面向新一代移動通信的智能超表面技術(shù)綜述

高子路，孫韶輝，李麗

專題：6G無線傳輸技術(shù)

面向新一代移動通信的智能超表面技術(shù)綜述

高子路1，孫韶輝2,3，李麗4

（1. 北京航空航天大學(xué)，北京 100083；2. 中信科移動通信技術(shù)股份有限公司，北京 100083；3. 無線移動通信國家重點實驗室（電信科學(xué)技術(shù)研究院有限公司），北京 100191； 4. 電信科學(xué)技術(shù)研究院，北京 100191）

智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）技術(shù)是6G的潛在關(guān)鍵技術(shù)之一，具有低成本、低功耗和易部署等特點。通過智能地調(diào)控空間中的電磁波，RIS可以輔助構(gòu)建智能可控的無線電磁環(huán)境，從而為移動通信的發(fā)展提供一種新范式。首先，對RIS的基礎(chǔ)原理、主要技術(shù)優(yōu)勢和應(yīng)用場景進(jìn)行了分析。其次，對RIS應(yīng)用于通信傳輸中的信道估計、波束成形等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探討，并給出了相關(guān)研究建議。最后，從硬件實現(xiàn)、算法設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)部署3個方面分析了目前RIS技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨的主要挑戰(zhàn)。

智能超表面；6G；信道估計；波束成形；網(wǎng)絡(luò)部署

0 引言

隨著5G的大規(guī)模商用，全球已開啟對下一代移動通信技術(shù)的研究探索。2020年2月，在瑞士日內(nèi)瓦召開的第34次國際電信聯(lián)盟工作組會議上，面向2030及未來（6G）的研究工作正式啟動[1]。相較于5G，6G技術(shù)對數(shù)據(jù)傳輸速率、連接設(shè)備密度、時延等指標(biāo)有著更高的要求，而且會將現(xiàn)有的通信場景進(jìn)行更廣泛的擴(kuò)展，以實現(xiàn)空天地海全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并實現(xiàn)任意設(shè)備之間的信息傳輸，即真正進(jìn)入萬物互聯(lián)時代[2]。

2021年6月6日，IMT-2030（6G）推進(jìn)組正式發(fā)布《6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)》白皮書[3]。其中在支持6G通信發(fā)展的潛在技術(shù)中，智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）由于其易部署、硬件成本低、功耗低等特點逐漸成為未來通信發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。

RIS是一種具有可編程電磁特性的人工電磁表面結(jié)構(gòu)，由超材料技術(shù)發(fā)展而來[4]。其表面上規(guī)則地排列了大量的電磁單元，通過對每個電磁單元施加控制信號，可以動態(tài)地調(diào)整電磁單元的電磁性質(zhì)（如容抗、阻抗和感抗等），以完成對空間電磁波的動態(tài)調(diào)控，進(jìn)而智能地調(diào)整無線傳輸信道并重構(gòu)無線傳播環(huán)境[5]。

目前，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界成立了相應(yīng)的組織和論壇并開展系列的活動，以加快RIS技術(shù)朝著商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化的方向發(fā)展。2020年6月，IMT-2030（6G）推進(jìn)組無線技術(shù)組成立了“RIS 任務(wù)組”[6]。2021年9月24日，第一屆RIS技術(shù)論壇在北京召開[7]。2022年4月7日，RIS技術(shù)聯(lián)盟在北京成立。RIS技術(shù)聯(lián)盟的成立能夠有效促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的研究，并且推進(jìn)RIS技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)化以及產(chǎn)業(yè)化等方面工作的開展，共同打造RIS生態(tài)[8]。

為了驗證RIS技術(shù)的可行性，國內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)對基于RIS的通信系統(tǒng)開展了一系列的測試驗證工作。

國內(nèi)方面，中國移動聯(lián)合東南大學(xué)在室外環(huán)境下開展了RIS測試驗證，測試結(jié)果表明，RIS可使得小區(qū)邊緣覆蓋平均提升3～4 dB，邊緣用戶設(shè)備（user equipment，UE）的吞吐量提升約10倍以上[9]。中興通訊聯(lián)合中國電信完成了業(yè)界首個5G高頻外場的RIS測試驗證工作，在距離5G高頻（26 GHz頻段）基站（base station，BS）150 m以上的非視距覆蓋盲區(qū)或弱區(qū)，利用RIS可使得UE的接收信號強度提升12.5 dB[10]。清華大學(xué)制作了包含256個2 bit離散相位控制單元的RIS設(shè)備，該設(shè)備在2.3 GHz頻段可以實現(xiàn)21.7 dBi的天線增益，而在28.5 GHz頻段的天線增益為 19.1 dBi[11]。

