基於可重構智慧反射面的蜂窩網路無干擾自由度實現

Kernkonzepte

本文旨在探討如何利用可重構智慧反射面 (RIS) 在蜂窩網路中實現無干擾自由度，並量化實現該目標所需的 RIS 元素數量。

Zusammenfassung

基於可重構智慧反射面的蜂窩網路無干擾自由度實現

本文研究了可重構智慧反射面 (RIS) 在蜂窩網路中實現無干擾自由度的可行性。研究表明，RIS 可以將每個蜂窩單元的自由度提升至無干擾情況下的自由度，即使存在直連路徑。本文從理論上量化了實現該目標所需的 RIS 元素數量，並通過數值結果驗證了理論結果的準確性。

一、引言
可重構智慧反射面 (RIS) 作為一種新興技術，具有低成本和調整信號傳播路徑的能力，被認為是下一代無線通信系統中最具潛力的技術之一。RIS 可以通過調整每個反射單元的相位來智能地改變信道條件，例如，它可以通過消除交叉干擾鏈路將全連接無線系統轉換為部分連接系統，從而提高系統的自由度。與傳統的干擾對齊技術不同，RIS 提供了一種更實用的干擾管理解決方案，无需任何符號擴展。然而，過少的反射單元不足以實現所需的信道修改，而過多的反射單元會增加成本。因此，確定反射單元的最佳數量對於在實際系統中實施基於 RIS 的干擾管理至關重要。
二、系統模型
本文考慮一個由 G 個蜂窩單元和一個具有 N 個無源反射單元的 RIS 組成的多蜂窩網路。每個蜂窩單元配備一個具有 M 個天線的基站 (BS)，並支持 K 個單天線用戶。用戶可以通過 RIS 提供的直連和反射信道將其消息發送到 BS。由於所有傳輸鏈路共享相同的時間和頻率資源，因此每個 BS 不僅接收來自其本地用戶的期望信號，還接收來自其他蜂窩單元中用戶的干擾。
三、每個蜂窩單元的可實現自由度
為了實現每個蜂窩單元的全自由度或無干擾自由度，必須完全消除干擾。在本節中，我們通過干擾消除方程的可行性來分析每個蜂窩單元的可實現自由度。
四、實現全自由度所需的 N 階
在高維空間中，儘管 v ∈ CN×1 具有複雜的幾何特性（例如幅度和角度），但當將其隨機投影到低維空間時，這些複雜性將被平均化。結果，||AHv|| 的大小趨於更穩定，並集中在一個狹窄的範圍內，這在高維統計中稱為範數集中現象。如果 ||b|| 不在此範圍內，則無論如何調整 v，方程式 (7) 都幾乎沒有解。因此，在本節中，我們基於此範數集中現象推導出全自由度所需的 N 的必要條件。
五、N 的更精確必要條件
第四節從高維概率和幾何角度推導了全自由度所需的 N 的條件。它揭示了哪些因素與 N 相關聯，以及它們如何漸近地影響 N。
六、和速率最大化
由於自由度是系統容量的一階近似，因此本節為 RIS 輔助的多蜂窩系統提出了一個和速率最大化問題，以驗證前幾節中得出的結論。
七、仿真結果
在本節中，我們將提供數值結果，以量化實現全自由度所需的 N，並確定影響 N 的因素及其影響。由於直連鏈路 b 和級聯反射鏈路 A 之間的強度差異是影響 N 的主要因素，因此我們首先考慮所有用戶具有相同路徑損耗的情況。本節末尾將討論用戶之間具有不同路徑損耗的情況。

Wichtige Erkenntnisse aus

Achieving Interference-Free Degrees of Freedom in Cellular Networks via RIS

by Junzhi Wang,... um arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.06647.pdf

Tiefere Fragen

在实际部署中，如何克服 RIS 对完美信道状态信息的依赖？

在实际部署中，RIS 对完美信道状态信息的依赖是一个重要的挑战。由于 RIS 本身不具备信号处理能力，它需要依赖外部的控制器来获取信道状态信息并进行相移调整。为了克服这一挑战，可以采用以下几种方法：

