可重构智能表面辅助的通信感知一体化系统

通信感知一体化（ISAC）是6G移动通信的候选技术之一,可实现感知和通信的集成和优势互补。可重构智能表面（RIS）能够智能地控制传播环境,提高网络的容量和覆盖率,已成为6G实现广泛连接的一项关键技术。认为将RIS部署于ISAC系统可以提供一个新的通信和感知性能优化维度。从ISAC的研究意义出发,探讨ISAC的关键技术,概述RIS的工作原理及其在感知系统和通信系统中的应用,并重点分析RIS辅助ISAC以更好地实现感知目标和服务通信用户的研究现状。     

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。     

可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

针对可重构智能表面（RIS）辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波（KR-HBKF）算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。     

可重构智能表面辅助双功能雷达通信系统的联合波束优化

双功能雷达通信系统(DFRC)是有效解决未来网络频谱资源拥挤问题的理想技术之一,该文引入了可重构智能表面(RIS)技术,旨在提升用户的加权和速率和系统的探测性能。首先在雷达功率约束和可重构智能表面的恒定模约束以及通信的整体功率预算下,构建了通信用户的加权和速率和系统探测性能最大化的优化模型。通过联合优化基站的主动波束和可重构智能表面的无源被动波束形成,该文设计了一种有效的基于加权最小均方误差、分式规划和流形优化的交替优化算法,将非凸优化问题转化为两个子问题并利用迭代进行求解。仿真结果表明,所提方案对解决该问题的有效性和对用户加权和速率在较低迭代次数下达到收敛,并且可使用户的加权和速率上限提升0.86 bit/(s·Hz)和使系统探测更具方向性。     

可重构智能表面辅助无线通信的用户分配

可重构智能表面(RIS)是一种成本效益高的解决方案,可通过大量低成本的无源反射元件,提高无线通信系统的能源效益。在远场情况时,许多工作都是假设以RIS的中心作为反射点为前提展开研究。对于多用户的远场情况而言,用户位置不同会增加基站(BS)的功耗。该文以BS发射功率为代价矩阵,利用Kuhn-Munkres (KM)算法将用户与RIS单元进行匹配。该用户匹配方法在接收信噪比约束下,可以减少BS的发射功率。仿真结果表明,该文所采用的用户与RIS单元匹配方法与随机RIS单元相比,最多可以减少1%的BS功耗。     

多个可重构智能表面辅助的双向通信系统中断概率分析

可重构智能表面(RIS)可以智能地改变无线传播环境来显著提高通信性能,被视为6G的潜在关键技术之一。为了进一步提升RIS辅助通信系统的性能,该文提出一种双向RIS选择方案,通过引入全双工技术和自干扰消除技术,有效提高了系统传输效率。研究了所提方案在瑞利衰落信道下的中断性能,推导了所提系统的中断概率的闭合表达式,得到了系统中断概率与系统中RIS反射单元的数量、RIS个数等系统参数之间的函数关系。最后,蒙特卡罗仿真验证了推导的准确性和所提方案的性能优势。     

基于可重构智能表面的6G通信技术

可重构智能表面技术是面向下一代6G无线通信网络的关键技术之一。通过在天线阵列上集成大量无源反射超材料的天线元件,可重构智能表面能动态调整入射信号相位,重构信号的传播环境,实现人工可控的无线电磁环境。然而,可重构智能表面的引入也使无线通信系统的设计变得复杂,传统技术面临诸多新挑战。针对可重构智能表面的特性与6G新应用场景,需要创新设计新的传输技术,充分发挥可重构智能表面的优势。本文基于可重构智能表面6G通信技术,首先对其基本技术原理与常见应用场景展开介绍。接着,从信道建模与信道估计、混合波束赋形,以及与基于人工智能的融合设计三个方面阐述技术的研究现状,探讨了当前面临的技术瓶颈。最后,对该技术的未来发展进行了展望。     

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%。     

可重构智能超表面设计及其无线通信系统应用

可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Metasurface,RIS)是一种新的人工电磁超材料,具有灵活调控电磁波的频率、幅度、相位、波形、极化和传播方向等特性.RIS构建起物理空间和信息空间的桥梁,具有灵活调控电磁波的能力和低成本、低能耗、低质量的优点,将为B 5 G/6 G无线通信...     

可重构智能表面辅助的四元数调制无线通信系统

四元数调制(Quaternion Modulation,QMod)是一种新型高传输速率的极化调制(Polarized Modulation,PMod)技术,是未来卫星通信系统中极具潜力的多元调制方案之一.QMod将数据块分成4块,其中两块是传输数据信号,另外两块则映射到极化状态部分.每个极化状态块均有一位比特,那么它们...     