國外方面，日本DoCoMo公司在2018年針對RIS開展了世界上首個外場測試工作，測試結(jié)果表明，在28 GHz頻段使用RIS可以提升500 Mbit/s的通信速率[12]。美國麻省理工學(xué)院搭建了工作于2.4 GHz非授權(quán)頻段的測試平臺RFocus，測試結(jié)果表明，在室內(nèi)場景中可利用RIS提升2倍的信道容量[13]。美國加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校在商用多輸入多輸出（multiple input multiple output，MIMO）無線保真（wireless fidelity，Wi-Fi）網(wǎng)絡(luò)中開展了關(guān)于RIS的測試工作，最終測得RIS可將Wi-Fi范圍從30 m擴(kuò)展到45 m，并使得接收信號區(qū)域的數(shù)據(jù)速率增加了1倍[14]。

雖然RIS在移動通信領(lǐng)域?qū)τ谛阅艿奶嵘酗@著的效果，但是在實際的工程應(yīng)用中仍存在著諸多問題與挑戰(zhàn)。本文將從基礎(chǔ)原理、主要技術(shù)優(yōu)勢、應(yīng)用場景、關(guān)鍵技術(shù)和主要挑戰(zhàn)等方面對RIS技術(shù)進(jìn)行較全面的總結(jié)與探討。

1 概述

1.1 基礎(chǔ)原理

電磁超材料是通過人工合成的方式，制作成的具有一定電磁性質(zhì)并且以周期性結(jié)構(gòu)進(jìn)行排列的復(fù)合材料。其主要有兩個基本特征：以人工方式進(jìn)行合成，并且其電磁性質(zhì)不取決于材料本身而由其中的人工結(jié)構(gòu)決定[15]。

RIS正是基于電磁超材料的技術(shù)發(fā)展而來，它是一種以人工方式加工或合成的具有特殊電磁性質(zhì)的二維表面。RIS硬件架構(gòu)如圖1所示，其展示了一種典型的RIS硬件架構(gòu)，包含3層底板和一個智能控制器[16]。最外層底板是介電基板，其上規(guī)則地排列了大量的電磁單元，這些電磁單元通常由金屬、介質(zhì)和可調(diào)元件構(gòu)成，其中可調(diào)元件可以是變?nèi)荻O管、正—本征—負(fù)（positive- intrinsic-negative，PIN）二極管[5]等（圖1展示的電磁單元的可調(diào)元件是PIN二極管）。通過控制其中可調(diào)元件的偏置電壓，可以調(diào)整電磁單元的電磁性質(zhì)，進(jìn)而以可編程的方式更改入射電磁波的電磁參數(shù)（如相位、幅度等）[17]，從而達(dá)到對電磁波的智能調(diào)控。中間層底板是銅底板，其主要作用是避免信號能量的泄露。最內(nèi)層底板是一個控制電路板，其主要作用是對每個電磁單元施加控制信號，進(jìn)而調(diào)整每個電磁單元的電磁性質(zhì)。控制電路板的控制信號由與其相連的智能控制器來觸發(fā)。在實際應(yīng)用中，現(xiàn)場可編程門陣列（field programmable gate array，F(xiàn)PGA）可以作為RIS的智能控制器[16]。

圖1 RIS硬件架構(gòu)

目前研究的RIS主要通過數(shù)字指示信息的方式，完成對入射電磁波的相位調(diào)控。利用不同的數(shù)字指示信息對RIS的電磁單元進(jìn)行編碼，其中不同的編碼狀態(tài)表示電磁單元的不同相位響應(yīng)[18]，從而可以對入射電磁波的相位產(chǎn)生相應(yīng)的相位偏轉(zhuǎn)。以1 bit信息調(diào)控為例，此時每個RIS的電磁單元可產(chǎn)生0和π的相位響應(yīng)，進(jìn)而對入射電磁波的相位產(chǎn)生0或π的相位偏轉(zhuǎn)。而在2 bit的信息調(diào)控中，每個RIS的電磁單元可產(chǎn)生0、π/2、π和3π/2的相位響應(yīng)，進(jìn)而可以對入射電磁波的相位產(chǎn)生0、π/2、π或3π/2的相位偏轉(zhuǎn)[4]。

數(shù)字指示信息的編碼位數(shù)增加，可以使得RIS的電磁單元產(chǎn)生更多的相位響應(yīng)，進(jìn)而對電磁波的調(diào)控也就更加靈活，但是對電磁單元的設(shè)計要求也會更高。

