比,所提方案的性能取得了显著提升。

STAR-RIS辅助通信感知一体化系统联合波束成形设计

提出同时将透射和反射可重构智能表面(Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces,STAR-RIS)与通信感知一体化(Integrated sensing and communication,ISAC)系统结合,以实现全空间的通信与感知。同时在STAR-RIS上应用一种低成本的传感器实现了在STAR-RIS上进行目标感知,解决了雷达感知的严重路径损耗问题。基于此,本文研究了STAR-RIS辅助位于STAR-RIS两侧的多用户多输入单输出(Multi-usermulti-input single-output,MU-MISO)以及一个位于STAR-RIS透射侧的目标的ISAC系统,旨在联合优化STAR-RIS的被动波束成形矩阵和ISAC基站处的主动波束成形矩阵,以最大化用户的通信和速率,同时满足目标感知的最低信噪比要求。为了解决优化过程中的非凸问题,提出了一种基于分式规划的块坐标上升算法,将优化变量分为几个块变量交替优化。在迭代优化后续波束成形问题上,应用了连续凸逼近和半正定松弛算法。与传统的可重构智能表面相比,仿真结果验证了在ISAC系统中部署STAR-RIS的优点。同时将所提的基于分式规划的算法与基于加权最小均方误差的算法进行了对比并验证了所提算法在提高通信和速率上的优势和有效性。

透射反射双功能RIS辅助的SWIPT系统研究

研究了一种透射反射双功能可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surface,STAR-RIS)辅助的无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)系统。部署STAR-RIS以辅助从多天线接入点(Access Point,AP)到多个单天线信息解码接收器(Information Decoding Receiver,IDR)和能量收集接收器(Energy Harvesting Receiver,EHR)的信息或功率传输。目标是通过联合优化其发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵,在IDR可实现通信速率和EHRs的能量收集量约束下,使AP的发射功率最小化。然而,这个优化问题是非凸的,变量之间有着复杂的耦合。为了解决这一问题,采用交替优化算法解耦耦合的变量,对发射预编码矩阵及STAR-RIS的反射和透射系数矩阵可以分别使用半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)算法和基于惩罚的算法进行优化。仿真结果表明,STAR-RIS系统方案可以获得比传统的仅反射或仅透射RIS更好的性能。

新型可重构分布式天线与反射面:性能分析与原型验证

可重构分布式天线与反射面(Reconfigurable Distributed Antenna and Reflecting Surface, RDARS)作为一种新型的无线通信架构,可以为无线通信系统带来显著的性能增益。基于智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)可改变电磁特性,重构了无线传播环境,为系统引入“反射增益”的设计思想,将此设计理念融入分布式天线系统(Distributed Antenna System, DAS),提出了为DAS的射频远端单元(Remote Radio Unit, RRU)赋予反射功能的新型RDARS架构。利用控制电路,RDARS中的每个单元可灵活切换“反射态”与“连接态”。低功耗的“反射态”单元反射信号为无线网络引入“反射增益”,“连接态”单元发射或接收信号获得“分布式增益”。基站与RDARS的联合设计可适配不同的通信需求,实现性能与功耗之间的平衡并显著提升系统性能。通过理论分析、仿真与原型验证,结果验证了RDARS能显著提升系统性能,在未来6G无线通信系统中具有巨大应用前景。

STAR-RIS辅助通感算一体化系统波束成形设计

为提升无线网络的全域覆盖能力,STAR-RIS作为一种全新的RIS架构被提出。针对未来6G网络通信、感知和计算的需求,研究STAR-RIS辅助的通感算一体化系统。旨在联合优化主动、被动波束成形和计算资源分配,在满足通信和感知性能的同时,提升系统能效。所考虑的优化问题是非凸且强耦合的,难以直接求解。为此,提出一种基于交替优化、闭式分式规划、半正定松弛和连续凸近似的算法求解该问题。仿真结果表明,该算法能够极大提升系统性能。

可重构智能表面通信系统的渐进信道估计方法

针对现有可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)的信道估计方法中反射系数为随机配置而导致接收端信噪比较低的问题,提出一种配置特定反射系数的渐进式信道估计方法。该方法利用非完整信道状态信息(channel state information, CSI)计算出当前时刻下的最优反射系数,然后将该最优反射系数与随机反射系数按照加权系数生成混合反射系数。在下一时刻RIS配置该混合反射系数,接收端使用松弛最小均方误差(relaxed minimum mean square error, RMMSE)信道估计方法来更新非完整信道状态信息。仿真结果表明,所提方法不仅能获得准确的信道估计结果,也能在估计过程中不断增大接收端信噪比,并减小导频开销,从而提高RIS辅助无线通信系统的频谱效率。