可重构智能表面辅助的毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的毫米波通信中信道状态信息难以获取问题,该文给RIS的部分器件配备射频链,以分开估计基站(BS)/用户(UE)到RIS之间的信道。根据该结构,提出一种低复杂度的信道估计算法。该算法首先采用解耦原子范数最小化(ANM)方法将信道的离开角和到达角的2维角度估计问题转化为两个1维的角度估计的半正定规划(SDP)问题;其次,利用交替方向乘子算法(ADMM)对该SDP问题进行求解,采用动量梯度下降法对信道矩阵参数进行更新以避免矩阵求逆运算,并通过对迭代步长和信道矩阵参数的联合优化以获得更加精准的信道估计值;最后利用信号的2维角度和信道矩阵参数得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法的复杂度较低。     

可重构柔性网络架构与节能机制研究

随着计算机网络业务的不断发展和网络规模的急剧膨胀,目前网络在服务能力可扩展性和低功耗方面存在不足。提出一种可支撑服务能力重构和绿色节能的可重构柔性网络架构,给出了可重构柔性网络的松耦合分层模型、组网架构和组网技术。通过在服务能力与资源之间建立或变更映射关系,灵活支持未来上层业务演进,并在网络设备制造产业、网络级和节点级实现网络绿色节能。结果表明,可重构柔性网络作为一种新型的未来网络架构,为未来构建可重构服务网络和绿色网络提供了可行的思路和方法。     

可重构智能表面技术:研究进展、原型机及挑战

可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)是6 G的潜在关键技术之一,得益于其低成本、轻体量等特性,RIS在6 G网络部署中具备很大的潜力.目前,业界关于RIS的研究主要集中在两个方向:基于RIS的无线收发机以及基于RIS的反射面.针对这两种RIS形态,分别对其研究进...     

可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。     

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。     

未来通信网络架构及演进方案

随着互联网的飞速发展,网络承载内容逐渐由以基于连接的信息交互为主的业务,转变为以内容分享为主（视频）的业务,网络传送大量冗余信息,造成非正常的大规模投资,且业务质量难以保障,迫切需要研究构建与业务发展匹配的网络。通过对内容分享连接关系和通信网络架构连接关系的研究,探究二维差时分发或三维分发等实现方式,改造CDN构建内容边缘节点,优化调整核心网、无线网、承载网架构和网元部署,并考虑引入卫星等天基网络,从而在现有通信网络上构建无标度小跳数网络,实现网络架构与内容分发的匹配。     

可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提升用户移动性场景下信道估计的灵活性。在所考虑系统中,首次使用低复杂度的2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法对角度进行估计,并考虑信号补零以获得更加精准的角度估计值,最后利用信号2维空间谱的谱峰和其对应的辐角得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法具有压倒性的复杂度优势。     

可重构技术与未来网络体系架构

随着网络规模的不断扩大及新业务的不断部署,IP网络僵化的体系架构所带来的弊端日益明显.可重构网络技术以其灵活性、可扩展性、对新业务的适应性、绿色节能等优势日渐得到广泛关注.首先详细分析了可重构技术的发展现状,然后讨论了可重构网络技术体系及其对业务发展的适应性,并对可重构网络的绿色节能特性进行了分析.     

面向6G的可重构智能表面部署与应用思考

可重构智能表面是6G的潜在关键技术之一,它通过对无线信号的可控反射,可以有效提升期望区域的覆盖性能.得益于其低成本、轻体量等特性,可重构智能表面在6G网络部署中具备很大的潜力.基于可重构智能表面的技术原理以及潜在应用场景,对其在6G中的部署及应用进行了分析,着重聚焦全透明、半透明、非透明智能表面的特性及其在应用部署中的...     

可重构智能表面辅助的无源波束成形和信号检测

针对基于空间调制的可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)联合无源波束成形和信号检测系统中无源波束成形的非凸二次约束二次规划问题,提出了基于连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)和优化最小化(Majorization-inimization,MM)的低复杂度算法。针对用户信息的双线性检测问题,提出自适应阻尼因子双线性广义近似消息传递(Bilinear Generalized Approximate Message Passing,BiG睞MP)算法,在保证误码率性能的同时算法具有更快的收敛速度与更低的复杂度。针对仅有0和1组成的可重构智能表面信息检测,提出基于广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法的改进算法,在计算从检查节点到变量节点的消息时算法不使用GAMP算法中近似值,而直接计算信息。仿真结果表明,在降低误码率性能方面改进的GAMP算法比GAMP实现了4 dB的信噪比增益。