1.2 主要技術(shù)優(yōu)勢

相較于傳統(tǒng)的通信設(shè)備，RIS在硬件成本、功耗等方面均有明顯的優(yōu)勢。

（1）硬件成本低

對于傳統(tǒng)的相控陣，移相器、功率放大器等器件需要連接到每個天線單元[19]，以實現(xiàn)模擬域的波束成形。相比之下，RIS不需要配置大量的移相器、功率放大器等器件，而只是在每個電磁單元中集成了PIN二極管或變?nèi)荻O管等硬件成本較低的器件，通過控制這些器件的偏置電壓即可改變每個電磁單元的相位響應(yīng)，進(jìn)而實現(xiàn)模擬域的波束成形。因此，相較于傳統(tǒng)的相控陣，RIS的硬件成本相對較低。

（2）功耗低

RIS上的電磁單元以無源的單元為主，并且其作用主要是對入射信號的相位進(jìn)行智能調(diào)控，而沒有對信號進(jìn)行功率放大的能力。除此之外，相較于傳統(tǒng)的通信設(shè)備，RIS沒有功耗較大的器件，因此RIS在功耗方面有很大的優(yōu)勢。

文獻(xiàn)[20]介紹了一種工作頻率為5.8 GHz且包含1 100個電磁單元的RIS原型設(shè)計，并實際測得該RIS的總功耗為0.934 W。RIS功耗細(xì)目見表1，其給出了該RIS上每個器件單元的功耗測試結(jié)果，可以看出，RIS上所有器件單元的功耗整體偏低，從而保證了RIS有著較低的功耗。

表1 RIS功耗細(xì)目

（3）易部署

RIS是一種二維結(jié)構(gòu)的電磁超表面，其面板的厚度比無線電磁波的波長要小很多[5]，整體較為輕薄，且沒有集成大量復(fù)雜的硬件設(shè)備。因此，其部署的方式相較于傳統(tǒng)的通信設(shè)備也就更為靈活，可以部署在車輛、建筑物的表面、室內(nèi)墻壁等。另外，RIS包含的電磁單元數(shù)量可根據(jù)實際通信需求進(jìn)行調(diào)整，這就使得其部署的靈活性大大增加。

（4）不會引入額外時延和熱噪聲

傳統(tǒng)的通信設(shè)備在對信號進(jìn)行接收、處理和發(fā)送時，會引入額外的處理時延和熱噪聲。而RIS僅依靠無源電磁單元的物理特性完成對于入射信號的相位調(diào)控，而沒有信號處理的過程，因此不會引入額外的信號處理時延，也不會引入熱噪聲。

1.3 應(yīng)用場景

（1）空間補盲

在通信場景中，BS與UE之間的直視鏈路有可能被障礙物阻擋，導(dǎo)致BS與UE之間無法正常通信，空間補盲示意圖如圖2所示。通過在通信場景中部署RIS，可以在BS和UE之間建立新的通信鏈路，使得BS發(fā)射的信號通過RIS進(jìn)行中轉(zhuǎn)，從而繞過障礙物到達(dá)UE[16]。

（2）邊緣覆蓋增強與干擾抑制

BS的發(fā)射功率有限，使得處在小區(qū)邊緣UE的接收信號質(zhì)量較差。尤其在高頻段，信號的衰落會更大，就會導(dǎo)致信號傳輸?shù)木嚯x有限，從而影響小區(qū)邊緣UE的通信質(zhì)量。通過在BS和UE之間部署RIS，可以對BS的發(fā)射信號進(jìn)行接力，除此之外，通過調(diào)整RIS電磁單元的相位實現(xiàn)波束成形，也有利于信號的增強，從而提升邊緣小區(qū)UE的接收信號質(zhì)量。邊緣覆蓋增強示意圖如圖3所示。

圖2 空間補盲示意圖

圖3 邊緣覆蓋增強示意圖

另外，當(dāng)UE處于小區(qū)邊緣時，會受到相鄰小區(qū)BS的干擾[16]。通過在UE和服務(wù)該UE的BS之間部署RIS，并合理地設(shè)計RIS的電磁單元的相位，可以實現(xiàn)有用信號的增強和干擾信號的抑制。干擾抑制示意圖如圖4所示。

圖4 干擾抑制示意圖

（3）提升系統(tǒng)吞吐量

利用RIS低成本、低功耗、易部署的特點，可以實現(xiàn)RIS在移動通信網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模部署，為通信網(wǎng)絡(luò)增加額外有效的信息傳輸路徑，以提高信號傳輸?shù)膹?fù)用增益和接收信號的穩(wěn)定性，并極大地提升系統(tǒng)的吞吐量。提升系統(tǒng)吞吐量示意圖如圖5所示。