双可重构智能表面辅助的联合主被动干扰方法

提出布设双可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS),对非法通信系统实施联合主被动干扰。具体地,在干扰机侧布设一个RIS,以增强非法接收端接收的主动干扰信号功率;在非法发送端侧布设一个RIS,以减弱非法接收端接收的有用信号功率。在此基础上,以最小化非法通信系统的接收信干噪比为目标,构建双RIS反射系数矩阵的联合优化问题,并将此联合优化问题转化为两个单RIS反射系数矩阵的子优化问题。针对发送端侧RIS反射系数矩阵优化复杂度高的问题,设计快速算法求解。仿真结果表明,文中提出的双RIS辅助的联合主被动干扰方法性能明显优于基于单RIS的被动干扰方法、单RIS辅助的主动干扰方法和不采用RIS的传统主动干扰方法。

非正交多址接入的同步透射反射智能超表面信号增强算法

针对传统智能超表面无法透射信号的问题,利用同步透射反射智能超表面,提出了一种基于非正交多址接入的信号增强算法。同步透射反射智能超表面具有全向性的特点,可同时服务两侧的非正交多址接入用户。所提算法将同步透射反射智能超表面的信号与通信信号相干叠加,利用黎曼共轭梯度算法求解优化问题,理论上可大幅增强用户的信号功率,降低中断概率,提高频谱效率性能。由仿真结果可知,与不使用同步透射反射智能超表面相比,随机相位的同步透射反射智能超表面可以提高约3.6 bit/(s·Hz)的系统频谱效率。利用黎曼共轭梯度算法优化后,可进一步提高约2.3 bit/(s·Hz)的系统频谱效率,该结果验证了所提算法的优越性。

STAR-RIS辅助的安全通信系统的波束形成设计

传统的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)仅服务与信源在同一侧的用户。与传统RIS不同,同时透射和反射的可重构智能表面(Simultaneously Transmitting and Reflecting RIS, STAR-RIS)可以在全空间内为用户提供服务,在无线通信领域有着广阔的应用前景。文中研究了STAR-RIS辅助安全通信系统的波束形成方案,针对STARRIS的时间切换协议,建立了STAR-RIS辅助安全通信系统中功率最小化的优化问题。该优化问题通过交替优化的方法,将其解耦为三个子问题,然后再分别对基站的发射波束形成矢量、STAR-RIS的反/透射相移矩阵和时间切换系数进行设计,从而使基站的发射功率最小。仿真结果表明,所提方案的性能优于现有方案。

STAR-RIS辅助通感一体系统安全传输优化

STAR-RIS作为一种新的RIS架构,有望提升未来无线网络的全域覆盖能力。针对未来网络中的通信和感知需求,研究STAR-RIS辅助ISAC系统的下行安全传输优化问题。旨在联合优化主动和被动波束成形,在满足用户服务需求的同时,提升系统的感知性能。所考虑的优化问题非凸且强耦合,难以求解。为此,提出一种基于交替迭代、半正定松弛和连续凸近似的算法求解该问题。仿真结果表明,所提出的算法在保证通信需求的同时,实现了更好的感知性能。

RIS辅助通感一体化:波束成形和反射相移的联合设计

ISAC允许通信和雷达共享频谱资源,被视为解决未来无线网络频谱拥塞的一项有前途的技术。当信道退化严重时,仅依靠基站侧天线获得的性能增益十分有限,RIS因其能够创建有利的传播环境已成为一项革命性技术,借助RIS可为ISAC系统创建额外的链路以提高系统性能。基于此,提出RIS辅助ISAC,通过联合设计基站的有源波束成形和RIS的反射相移,以最大化加权和速率与探测功率,并提出了基于加权均方最小误差和分数规划的交替算法来解决这一问题。仿真结果证明在ISAC中部署RIS并合理优化其相移可以有效提升通信和感知的性能。

STAR-RIS辅助的感知定位研究简述

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)凭借其低成本、低功耗、部署灵活的特性,在6G发展中备受关注。有别于功能单一的RIS,即只能实现半空间的无线信道调控的透射型或反射型RIS,STAR-RIS(Simultaneous Transmitting And Reflecting Reconfigurable Intelligent Surfaces)可以透射和反射信号,同时为表面周围空间两侧的用户提供服务,从而提高无线通信系统的性能。而如何利用STAR-RIS系统进行感知定位也是业内研究重点。文章对STARRIS辅助的感知定位最新研究成果进行分析,试图为STAR-RIS在感知定位方向的研究带来启发。

