低秩通道和全秩通道，哪個更需要可重構智能表面 (RIS)？

Q: 除了文中提到的應用場景外，RIS 還可以應用於哪些其他領域？

除了文中提到的深海、近空、無人機和衛星通訊等應用場景外，RIS 技術憑藉其對無線環境的調控能力，還可以在以下領域發揮重要作用： 智慧城市: RIS 可用於智慧城市中的多種應用場景，例如： 智慧交通: 改善交通路口的訊號覆蓋，提升車聯網的通訊效率和安全性。 智慧建築: 在室內環境中部署 RIS，為智慧家居設備提供更可靠的無線連接，並實現室內定位和導航。 環境監測: 將感測器與 RIS 結合，實現對城市環境的精準監測。 智慧醫療: 在醫院等醫療場景中，RIS 可用於： 醫療設備連接: 為醫療設備提供可靠的無線連接，實現遠端醫療和監護。 病人定位和追蹤: 利用 RIS 的反射特性，實現對病人和醫療設備的精準定位和追蹤。 工業物聯網: 在工廠等工業環境中，RIS 可用於： 設備連接和數據採集: 為大量的感測器和執行器提供可靠的無線連接，實現對生產過程的實時監控和數據採集。 遠端控制和維護: 利用 RIS 的反射特性，實現對設備的遠端控制和維護。 災害救援: 在災害救援場景中，RIS 可用於： 建立臨時通訊網路: 在災區快速建立臨時通訊網路，為救援工作提供保障。 搜救工作: 利用 RIS 的反射特性，協助搜救人員尋找被困人員。 總之，RIS 作為一種新興的無線通訊技術，具有廣泛的應用前景。隨著 RIS 技術的進一步發展和成熟，相信它將在更多領域發揮重要作用。

Q: RIS 的高昂成本和複雜部署是否會限制其大規模應用？

的確，目前 RIS 的高昂成本和複雜部署是限制其大規模應用的主要因素。具體來說： 高昂成本: RIS 的製造成本目前仍然较高，主要體現在以下幾個方面： 大規模天線陣列: RIS 通常需要大量的反射單元才能實現良好的性能，這導致其製造成本较高。 控制電路: 每個反射單元都需要獨立的控制電路，這也增加了 RIS 的成本。 材料: 目前用於製造 RIS 的材料成本也相對较高。 複雜部署: 與傳統的無線通訊設備相比，RIS 的部署更加複雜，主要體現在以下幾個方面： 位置選擇: RIS 的性能很大程度上取決於其部署位置，因此需要仔細選擇部署位置。 安裝和調試: RIS 的安裝和調試也比較複雜，需要專業人員進行操作。 維護: RIS 的維護也比較複雜，需要定期進行檢查和維護。 然而，隨著技術的進步和產業的發展，RIS 的成本預計會逐漸降低，部署也會變得更加簡便。以下是一些可能推動 RIS 成本下降和部署簡化的因素： 規模化生產: 隨著 RIS 需求的增加，規模化生產將有助於降低其製造成本。 新材料和新技術: 新材料和新技術的應用，例如可印刷 RIS 和基於人工超材料的 RIS，有望降低 RIS 的製造成本。 人工智能和自動化: 人工智能和自動化技術的應用，可以簡化 RIS 的部署和維護工作。 總之，雖然 RIS 目前面臨著成本和部署方面的挑戰，但隨著技術的進步和產業的發展，這些挑戰將逐漸得到克服，RIS 的大規模應用也將指日可待。

Q: 如何將 RIS 與其他新興技術（如人工智能、區塊鏈）相結合，以創造更大的價值？

將 RIS 與人工智能、區塊鏈等新興技術相結合，可以充分發揮各自的優勢，創造更大的價值，推動無線通訊領域的創新和發展。以下是一些可能的結合方向： RIS 與人工智能: 智能化的 RIS 配置: 利用人工智能算法，例如深度學習和強化學習，可以實現對 RIS 反射單元相位的智能化配置，進而優化無線通訊性能，例如最大化訊號覆蓋範圍、提升系統容量、增強安全性等。 基於人工智能的通道估計和預測: 人工智能可以用于更準確地估計和預測無線通道狀態，進而更好地配置 RIS，提升系統性能。 人工智能驅動的 RIS 資源分配: 人工智能可以用于動態地分配 RIS 資源，例如反射單元和功率，以滿足不同的應用需求。 RIS 與區塊鏈: 安全的 RIS 控制: 區塊鏈技術可以用于構建安全的 RIS 控制系統，防止未經授權的訪問和攻擊，保障無線通訊的安全性。 去中心化的 RIS 管理: 區塊鏈可以用于構建去中心化的 RIS 管理平台，實現對 RIS 資源的共享和交易，提高資源利用效率。 基於區塊鏈的 RIS 数据共享: 區塊鏈可以用于構建安全的數據共享平台，實現對 RIS 收集到的數據的安全共享，例如通道狀態信息、用戶位置信息等。 此外，還可以將 RIS 與其他新興技術相結合，例如邊緣計算、語義通訊等，以創造更大的價值。例如，可以將 RIS 與邊緣計算相結合，構建基於 RIS 的邊緣缓存系統，提升數據訪問效率；可以將 RIS 與語義通訊相結合，構建基於 RIS 的語義感知無線通訊系統，提升通訊效率和可靠性。 總之，將 RIS 與人工智能、區塊鏈等新興技術相結合，具有巨大的潜力，可以推動無線通訊領域的創新和發展，創造更大的價值。