圖5 提升系統(tǒng)吞吐量示意圖

（4）發(fā)射機(jī)設(shè)計

傳統(tǒng)的無線發(fā)射機(jī)包含了大量的功率放大器、混頻器和濾波器等硬件設(shè)備，會導(dǎo)致很高的功耗和硬件成本[21]。而RIS的硬件成本和功耗都相對較低，并且其陣列相對較大可以帶來較高的陣列增益。另外，僅通過改變RIS上每個電磁單元的相移即可實現(xiàn)對波束的靈活控制。因此，可以將RIS代替?zhèn)鹘y(tǒng)的相控陣來進(jìn)行發(fā)射機(jī)的設(shè)計?；赗IS的發(fā)射機(jī)設(shè)計示意圖如圖6所示。

（5）其他新型應(yīng)用

在通信場景中，RIS的引入還會激發(fā)一些新的應(yīng)用，如利用RIS輔助定位、無人機(jī)通信、車聯(lián)網(wǎng)通信、無線能量與信息傳輸?shù)取?/p>

●RIS輔助定位：在傳統(tǒng)的通信中，定位的精度往往受BS部署的位置、BS的數(shù)量等因素的影響。由于RIS部署靈活且功耗相對較低，因此可以在通信場景中的合適位置進(jìn)行RIS的部署，以輔助BS進(jìn)行定位，提高定位的精度[22]。

圖6 基于RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計示意圖

●車聯(lián)網(wǎng)通信：在車聯(lián)網(wǎng)通信中，車輛的移動較快，使得車輛之間很難保證有效的通信，通過將RIS部署在車輛或建筑物上可以有效提高通信的質(zhì)量[23-25]。

●無人機(jī)通信：無人機(jī)具有機(jī)動性強的特點，往往被用于在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)建立快速而有效的通信鏈路。為了有效提高通信的質(zhì)量，可以將RIS裝載在無人機(jī)上以作為低空飛行的中繼站，也可以將RIS部署在合適的地面或建筑物上，以將發(fā)射端的信號反射到無人機(jī)上[26-27]。

●無線能量與信息傳輸：電磁波既可以傳輸信息也可以傳輸能量，而RIS可以實現(xiàn)對電磁波的智能調(diào)控，因此可以利用RIS進(jìn)行能量的傳輸或信息與能量的同時傳輸，以提高通信的質(zhì)量[28]。

在通信場景中，RIS的引入使得智能調(diào)控電磁波成為可能，這就為信息的傳輸和處理帶來了新的轉(zhuǎn)變，使得在未來的通信系統(tǒng)中利用RIS產(chǎn)生更多新型的應(yīng)用。

2 關(guān)鍵技術(shù)

RIS的關(guān)鍵技術(shù)包括信道建模、信道估計和波束成形等，這些關(guān)鍵技術(shù)的研究決定了RIS在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用場景和實現(xiàn)方式等。

2.1 信道建模

過于簡單的信道模型，可能會誤導(dǎo)信道估計、波束成形等關(guān)鍵技術(shù)的算法設(shè)計，進(jìn)而影響性能的評估。因此，在基于RIS的通信場景中，建立準(zhǔn)確而高效的無線信道模型是保證無線通信系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)評估合理性的基礎(chǔ)[6]。

目前，基于RIS的信道測量與建?？紤]了大尺度衰落特性（路徑損耗、陰影衰落等）、小尺度衰落特性（多徑效應(yīng)、信道相關(guān)性等）、近場與遠(yuǎn)場的部署差異和RIS單元的電磁特性等方面。

文獻(xiàn)[29]通過對RIS的物理和電磁特性進(jìn)行研究，針對遠(yuǎn)場波束成形場景、近場波束成形場景和近場廣播場景建立了RIS輔助無線通信系統(tǒng)的自由空間路徑損耗模型，揭示了基于RIS的路徑損耗模型與發(fā)射機(jī)/接收機(jī)到RIS的距離、RIS單元尺寸、近/遠(yuǎn)場效應(yīng)和RIS單元輻射模式之間的關(guān)系。最后通過實驗測量，驗證了該路徑損耗模型的有效性。

文獻(xiàn)[30]考慮了由RIS單元的硬件特性（如插入損耗）而引起的單元反射效率的不同對于路徑損耗模型的影響。而且根據(jù)RIS單元低功耗、低增益的特點，給出了適合于RIS單元的模型。另外考慮到當(dāng)RIS距離發(fā)射機(jī)和接收機(jī)均較遠(yuǎn)時，信號在RIS上的傳播并非絕對的鏡面反射，并通過分析給出了不同頻率、不同單元反射效率等情況下入射信號在RIS上達(dá)到鏡面反射所需的RIS大小。最后通過仿真，對所提出的路徑損耗模型進(jìn)行了測試與驗證。

