可重构智能反射面辅助太赫兹通信系统鲁棒波束赋形算法

太赫兹通信作为6G的关键技术之一,被认为是能够解决频谱资源短缺、提升系统容量的有效手段。然而,由于路径损耗极高和分子的吸收作用,太赫兹容易被障碍物阻挡导致通信中断。为了解决该问题,该文将可重构智能反射面(RIS)引入到太赫兹通信系统中,且考虑信道不确定性对传输稳定性的影响,基于用户服务质量约束、基站发射功率约束及RIS离散相移约束,建立多用户能效最大化波束赋形模型。利用丁克尔巴赫、连续凸近似、S-程序、半正定松弛、相位映射和块坐标下降将原非凸优化问题转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,与传统非鲁棒波束赋形对比,所提算法能效提升了15.4%,中断概率减小了15.48%。

子连接有源可重构智能表面辅助的宽带无蜂窝网络能效优化

面对无蜂窝网络中超密集基站部署产生的高功耗问题,提出了一种基于子连接有源可重构智能表面辅助的宽带无蜂窝网络系统。考虑有源智能超表面最大功率约束、放大因子约束和基站端最大功率约束,构建了一个联合基站和可重构智能表面波束优化的能效最大化问题。由于所形成的优化问题非凸,提出了一种交替优化方案将原问题转化为多个子问题,进而利用块坐标下降、拉格朗日对偶变换、多维复二次变换等方法将每个子问题转化为凸优化问题,通过交替求解每个子问题最终获得原问题的解。仿真结果验证了所提方案的有效性。

可重构智能反射面辅助的车联网资源分配算法研究

面对车辆通信对通信质量和频谱效率的更高要求,提出了一种可重构智能反射面(RIS)辅助的车联网资源分配算法。联合考虑RIS反射系数矩阵、功率分配和频谱共享方案,在确保V2V链路的可靠性条件下,建立一个V2I链路总容量最大化问题。由于该问题是一个变量之间高度耦合的非凸优化问题,难以直接求解。因此,在引入解析表达式近似V2V链路的中断概率后,利用块坐标下降(BCD)法将此问题分解为3个子问题,并通过引入辅助变量、逐次凸逼近(SCA)、匈牙利算法等对子问题进行求解,进而得到问题的近似次优解。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,并能够有效地提高V2I链路总容量。

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。

可重构智能反射面辅助认知无线电多天线安全传输方法

考虑一个可重构智能反射面(RIS)辅助的频谱共享认知无线电(CR)多输入多输出(MIMO)安全通信系统。在存在窃听者的情况下,配备有多根天线的次级发送机与次级用户进行通信。首先,利用统计信道状态信息,得到了系统遍历安全速率的确定性等价表达式。然后,在满足总发送功率约束和干扰功率约束的条件下,提出一种结合泰勒级数展开法和拉格朗日乘子法的交替优化算法,联合优化了发送协方差矩阵和RIS相移矩阵。最后,仿真结果验证了所提算法的有效性。

混合可重构智能表面和人工噪声辅助的物理层安全通信

针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Reflecting Surface,RIS)辅助的物理层安全通信,该文设计了基于混合有源-无源RIS和人工噪声(Artificial Noise,AN)辅助的安全传输方案。考虑基站和RIS的功率约束以及RIS无源反射元件的反射系数恒模约束,以最大化系统安全传输速率为目标,构建基站发射波束成形、AN波束向量、RIS反射系数矩阵联合优化问题。使用交替优化(Alternating Optimization,AO)、权值最小均方误差(Weighted Minimum Mean Square Error,WMMSE)和半定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)算法,求解所构建的变量高度耦合的非凸优化问题。仿真结果表明,混合RIS辅助安全传输方案,能够有效提高系统的安全速率,与无源RIS相比,能够有效克服“双衰落”效应导致的安全速率降低,与有源RIS相比,具有更高的能量效率。