核心概念

可重構智能表面 (RIS) 能夠顯著提升低秩通道的自由度 (DoF)，特別適用於深空、海洋、無人機和衛星通訊等場景。

摘要

可重構智能表面 (RIS) 對於低秩通道的重要性

本文探討了可重構智能表面 (RIS) 在無線通訊中的應用，特別關注其在低秩通道中的作用。作者指出，RIS 作為一種提升接收信噪比、擴展覆蓋範圍和創造更多空間分集的有效工具，被視為未來無線網路（如 6G）中最具潛力的技術之一。

傳統上，RIS 主要應用於基站 (BS) 和用戶之間無線鏈路完全阻塞的特殊場景。然而，本文將其應用擴展到更一般的場景，即秩虧通道，特別是某些極低秩通道，例如無鏈路和視距 (LoS) 通道。

作者指出，在衛星、無人機通訊、海洋和深空通訊等潛在的重要低秩應用中，RIS 可以顯著提升自由度 (DoF)。通過採用分佈式 RIS 部署，可以將基站到用戶的通道自由度從 0/1 等低秩提升到全秩，從而通過每個用戶的多個空間流傳輸實現極高的速率提升。

低秩通道和全秩通道中的自由度提升

文章將多輸入多輸出 (MIMO) 無線通道分為兩種類型：秩虧通道和全秩通道。在富散射環境中，基站到用戶的通道被視為全秩通道。而沒有反射和散射路徑的傳統視距通道則是一種秩虧通道，其秩為 1，屬於極低秩通道。

最低秩通道是秩為 0 的通道，這種通道完全阻塞，用戶接收不到基站發送的任何信號能量，稱為無鏈路通道。

通過引入 RIS，視距通道的秩可以從 1（無 RIS）增加到 2（RIS 輔助），其中假設基站到 RIS 和 RIS 到用戶的通道均為視距通道。此外，如果兩個反射通道都是全秩的，則考慮到基站和 RIS 的天線數量遠大於用戶的天線數量，通道秩可以提升到用戶天線數量。

同樣，在無鏈路通道中，由於引入了 RIS，通道秩可以從 0 提升到 1 到用戶天線數量之間的範圍。

分佈式 RIS 在視距通道中的應用

文章提出了一種分佈式多 RIS 概念，以在視距通道中實現顯著的自由度提升。在這種新型分佈式模型中，多個 RIS 分佈式部署以創造更多自由度。

通過這種方式，可以在秩虧通道場景中實現點對點多流傳輸，並顯著提升傳輸速率。

未來挑戰

儘管 RIS 具有顯著的優勢，但在其應用過程中仍面臨一些挑戰，例如：

如何優化可移動 RIS 的空間位置以獲得最佳性能增益？
在近場條件下，如何計算和評估 RIS 的自由度值？
如何設計相應的波束賦形和相位調整方法，以實現從基站到用戶的多流傳輸？

總結

本文重點介紹了 RIS 作為一種關鍵的自由度增強工具在海洋、無人機、衛星和深空通訊等典型低秩場景中的巨大潛力。文章提出了一種分佈式多 RIS 部署方案，以顯著提升低秩無線環境中的通道秩。作者認為，分佈式多 RIS 將在未來實現廣泛而多樣化的應用。

自定义摘要

使用 AI 改写

生成参考文献

翻译原文

翻译成其他语言

生成思维导图

从原文生成

访问来源

arxiv.org

统计

引用

从中提取的关键见解

Which Channel, Low-rank or Full-rank, more needs RIS?

by Feng Shu, Ma... 在 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13769.pdf

Which Channel, Low-rank or Full-rank, more needs RIS?

