可重構電磁結構之高效且物理一致的建模方法

核心概念

本文提出一個基於電路理論的新框架，用於對可重構電磁結構（REMS）進行高效且物理一致的建模，並透過從單一全波電磁模擬中提取模型參數，實現對REMS行為的準確預測。

摘要

可重構電磁結構建模方法概述

• 可重構電磁結構（REMS），如可重構反射陣列（RRAs）和可重構智慧表面（RISs），在無線通訊和感測系統中具有巨大的應用潛力。
• 全波電磁模擬雖然準確，但對於需要模擬REMS各種配置的應用場景來說計算量過大。
• 本文旨在提出一個兼具效率和物理一致性的REMS通用模型。

模型貢獻

• 提出一個新的數學形式來模擬任意REMS与其遠場區域中電磁波的交互作用。
• 結合電路理論方法和REMS遠場交互作用形式，提出一個高效且物理一致的REMS模型。
• 展示如何從單一全波電磁模擬中提取REMS遠場交互作用形式所需的模型參數。
• 通過與Ansys HFSS模擬結果的比較，驗證了所提出的REMS遠場交互作用形式和模型參數提取方法的有效性。
• 以一個平面RRA為例，展示了該模型的效率和準確性，該RRA使用一種新的、計算效率高且物理準確的參數調整演算法實現了同步多用戶波束賦形和零陷。
• 最後，討論了該框架的局限性，並概述了未來可能的研究方向。

模型架構

• 該模型基於電路理論，將REMS分為三個部分：射頻前端、調諧網路和輻射結構。
• 射頻前端：模擬發射機的功率放大器（PA）和接收機的低噪聲放大器（LNA）。
• 調諧網路：模擬REMS的可重構元件（例如，移相器）和固定的非輻射部件（例如，匹配網路）。
• 輻射結構：模擬REMS的輻射元件（例如，天線）以及電磁輻射物體（例如，金屬外殼），並模擬在輻射元件中產生或接收到的噪聲。

模型優勢

• 相較於其他REMS模型，該模型考慮了耦合和極化效應，並且不局限於由相同、週期性排列或小型單元組成的REMS。
• 與基於離散偶極子近似（DDA）的模型相比，該模型在保持物理一致性的同時，能夠對通用結構進行高效建模。
• 與基於耦合矩陣的REMS模型相比，該模型能夠描述RIS的行為，並可用於預測（可能耦合的）天線吸收的功率。
• 與現有的基於電路理論的無線通訊系統模型相比，該模型允許分別表徵系統中的每個REMS，而無需首先指定其位置和方向。

統計資料

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Efficient and Physically-Consistent Modeling of Reconfigurable Electromagnetic Structures

by Alexander St... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13475.pdf

深入探究

該 REMS 模型如何應用於更複雜的電磁環境，例如存在多徑傳播和散射體的情況？

該 REMS 模型主要針對遠場輻射模式進行建模，並假設 REMS 處於自由空間中。 然而，在更複雜的電磁環境中，例如存在多徑傳播和散射體的情況下，需要對模型進行擴展才能準確地描述系統行為。以下是一些可能的擴展方向：

多徑傳播： 可以通過將來自不同路徑的信號疊加來考慮多徑傳播的影響。 每條路徑可以通過其時延、衰減和到達角來表徵。 可以使用射線追踪技術來確定這些參數。
散射體： 對於散射體，可以將其視為額外的 REMS，並使用相同的建模方法來表徵其散射特性。 然後，可以將散射體的散射參數納入系統級模型中，以預測其對整體通道的影響。
混合方法： 可以結合不同的建模技術來處理複雜的場景。 例如，可以使用全波電磁仿真來精確地模擬關鍵散射體的影響，而使用 REMS 模型來有效地模擬其他部分的行為。

需要注意的是，將 REMS 模型應用於複雜環境需要更複雜的參數提取和系統級模擬。 因此，在效率和準確性之間需要進行權衡。

該模型是否可以進一步簡化，以降低計算複雜度，同時保持足夠的精度？

該模型的計算複雜度主要取決於 REMS 的規模（例如天線數量）和環境的複雜程度。 為了降低計算複雜度，可以考慮以下簡化方法：

減少端口數量： 可以通過將多個物理端口組合成一個等效端口來減少端口數量。 例如，對於密集天線陣列，可以將相鄰天線元件組合成一個子陣列，並將其視為一個具有等效輻射特性的端口。
簡化散射參數： 可以通過忽略次要耦合效應或使用簡化的數學模型來簡化散射參數。 例如，可以假設某些耦合係數為零，或者使用解析公式來近似某些散射參數。
降階模型： 可以使用模型降階技術來減少模型的狀態空間維數。 例如，可以使用矩匹配或平衡截斷等方法來獲得一個簡化的模型，該模型保留了原始模型的主要動態特性。

需要注意的是，簡化模型可能會導致精度下降。 因此，在進行簡化之前，需要仔細評估其對系統性能的影響。

基於該模型開發的參數優化演算法如何與現有的演算法進行比較，例如基於深度學習的方法？

基於該模型開發的參數優化演算法具有以下優缺點：
優點：

物理一致性： 該模型基於電磁理論，因此可以確保參數優化的物理一致性。
可解釋性： 該模型的參數具有明確的物理意義，因此可以更好地理解參數優化過程和結果。
泛化能力： 該模型可以應用於不同的 REMS 結構和場景，因此具有良好的泛化能力。
缺點：

計算複雜度： 對於複雜的 REMS 結構和場景，參數優化過程可能需要較高的計算複雜度。
模型精度： 模型的精度取決於參數提取的準確性和模型本身的簡化程度。
與基於深度學習的方法相比：

深度學習方法通常可以處理更複雜的場景和實現更高的精度，但缺乏可解釋性和物理一致性。
基於模型的方法則更易於理解和分析，並且可以保證物理一致性，但計算複雜度可能更高。
總之，基於該模型開發的參數優化演算法是一種物理一致且可解釋的方法，適用於對可解釋性和物理一致性要求較高的應用場景。 對於複雜的場景和對精度要求極高的應用，可以考慮使用深度學習方法。