面向6G移动通信的可重构智能反射表面技术研究综述

伴随移动通信技术的迅猛发展,复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来移动通信面临的主要问题,低能耗、高效通信环境自适应调整将是移动通信技术发展的必经之路。可重构智能反射表面(Reconfigurable intelligent surface,RIS)技术的发展,为移动通信提供了低能耗、通信环境自适应可重构服务,满足了复杂通信场景下多样化设备服务需求。本文首先对RIS技术从原理、特点、优势等方面进行了概述;然后针对RIS具体的应用场景,对RIS技术优势进行总结;最后在现有工作基础上,总结了RIS技术可能面临的技术挑战,并进一步论述与展望RIS技术的发展方向。RIS技术将会进一步推动移动通信技术的变革,助力移动通信技术面向未来复杂、智能化场景应用需求。

车联网环境下可重构智能反射面辅助无线信道估计算法

针对上行链路车联网环境下可重构智能反射面(RIS)辅助多用户的信道估计问题,提出了一种基于位置信息辅助的压缩感知信道估计算法。首先,基于通信设备位置信息,搭建单RIS辅助单用户通信模型,根据波束出发角(AOD)与到达角(AOA)的逻辑关系推导了最优相移矩阵,然后根据获得的相移矩阵,基于压缩感知理论构建了感知矩阵并进行信道估计,最后扩展到多用户场景下迭代求解。基于车联网技术获得的位置信息求解最优RIS相移矩阵,减少了信道额外的训练开销,进一步降低了信道估计的复杂度。仿真结果表明,所提算法具有较高的信道估计性能。

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。

多有源可重构智能表面辅助通信系统的和速率优化研究

近年来,可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)因其能够智能控制无线信道的能力而被认为是未来6G发展中至关重要的新技术之一。为了克服“乘性衰落”的影响,有源可重构智能表面(Active Reconfigurable Intelligent Surface,ARIS)被提出。但在一些通信质量较差的通信场景中,单个ARIS所带来的增益还不够。对由多个ARIS辅助的通信系统的性能进行了分析。多个ARIS的引入在对入射信号进行放大的同时也对RIS相关噪声进行了放大,为了解决多用户的和速率最大化问题,采用分式规划理论中的拉格朗日对偶变换和二次变换以及交替优化算法在基站和ARIS的功率约束下对基站处预编码矩阵和ARIS反射系数矩阵进行了联合优化。仿真结果表明,由多ARIS辅助的通信系统能够比由多无源RIS辅助的通信系统和单ARIS辅助的通信系统得到更大的和速率。

有源RIS辅助MISO系统联合波束成形优化算法

针对有源RIS辅助MISO系统中传统波束成形方法存在计算复杂度较高,且有源RIS热噪声抑制效果不佳问题,提出一种基于加权最小均方误差和粒子群的有源RIS辅助MISO系统联合波束成形优化算法。首先,利用交替优化思想,将非凸和速率优化问题转化为独立的基站波束成形和RIS相移凸优化问题;其次,采用具有较快收敛速度和较高估计精度的加权最小化均方误差算法,对基站波束成形进行优化设计;最后,通过引入混沌初始化和自适应惯性权重思想,对基于传统PSO的RIS相移设计进行优化,改善了容易陷入局部最优问题。仿真结果表明,与多种基准方案相比,所提方案可在有效降低计算量的情况下显著提高系统的和速率。

基于一种新型架构的可重构智能超表面研究

本文介绍了一种可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)体系结构设计。该结构包括一块贴片天线、一块RIS和一个功率放大器。第一块天线接收的信号通过功率放大器馈入第二块RIS,前者固定指向基站,后者可以对信号相位调控。通过引入单个功率放大器,新设计克服了传统RIS的信号路径损耗问题,提高了信号的强度和质量。本文利用理论分析、仿真和信噪比(SNR)比较,验证了新设计相对于传统RIS的优势。相比于传统的无源RIS结构,新设计的优势显而易见。它不仅减弱了路径损耗,还简化了实施过程,降低自干扰,提高了通信系统的性能和可靠性。