文獻(xiàn)[31]在基于RIS輔助無線通信系統(tǒng)的場景下，提出了端到端、電磁兼容、互耦感知和單元幅度與相位響應(yīng)耦合的電磁通信模型。該模型與傳統(tǒng)的通信理論框架具有內(nèi)在的相容性，可以用于物理兼容的建模、分析和RIS輔助通信的優(yōu)化。

在文獻(xiàn)[32]中，作者認(rèn)為在基于各向同性散射環(huán)境下的RIS輔助無線通信系統(tǒng)中不應(yīng)該假設(shè)獨立同分布的瑞利衰落，并推導(dǎo)了一個與空間相關(guān)的瑞利衰落模型，而且證明了該模型在各向同性散射環(huán)境下的有效性。

目前，關(guān)于RIS的信道建模的研究大多建立在衍射模型的基礎(chǔ)上，未來可重點從電磁學(xué)的角度研究RIS單元的電磁特性對于信道建模的影響，包括電磁單元的互耦特性、極化特性等。另外，在目前的理論分析中往往將RIS單元建模為理想的反射單元，而實際的單元響應(yīng)可能受信號的入射角度與出射角度、入射信號的極化方向等因素的影響[33]。因此，未來可針對RIS單元的信號響應(yīng)模型開展更多的仿真評估與實際測試。

除了考慮RIS單元自身特性對于信道建模的影響，還可考慮不同頻段、不同業(yè)務(wù)和不同部署場景下關(guān)于RIS的信道測量與建模，這對于RIS的實際應(yīng)用有著極大的意義。

2.2 信道估計

在傳統(tǒng)的無線通信中，只存在BS和UE之間的直視信道，而RIS的引入會在通信場景中增加BS與RIS之間的信道和RIS與UE之間的信道，導(dǎo)致在基于RIS的通信場景中，需要完成上述3段信道的估計，這就增加了信道估計的難度。而且RIS的陣列相對較大，使得BS-RIS-UE的級聯(lián)信道的維度相對較高，相應(yīng)地增加了算法設(shè)計的復(fù)雜度。除此之外，目前研究的RIS大多配備的是無源電磁單元，沒有信號處理的能力，這就使得信道信息的獲取變得更加困難。

文獻(xiàn)[34]認(rèn)為BS-RIS信道對于所有UE的級聯(lián)信道而言為公共信道，因此所有UE的級聯(lián)信道之間存在相關(guān)性，并能夠以相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相互表示。因此在完成BS與某個UE的級聯(lián)信道估計后，只需要估計其他UE的級聯(lián)信道與該UE的級聯(lián)信道之間的相關(guān)系數(shù)，即可完成剩余UE的級聯(lián)信道的估計，從而減小了算法的復(fù)雜度。

文獻(xiàn)[35]認(rèn)為BS-RIS信道對于所有UE的級聯(lián)信道而言為公共信道，而在RIS或者不同UE附近存在一定數(shù)量的公共散射體。這就導(dǎo)致在所有UE的角度域級聯(lián)信道中存在公共非零行和一定數(shù)量的公共非零列，該性質(zhì)被稱為“雙結(jié)構(gòu)稀疏性”，通過利用該性質(zhì)可以對正交匹配追蹤（orthogonal matching pursuit，OMP）算法做進(jìn)一步改進(jìn)。最后結(jié)果表明，利用該算法可以在減少導(dǎo)頻開銷的情況下有效地進(jìn)行信道估計。

文獻(xiàn)[36]將信道估計分成初始信道估計和常規(guī)信道估計兩種情況。在初始信道估計中，BS-RIS的信道是未知的，首先通過對RIS斷電的方式進(jìn)行BS-UE信道的估計，然后通過迭代求解不動點方程的方式估計BS-RIS信道，最后利用最小二乘（least square，LS）法對RIS-UE信道進(jìn)行估計。在常規(guī)信道估計中，由于BS和RIS的位置相對固定，因此不需要頻繁地估計，并假設(shè)BS-RIS信道已知。可以通過多次改變RIS的相位陣來獲得多個信道測量方程，從而完成RIS-UE信道和BS-UE信道的估計。

文獻(xiàn)[37]通過矩陣分解和矩陣補全兩個階段來設(shè)計算法以完成級聯(lián)信道的估計。在矩陣分解階段，利用雙線性廣義近似消息傳遞算法來從接收信號中恢復(fù)得到BS-RIS信道和RIS-UE信道與導(dǎo)頻信號的乘積矩陣。在矩陣補全階段，利用黎曼流形梯度的算法從RIS-UE信道與導(dǎo)頻信號的乘積矩陣中恢復(fù)出RIS-UE的信道。

