基於實際環境驗證可重構智慧表面偵測與識別方法

核心概念

本文驗證了一種基於實際環境的可重構智慧表面偵測與識別方法，該方法利用反射信號的幅度變化來識別環境中的可重構智慧表面，並透過實驗證明了該方法在不同場景和系統設置下的有效性。

摘要

基於實際環境驗證可重構智慧表面偵測與識別方法

這篇研究論文提出了並實驗驗證了一種用於偵測和識別可重構智慧表面 (RIS) 的新方法。

研究背景

• 可重構智慧表面 (RIS) 作為一種新興的無線通訊技術，能夠透過控制信號的幅度、相位和極化來重塑無線傳播環境，帶來諸多優勢，例如擴展覆蓋範圍、提高數據速率和提升能源效率。
• 然而，現有研究通常假設用戶設備 (UE) 已知曉部署的 RIS 的存在，但實際上，UE 無法保證與網路報告的附近 RIS 建立通訊鏈路，因為 RIS 和 UE 之間可能存在障礙物。
• 因此，為了有效地使用 RIS，首先必須確定 UE 是否可以到達 RIS。

研究方法

• 本文提出了一種新的調製方法，利用與 RIS 元件相關的相位相關幅度變化來模擬幅移鍵控 (ASK) 調製，相較於先前使用二進制相移鍵控 (BPSK) 調製的方法，該方法對同步問題（特別是相位和頻率偏移）的敏感度較低。
• 研究人員使用由 Greenerwave 設計的 RIS 硬體和軟體定義無線電 (SDR) 模組進行實際實驗，以驗證所提出的 RIS 偵測與識別 (RIS-ID) 方法。

實驗結果

• 實驗結果顯示，透過調整發射增益和 ARP 長度等參數，可以有效地偵測和識別環境中的 RIS。
• 此外，實驗還評估了不同場景（例如單個 RIS 可達、兩個 RIS 可達和無 RIS 可達）下該方法的性能，並分析了誤報和漏報概率等指標。

研究結論

• 本文提出的基於實際環境的 RIS-ID 方法，利用反射信號的幅度變化來識別環境中的 RIS，並透過實驗證明了該方法在不同場景和系統設置下的有效性。
• 未來研究方向包括針對動態環境優化該方法，並將其與其他網路功能（如波束賦形和定位）整合。

統計資料

實驗中使用的 RIS 硬體由 76 個反射元件組成。
發射信號的頻率為 5.27 GHz。
實驗在三種不同場景下進行：單個 RIS 可達、兩個 RIS 可達和無 RIS 可達。
對於每個場景，實驗都在不同的 ARP 長度 (M) 和發射增益設置下進行，每個設置進行 300 次測量。
將 RIS 分割成兩個部分，模擬兩個 RIS 的場景。
增加發射增益會增加最大檢測值 (D(l)_max)。
增加 ARP 長度 (M) 會增加最大檢測值 (D(l)_max)。
增加歸一化檢測閾值 (f_thr) 會降低誤報概率 (PF)，但會增加漏報概率 (P_miss)。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Practical Validation of RIS Detection and Identification

by Recep Vural,... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06550.pdf

深入探究

如何將此 RIS-ID 方法應用於更複雜的動態環境，例如存在移動用戶和障礙物的場景？

將 RIS-ID 方法應用於存在移動用戶和障礙物的動態環境中，會面臨更大的挑戰，需要進一步的研究和優化。以下是一些可能的解決方案：

通道估計和追蹤： 在動態環境中，由於用戶移動和障礙物遮擋，UE 與 RIS 之間的通道狀態會不斷變化。因此，需要採用更精確和快速的通道估計和追蹤技術，例如基於導頻的估計、卡爾曼濾波等，以確保 RIS-ID 方法的準確性。
多用戶偵測與識別： 當環境中存在多個移動用戶時，需要設計有效的演算法來區分不同用戶的反射信號，並同時識別多個 RIS。這可以通過多用戶偵測技術，例如碼分多址 (CDMA)、時分多址 (TDMA) 等，以及更複雜的信號處理演算法來實現。
抗障礙物遮擋： 障礙物會阻擋 UE 與 RIS 之間的信號傳播，導致信號衰減和失真。為了解決這個問題，可以採用以下方法：

多 RIS 協作： 部署多個 RIS，並利用其空間分集特性，可以有效繞過障礙物，提高信號覆蓋率和可靠性。
波束成形技術： 通過波束成形技術，可以將信號能量集中到特定方向，避免信號能量被障礙物阻擋。

動態調整 ARP 長度： 在動態環境中，通道相干時間會縮短。為了適應這種變化，可以根據通道狀態動態調整 ARP 長度，以在保證偵測準確率的同時，降低系統開銷。
總之，將 RIS-ID 方法應用於更複雜的動態環境需要克服許多挑戰，但通過採用先進的信號處理技術和系統設計方案，可以有效提高其性能和可靠性。

如果 RIS 元件的幅度-相位關係不符合理想模型，該方法的性能會受到什麼影響？

如果 RIS 元件的幅度-相位關係不符合理想模型，例如 (2) 式中的參數 amin、δ 和 γ 與實際情況存在偏差，則會導致接收信號的幅度變化與預期的 ARP 存在誤差，進而影響 RIS-ID 方法的性能。具體影響如下：

降低偵測準確率： 由於幅度-相位關係的偏差，接收信號的幅度變化與預期的 ARP 不匹配，導致相關性降低，進而增加誤判和漏判的概率。
增加誤識別率： 幅度-相位關係的偏差會導致不同 RIS 的 ARP 變得相似，增加 UE 將一個 RIS 誤識別為另一個 RIS 的可能性。
為了解決這個問題，可以採取以下措施：

校準 RIS 元件： 在部署 RIS 之前，對每個 RIS 元件進行精確的幅度-相位關係校準，以減少與理想模型的偏差。
設計更魯棒的演算法： 開發對幅度-相位關係偏差具有更強魯棒性的 RIS-ID 演算法，例如基於機器學習的演算法，可以通過學習實際的幅度-相位關係來提高偵測和識別的準確率。
採用更精確的通道估計： 更精確的通道估計可以部分補償幅度-相位關係偏差帶來的影響，提高 RIS-ID 方法的性能。
總之，RIS 元件的幅度-相位關係偏差會影響 RIS-ID 方法的性能，但通過校準、演算法優化和通道估計等方法，可以有效降低其影響。

除了通訊領域，這種 RIS 偵測和識別技術還可以用於哪些其他應用場景？

除了通訊領域，RIS 偵測和識別技術還可以用於以下應用場景：

無線感測： RIS 可以通過反射信號來感測周圍環境的變化，例如物體移動、溫度變化等。通過識別不同的 RIS，可以實現對不同區域的精確感測。
室內定位： RIS 可以作為無線定位的參考點，通過測量 UE 到不同 RIS 的距離或角度，可以實現高精度的室內定位。
物聯網 (IoT) 設備管理： 在物聯網環境中，可以為每個設備分配一個唯一的 RIS ID，通過偵測和識別 RIS ID，可以實現對設備的遠程監控和管理。
安全和隱私保護： RIS 可以通過控制信號反射來創建安全的無線通訊區域，或防止敏感信息被竊聽。通過識別授權的 RIS，可以提高無線通訊的安全性。
總之，RIS 偵測和識別技術具有廣泛的應用前景，可以應用於無線通訊、無線感測、定位、物聯網等多個領域，為未來的智慧應用提供技術支持。