RIS辅助MIMO NOMA系统中利用统计CSI的下行传输方法

针对可重构智能反射表面(RIS)辅助多输入多输出(MIMO)非正交多址接入(NOMA)下行传输系统,该文提出利用统计信道状态信息(CSI)的基站发送协方差矩阵与RIS相移矩阵设计方法。首先,在莱斯空间相关信道假设下,利用大维随机矩阵理论,推导了RIS辅助MIMO NOMA系统遍历和速率的确定性表达式;然后,在弱用户速率约束与发送功率受限的条件下,通过最大化确定性大系统近似和速率,利用统计CSI,分别设计了强、弱用户的次优发送协方差矩阵和RIS的相移矩阵。仿真结果表明,所推导的近似表达式具有很好的近似效果,所设计的发送协方差矩阵和相移矩阵能显著提升系统的和速率。

基于STARS的安全认知无线电联合波束成形优化算法

基于可重构智能表面(RIS,reconfigurable intelligent surface)的安全认知无线电(SCR,secure cognitive radio)系统均假设次用户(SU,secondary user)和主用户(PU,primary user)在基站(BS,base station)的同一侧,仅能够实现通信区域的部分覆盖,限制了RIS部署的灵活性和有效性。为了解决上述问题,提出了一种新的基于同时透射和反射表面(STARS,simultaneously transmitting and reflecting surface)的SCR系统。在该系统中,STARS能够实现通信区域的全覆盖,利用透射波束成形向量提高SU的接收信号强度,同时利用反射波束成形向量降低SU对PU的干扰,为SCR系统的设计提供了新的优化自由度(DoF,degree of freedom)。考虑SU保密率约束、PU干扰功率约束(IPC,interference power constraint)和STARS透射/反射参数约束,从降低系统总功耗角度出发,以最小化BS发射功率为目标,构建BS主动波束成形向量和STARS透射/反射波束成形向量联合优化问题。这一最小化问题是变量耦合非凸问题,很难直接求解,提出了基于凸差松弛(DCR,difference-of-convex relaxation)方法和顺序秩一约束松弛(SROCR,sequential rank-one constraint relaxation)方法的交替优化(AO,alternating optimization)算法,联合设计BS主动波束成形向量和STARS透射/反射波束成形向量。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,能够有效降低SU对PU的干扰,且与传统RIS、随机相位、最大比传输(MRT,maximum-ratio transmission)和等能量分裂(Equal ES,equal energy splitting)方案相比,BS发射功率分别降低了8.3%、15.4%、5.9%和5.3%。

RIS辅助的多层增广空域图案索引调制方案

面向未来网络信息高效、可靠传输的实现要求,提出了一种可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)赋能的多层增广空域图案索引调制(Augmented Pattern Index Modulation,APIM)方案。该方案利用收发空域图案索引与RIS反射空域图案索引分别承载传输信息,以实现多路数据的高效并行传输。利用面向RIS阵元和子集相位对齐的反射策略,以最大化目的接收天线信号功率,同时满足实现不同复杂度要求。在接收信号检测方面,分别引入了最优联合检测与次优分离检测两种算法,以达成检测性能与复杂度之间均衡的设计要求。构建基于同变量矩生成函数分析的多层RIS-APIM系统误码与容量性能分析统一框架,以评估所提多层RIS-APIM系统的可达性能。仿真结果表明,与单层RIS-APIM系统相比,所提多层RIS-APIM系统成倍地提升了数据传输速率。与经典APIM方案相比,所提方案的系统误码率较低,信息传输的有效性较高。

基于电磁表面的阵列天线及应用概述

基于电磁表面的阵列天线是目前电磁学领域研究的前沿之一,基于此,对电磁表面阵列天线的早期发展、研究现状和应用情况进行了简要的汇总和介绍。首先,总结了电磁表面早期的发展历程。其次,汇总了电磁表面阵列当前的研究现状,包括可重构设计、宽带、太赫兹和多极化等。再次,给出了电磁表面阵列天线在通信、雷达、电磁环境调控等系统层面的最新应用。最后,对电磁表面阵列天线未来可能的研究方向进行了展望。