文獻(xiàn)[38]認(rèn)為BS和RIS的位置相對固定，因此BS-RIS信道變化緩慢而不需要被頻繁地估計。而UE處于移動狀態(tài)，導(dǎo)致BS-UE信道和RIS-UE信道的變化較快，因此需要被頻繁地估計。在進(jìn)行BS-RIS的信道估計時，由BS向RIS發(fā)送下行導(dǎo)頻信號，導(dǎo)頻信號經(jīng)RIS反射后再由BS接收，然后利用基于坐標(biāo)下降的算法來恢復(fù)BS-RIS信道。在得到BS-RIS信道的估計結(jié)果后，利用LS算法即可對BS-UE信道和RIS-UE信道進(jìn)行估計。

文獻(xiàn)[39]首先介紹了一種無源單元與有源單元混合的RIS架構(gòu)，在該架構(gòu)中將射頻鏈與有源RIS單元相連接以提升信道估計的性能。結(jié)合該RIS結(jié)構(gòu)，提出了一種基于壓縮感知的寬帶信道估計方案，方法是采用同步OMP算法對多個子載波進(jìn)行聯(lián)合信道估計。此外，利用角度時延域的MIMO信道矩陣的相關(guān)性，提出了一種新型的深度去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)一步提高信道估計的性能。

在目前的信道估計方案設(shè)計中，可以考慮利用信道本身的特性（如信道具有稀疏性或信道衰落系數(shù)滿足某種特定分布方式等）來設(shè)計信道估計的方案，并且還可通過設(shè)計RIS相位、導(dǎo)頻序列等來輔助完成信道的估計。不過RIS的陣列較大，使得目前的信道估計算法復(fù)雜度較高，因此未來應(yīng)重點關(guān)注低復(fù)雜度算法設(shè)計。另外，為了滿足未來RIS的泛在部署的需求，可考慮多RIS場景下的信道信息獲取的問題。

2.3 波束成形

通過調(diào)控RIS上每個單元的相位，可以使得RIS形成特定方向的波束。因此在基于RIS的通信系統(tǒng)中，除了收發(fā)端的數(shù)字預(yù)編碼設(shè)計與模擬波束成形設(shè)計，還需要考慮RIS的模擬波束成形設(shè)計?；赗IS通信系統(tǒng)的波束成形設(shè)計如圖7所示。

在基于RIS輔助的通信系統(tǒng)中，解決波束成形設(shè)計問題一般從最優(yōu)化的角度出發(fā)。主要是通過優(yōu)化發(fā)射端的預(yù)編碼矩陣、RIS相位陣和接收端的合并矩陣等參數(shù)來使目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化，常見的目標(biāo)函數(shù)包括系統(tǒng)速率和、信干噪比（signal to interference plus noise ratio，SINR）、發(fā)射端功耗等。如何把優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成凸優(yōu)化是波束成形設(shè)計的關(guān)鍵問題。

圖7 基于RIS通信系統(tǒng)的波束成形設(shè)計

文獻(xiàn)[40]針對多用戶場景下的多輸入單輸出（multiple input single output，MISO）系統(tǒng)提出了一種混合波束成形方案，該方案通過以系統(tǒng)速率和最大化為目標(biāo)將優(yōu)化問題拆分成兩個子問題，以分別迭代優(yōu)化發(fā)射端預(yù)編碼矩陣和RIS相位陣。在發(fā)射端預(yù)編碼陣的優(yōu)化子問題中，優(yōu)化問題被視為功率分配問題，通過獲得最優(yōu)功率分配以得到最優(yōu)的發(fā)射端預(yù)編碼矩陣。在RIS相位陣的優(yōu)化子問題中，利用外逼近法求解半定規(guī)劃問題，以獲得最優(yōu)的RIS相位陣。

文獻(xiàn)[41]采用流形優(yōu)化的算法解決單用戶場景下的MIMO系統(tǒng)中的波束成形設(shè)計問題，目的是通過聯(lián)合優(yōu)化RIS相位、BS和UE的混合預(yù)編碼矩陣與混合合并矩陣來最大化頻譜效率。仿真結(jié)果表明，該方法可以在較小的信道矩陣條件數(shù)下實現(xiàn)較好的性能，并且算法的實現(xiàn)復(fù)雜度相對較低。

文獻(xiàn)[42]考慮了單用戶場景和多用戶場景下的MISO系統(tǒng)中的波束成形設(shè)計問題，目標(biāo)是通過聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射端預(yù)編碼和RIS相位，最小化發(fā)射端的發(fā)射功率。在單用戶場景中，該優(yōu)化問題可以被轉(zhuǎn)變成整數(shù)線性規(guī)劃問題，然后可以利用分支界限法獲得該問題的最優(yōu)解，緊接著為了降低復(fù)雜度，提出了一種連續(xù)細(xì)化算法來求得該問題的次優(yōu)解。另外，可以將該連續(xù)細(xì)化算法推廣到多用戶場景中，并考慮在發(fā)射端進(jìn)行次優(yōu)迫零線性預(yù)編碼來提高性能。