有源RIS辅助SWIPT网络公平性资源分配算法

针对有源可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的同步无线信息与能量传输(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统,提出了一种考虑公平性的能量资源采集分配算法,以解决因乘性衰落导致的公平性能量采集性能较差的问题。在有源RIS辅助的SWIPT系统采用功率切割架构实现信息与能量的同步传输,构建了以所有用户中最小的采集能量最大化为目标函数,用户信干噪比、有源RIS和基站发射功率、功率划分因子等满足需求为约束条件的联合资源分配问题。利用交替优化、半正定松弛、连续凸近似、罚函数等技术将不能直接解决的非凸问题转换成标准凸问题,提出了一种交替迭代的公平性采集能量算法。数值仿真结果表明,所提优化算法能够显著提高用户中能量资源分配最少的用户处采集到的能量值,保障通信网络中能量资源分配的公平性。

未知窃听者CSI的场景下有源RIS辅助安全通信

可重构智能表面(Reconfigure Intelligent Surface,RIS)作为6G通信的潜在关键技术,目前已应用于物理层安全领域,以增强安全传输。由于“乘性衰落”效应,无源RIS相较于没有RIS只能有限提高通信的保密速率。为此,考虑完全未知窃听者信道状态信息(Channel State Information,CSI)的场景下,提出有源RIS通过联合优化波束成形和干扰的方法来提高多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)通信系统的安全性。为了解决基于上述情况下产生的非凸问题,采用了半正定松弛(Semi-Definite Relaxation,SDR)结合查恩斯-库珀变换(Charnes-Copper Transformation,CCT)算法来优化问题。此外,为了恢复SDR中的最优秩1解,采用了一种基于惩罚因子的算法来全局实现秩1解。仿真结果表明,有源RIS相较于无源RIS保密速率得到显著提高。

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligence Surface,RIS)则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法(Evolved Approximate Message-Passing,EAMP)来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。

多智能反射面辅助毫米波级联信道估计方法

针对多智能反射面(IRS)辅助的毫米波通信系统中存在信道耦合复杂、信道规模大、多跳级联信道估计导频开销大以及估计困难的问题,基于压缩感知理论提出一种高效的级联信道估计方法。首先,基于毫米波信道固有的稀疏特性,利用Katri-Rao和Kronecker乘积的性质,找到大规模多跳级联信道的稀疏表示方式;然后,将大规模级联信道估计问题转化为多个稀疏信号的恢复问题;最后,使用改进OMP算法恢复大规模级联信道。仿真结果表明,所提方法可以极大地减少多跳级联信道估计导频开销,并且可以准确地估计多跳级联信道的状态信息。

RIS辅助太赫兹频段车载网络容量优化

为缓解当前无线系统的频谱稀缺和容量限制,引入太赫兹频段并以可重构智能反射面(RIS)进行辅助通信构建一个下行链路车载网络。考虑系统总功率有限约束、蜂窝移动用户服务质量约束、车辆和用户位置随机性约束,以最大化车辆用户总速率建立最优功率分配和RIS最佳部署的混合优化模型。基于平衡法、线性变换法和消元法将原NP-hard问题转化为具有复相关约束多变量耦合的凸优化问题,内层迭代基于拉格朗日乘子法求解最优功率分配,外层迭代基于改进式遗传算法求解RIS最佳部署。仿真结果表明,基于最优功率分配下合理部署RIS节点个数与分布密度能在获得较高目标总容量的同时节约成本。

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。

面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。

雷达隐身技术智能化发展现状与趋势

雷达智能隐身技术是未来体系对抗、电磁频谱作战条件下雷达隐身技术发展的主要方向,但是目前雷达智能隐身技术发展还在起步阶段,仍存在一些基础性方向性的问题尚未解决。针对此问题,在介绍雷达隐身技术智能化的发展需求及概念的基础之上,对国内外正在研究的可调节/重构隐身技术、有源对消技术、智能蒙皮等进行分类、梳理,总结展望雷达智能隐身技术未来发展趋势,并对其未来发展方向提出了建议。