信道估计和反馈: 可以利用基站和用户之间的导频信号进行信道估计，并将估计的信道状态信息反馈给控制器。为了降低反馈开销，可以采用压缩感知、深度学习等技术对信道状态信息进行压缩和重建。
基于位置信息的信道建模: 可以利用用户的位置信息和环境信息，结合射线追踪、几何建模等方法对信道进行建模，从而获得近似的信道状态信息。
盲信道估计: 可以利用信号的统计特性，例如信号的二阶统计量，进行盲信道估计，从而在不需要导频信号的情况下获得信道状态信息。
分布式 RIS 控制: 可以将 RIS 分成多个子表面，每个子表面由一个本地控制器控制。本地控制器可以利用局部信道状态信息进行相移调整，从而降低对全局信道状态信息的依赖。
鲁棒性设计: 可以设计对信道状态信息误差不敏感的 RIS 相移方案，例如，利用机器学习算法训练一个对信道状态信息误差鲁棒的 RIS 相移网络。
总而言之，克服 RIS 对完美信道状态信息的依赖需要结合多种技术手段，例如信道估计、信道建模、分布式控制、鲁棒性设计等。

如果考虑 RIS 部署的成本和复杂性，与其他干扰管理技术（如波束赋形）相比，RIS 的优势和劣势是什么？

与波束赋形等其他干扰管理技术相比，RIS 的优势和劣势如下：
优势：

低成本和低功耗: RIS 由无源反射元件构成，不需要射频链和功放，因此成本和功耗远低于有源天线阵列。
灵活部署: RIS 可以灵活地部署在建筑物表面、室内墙壁等位置，无需复杂的布线和安装。
可重构性: RIS 的反射特性可以通过控制器动态调整，从而适应不同的信道环境和用户需求。
增强信号覆盖: RIS 可以通过反射信号来增强信号覆盖，特别是在信号遮挡严重的环境中。
劣势：

依赖信道状态信息: RIS 的性能依赖于准确的信道状态信息，而信道估计和反馈会带来额外的开销和复杂性。
覆盖范围有限: RIS 的覆盖范围有限，通常只能覆盖其附近的区域。
反射损耗: RIS 的反射元件会引入一定的反射损耗，从而影响信号质量。
部署密度要求高: 为了实现全面的干扰管理，需要部署较高密度的 RIS，这可能会增加部署成本。
与波束赋形的比较:

特性
RIS
波束赋形

成本
低
高

功耗
低
高

部署
灵活
受限

信道状态信息依赖
高
高

覆盖范围
有限
较广

复杂性
较低
较高

总而言之，RIS 是一种低成本、低功耗、易于部署的干扰管理技术，但其性能依赖于准确的信道状态信息，并且覆盖范围有限。相比之下，波束赋形技术成本和功耗较高，部署受限，但覆盖范围更广。

RIS 技术的应用能否扩展到其他无线通信场景，例如毫米波通信或太赫兹通信？

是的，RIS 技术的应用可以扩展到其他无线通信场景，例如毫米波通信或太赫兹通信。

毫米波通信: 毫米波通信使用更高的频率范围 (30-300 GHz)，可以提供更大的带宽和更高的数据速率。然而，毫米波信号的传播损耗较大，容易受到遮挡的影响。RIS 可以通过反射和聚焦毫米波信号来增强信号覆盖，克服遮挡问题，提高通信质量。
太赫兹通信: 太赫兹通信使用更高的频率范围 (0.1-10 THz)，可以提供更高的数据速率和更低的延迟。然而，太赫兹信号的传播损耗更大，更容易受到分子吸收的影响。RIS 可以通过反射和聚焦太赫兹信号来增强信号覆盖，克服传播损耗问题，提高通信质量。
为了适应毫米波和太赫兹通信的特点，需要对 RIS 进行一些改进，例如：

更高的工作频率: 需要设计和制造能够在毫米波和太赫兹频段工作的 RIS 反射元件。
更小的元件尺寸: 为了实现对毫米波和太赫兹信号的有效控制，需要减小 RIS 反射元件的尺寸。
更精确的相移控制: 毫米波和太赫兹信号的波长更短，因此需要更精确的相移控制来实现信号的聚焦和波束赋形。
总而言之，RIS 技术在毫米波通信和太赫兹通信中具有巨大的应用潜力。随着 RIS 技术的不断发展和成熟，它将在未来无线通信系统中发挥越来越重要的作用。