更深入的查询

除了文中提到的應用場景外，RIS 還可以應用於哪些其他領域？

除了文中提到的深海、近空、無人機和衛星通訊等應用場景外，RIS 技術憑藉其對無線環境的調控能力，還可以在以下領域發揮重要作用：

智慧城市:  RIS 可用於智慧城市中的多種應用場景，例如：

智慧交通:  改善交通路口的訊號覆蓋，提升車聯網的通訊效率和安全性。
智慧建築:  在室內環境中部署 RIS，為智慧家居設備提供更可靠的無線連接，並實現室內定位和導航。
環境監測:  將感測器與 RIS 結合，實現對城市環境的精準監測。

智慧醫療:  在醫院等醫療場景中，RIS 可用於：

醫療設備連接:  為醫療設備提供可靠的無線連接，實現遠端醫療和監護。
病人定位和追蹤:  利用 RIS 的反射特性，實現對病人和醫療設備的精準定位和追蹤。

工業物聯網:  在工廠等工業環境中，RIS 可用於：

設備連接和數據採集:  為大量的感測器和執行器提供可靠的無線連接，實現對生產過程的實時監控和數據採集。
遠端控制和維護:  利用 RIS 的反射特性，實現對設備的遠端控制和維護。

災害救援:  在災害救援場景中，RIS 可用於：

建立臨時通訊網路:  在災區快速建立臨時通訊網路，為救援工作提供保障。
搜救工作:  利用 RIS 的反射特性，協助搜救人員尋找被困人員。
總之，RIS 作為一種新興的無線通訊技術，具有廣泛的應用前景。隨著 RIS 技術的進一步發展和成熟，相信它將在更多領域發揮重要作用。

RIS 的高昂成本和複雜部署是否會限制其大規模應用？

的確，目前 RIS 的高昂成本和複雜部署是限制其大規模應用的主要因素。具體來說：

高昂成本:  RIS 的製造成本目前仍然较高，主要體現在以下幾個方面：

大規模天線陣列:  RIS 通常需要大量的反射單元才能實現良好的性能，這導致其製造成本较高。
控制電路:  每個反射單元都需要獨立的控制電路，這也增加了 RIS 的成本。
材料:  目前用於製造 RIS 的材料成本也相對较高。


複雜部署:  與傳統的無線通訊設備相比，RIS 的部署更加複雜，主要體現在以下幾個方面：

位置選擇:  RIS 的性能很大程度上取決於其部署位置，因此需要仔細選擇部署位置。
安裝和調試:  RIS 的安裝和調試也比較複雜，需要專業人員進行操作。
維護:  RIS 的維護也比較複雜，需要定期進行檢查和維護。
然而，隨著技術的進步和產業的發展，RIS 的成本預計會逐漸降低，部署也會變得更加簡便。以下是一些可能推動 RIS 成本下降和部署簡化的因素：

規模化生產:  隨著 RIS 需求的增加，規模化生產將有助於降低其製造成本。
新材料和新技術:  新材料和新技術的應用，例如可印刷 RIS 和基於人工超材料的 RIS，有望降低 RIS 的製造成本。
人工智能和自動化:  人工智能和自動化技術的應用，可以簡化 RIS 的部署和維護工作。
總之，雖然 RIS 目前面臨著成本和部署方面的挑戰，但隨著技術的進步和產業的發展，這些挑戰將逐漸得到克服，RIS 的大規模應用也將指日可待。

如何將 RIS 與其他新興技術（如人工智能、區塊鏈）相結合，以創造更大的價值？

將 RIS 與人工智能、區塊鏈等新興技術相結合，可以充分發揮各自的優勢，創造更大的價值，推動無線通訊領域的創新和發展。以下是一些可能的結合方向：

RIS 與人工智能:

智能化的 RIS 配置:  利用人工智能算法，例如深度學習和強化學習，可以實現對 RIS 反射單元相位的智能化配置，進而優化無線通訊性能，例如最大化訊號覆蓋範圍、提升系統容量、增強安全性等。
基於人工智能的通道估計和預測:  人工智能可以用于更準確地估計和預測無線通道狀態，進而更好地配置 RIS，提升系統性能。
人工智能驅動的 RIS 資源分配:  人工智能可以用于動態地分配 RIS 資源，例如反射單元和功率，以滿足不同的應用需求。


RIS 與區塊鏈:

安全的 RIS 控制:  區塊鏈技術可以用于構建安全的 RIS 控制系統，防止未經授權的訪問和攻擊，保障無線通訊的安全性。
去中心化的 RIS 管理:  區塊鏈可以用于構建去中心化的 RIS 管理平台，實現對 RIS 資源的共享和交易，提高資源利用效率。
基於區塊鏈的 RIS 数据共享:  區塊鏈可以用于構建安全的數據共享平台，實現對 RIS 收集到的數據的安全共享，例如通道狀態信息、用戶位置信息等。
此外，還可以將 RIS 與其他新興技術相結合，例如邊緣計算、語義通訊等，以創造更大的價值。例如，可以將 RIS 與邊緣計算相結合，構建基於 RIS 的邊緣缓存系統，提升數據訪問效率；可以將 RIS 與語義通訊相結合，構建基於 RIS 的語義感知無線通訊系統，提升通訊效率和可靠性。
總之，將 RIS 與人工智能、區塊鏈等新興技術相結合，具有巨大的潜力，可以推動無線通訊領域的創新和發展，創造更大的價值。