文獻(xiàn)[43]研究了基于RIS的正交頻分多址（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系統(tǒng)下的波束成形設(shè)計問題，目標(biāo)是通過迭代優(yōu)化發(fā)射端的發(fā)射功率和RIS相位來使得所有子載波的系統(tǒng)速率和最大化。其中，發(fā)射端的最優(yōu)功率分配采用的是注水算法，而最優(yōu)RIS相位是通過流形優(yōu)化的方法來對分式規(guī)劃問題進(jìn)行求解而得到的。

文獻(xiàn)[44]考慮了完美信道狀態(tài)信息和非完美信道狀態(tài)信息的情況下，RIS輔助多用戶的MISO通信場景下的波束成形設(shè)計問題，目標(biāo)是通過聯(lián)合設(shè)計發(fā)射端波束成形和RIS相位來使得所有用戶的加權(quán)速率和最大化。在完美信道狀態(tài)信息的設(shè)置下，利用分式規(guī)劃的方法將優(yōu)化問題分解成多個不相交的塊，并基于塊坐標(biāo)下降的方法來對該問題進(jìn)行求解。另外，可將該方法擴(kuò)展至非完美信道狀態(tài)信息的情況，并利用隨機(jī)連續(xù)凸逼近的方法來對該問題進(jìn)行求解。

由于RIS包含了大量的電磁單元，計算每個RIS單元的反射系數(shù)以獲得最優(yōu)波束往往具有較高的復(fù)雜度。因此，在波束成形方案的設(shè)計中，需要權(quán)衡性能與算法復(fù)雜度之間的關(guān)系。另外，目前大多考慮的是單RIS場景下的波束成形設(shè)計，而為了實現(xiàn)系統(tǒng)容量的提升，未來必然會考慮RIS的大規(guī)模部署，因此多RIS場景下的波束成形設(shè)計也會是未來研究的主要問題之一。

2.4 定位

在傳統(tǒng)的基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的無線定位中，定位的精度往往受基站部署位置以及部署數(shù)量的限制。而RIS具有硬件成本低、易部署的特點，因此可以將其靈活地布置在基站服務(wù)范圍內(nèi)部，以輔助基站進(jìn)行定位。另外，由于RIS上配備了大量的電磁單元并且具有智能調(diào)控電磁波的特點，因此可以提升其對信號的空間分辨率，以及減弱多徑信號對定位誤差的影響，最終提升定位的精度。

文獻(xiàn)[45]推導(dǎo)出了UE相較于RIS的不同位置的費雪信息矩陣和克拉美羅（Cramér–Rao，CR）下界，并分析了RIS相位的不確定對于CR下界的影響。另外，還研究了不同的RIS部署方式對于CR下界的影響。結(jié)果表明，在總面積相同的情況下，多個RIS的分布式部署相較于單個RIS的集中式部署更有利于定位精度的提升。

文獻(xiàn)[46]考慮的是利用最優(yōu)化的方法提升室內(nèi)場景下多用戶定位的精度的問題。具體方法是，利用路徑損耗、用戶實際所處位置與被估計位置的距離、用戶位于不同位置處的先驗概率等參數(shù)構(gòu)造出定位損失函數(shù)，然后利用全局下降算法對RIS相位進(jìn)行優(yōu)化，以得到使得目標(biāo)損失函數(shù)最小時的RIS相位，從而提高利用接收信號強度進(jìn)行定位時的精度。結(jié)果表明，相較于現(xiàn)有的方法，該方法能明顯減小定位的誤差。

文獻(xiàn)[47]考慮的是發(fā)射端與接收端的直視鏈路被阻擋，而利用RIS輔助MIMO系統(tǒng)進(jìn)行精確定位和高數(shù)據(jù)速率傳輸?shù)膯栴}。首先，基于分層碼本來分別設(shè)計RIS相位和接收端的合并矩陣，然后利用挑選的碼字和接收的信號對RIS至接收端信道的發(fā)射角、到達(dá)角和到達(dá)時間進(jìn)行估計，最后利用這些被估計的參數(shù)可以計算出接收端相對于RIS的坐標(biāo)和方向，從而達(dá)到對接收端進(jìn)行定位的目的。

文獻(xiàn)[48]研究了OFDM系統(tǒng)中近場的非視距（non-line of sight，NLOS）場景下，RIS輔助BS進(jìn)行UE定位的問題。首先通過設(shè)計RIS相位序列為離散傅里葉變換（discrete Fourier transform，DFT）指數(shù)序列或二進(jìn)制哈達(dá)瑪序列，實現(xiàn)接收信號中直視信道分量與級聯(lián)信道分量的拆分，并且可以減小之后的信號到達(dá)時間（time of arrival，TOA）估計的誤差。之后，進(jìn)行第一到達(dá)路徑的TOA的估計，并根據(jù)估計值進(jìn)行到達(dá)時間差（time difference of arrival，TDOA）的計算，以抵消非同步系統(tǒng)中初始時刻的影響。最后再根據(jù)線性LS算法完成對UE位置的估計。結(jié)果表明，該方法即使在RIS受阻塞的情況下，也能達(dá)到較好的定位精度。

由于RIS大多配備的是無源電磁單元，不具備信號處理的能力，因此基站對于RIS的精確控制對于RIS輔助定位的效果有很大的影響。另外，在RIS輔助定位的方案設(shè)計中，還需考慮RIS的部署方式、與基站的時間同步匹配等問題。

目前，關(guān)于RIS輔助定位的研究主要針對的是靜態(tài)、低速移動的場景，未來可考慮高速移動場景下的RIS輔助定位的方案設(shè)計。

2.5 無線能量與信息傳輸

隨著通信業(yè)務(wù)的增加以及數(shù)據(jù)傳輸速率的增長，未來通信網(wǎng)絡(luò)中會存在大量的通信設(shè)備以滿足相應(yīng)的通信需求。為了保證通信的可靠性，不僅要保證對于通信設(shè)備的有效數(shù)據(jù)傳輸，還要保證對于通信設(shè)備的有效能量供應(yīng)。

目前，通過射頻傳輸實現(xiàn)有效的能量傳輸，在工程上得到了有效的應(yīng)用。但是受路徑損耗、陰影衰落和多徑衰落的影響，尤其是當(dāng)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的距離較遠(yuǎn)時，其能量效率通常較低。由于RIS可以智能地調(diào)控電磁波，因此利用RIS可以輔助能量的傳輸甚至信息與能量的同傳，以提高通信的質(zhì)量[28]。

目前基于RIS的無線能量與信息的傳輸主要包含3個系統(tǒng)方案，分別為無線能量傳輸（wireless energy transmission，WET）、無線攜能通信（simultaneous wireless information and power transfer，SWIPT）和無線能量通信網(wǎng)絡(luò)（wireless powered communication network，WPCN）[28]。

在WET方案中，發(fā)射端傳輸能量信號給接收端，而RIS可以作為中繼來輔助能量信號的傳輸。無線能量傳輸示意圖如圖8所示。

圖8 無線能量傳輸示意圖

在SWIPT方案中，發(fā)射端既可以發(fā)送信息信號給信息接收設(shè)備，也可以發(fā)送能量信號給能量接收設(shè)備，而RIS作為中繼來同時輔助信息信號與能量信號的傳輸。無線攜能通信示意圖如圖9所示。

圖9 無線攜能通信示意圖

在WPCN中，發(fā)射端首先發(fā)送能量信號給接收設(shè)備，之后接收設(shè)備利用接收到的能量將信息信號傳輸給發(fā)射端。在該方案中，接收設(shè)備同時具備信息信號接收和能量信號接收的功能，并且信息信號的傳輸與能量信號的傳輸是在不同的鏈路中進(jìn)行。無線能量通信網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖10所示。

目前，為了解決基于RIS通信場景下的無線能量與信息傳輸?shù)膯栴}，主要是利用最優(yōu)化的方法。通過優(yōu)化發(fā)射端的波束成形向量、RIS相位、功率分配等參數(shù)來使得目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化，常見的目標(biāo)函數(shù)包括系統(tǒng)吞吐量、能量接收設(shè)備的接收功率等。

文獻(xiàn)[49]考慮了WPCN中，RIS輔助用戶的協(xié)作傳輸問題。目標(biāo)是通過利用半定松弛規(guī)劃方法，對能量信號與信息信號的傳輸時間、分配的功率以及RIS相位進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，以最大化系統(tǒng)的吞吐量。仿真結(jié)果表明，在WPCN中使用RIS輔助用戶的協(xié)作傳輸，可以有效提高系統(tǒng)的吞吐量。

文獻(xiàn)[50]考慮的是RIS輔助多用戶MISO通信場景下的SWIPT系統(tǒng)。目標(biāo)是在所有信息接收用戶的SINR和發(fā)射端最大發(fā)射功率的約束下，利用半定松弛規(guī)劃方法迭代優(yōu)化發(fā)射端的有源信息波束成形向量、能量信號的協(xié)方差矩陣和RIS相位，以最大限度地提高所有能量信號接收用戶的最小接收功率。數(shù)值結(jié)果表明，與未部署RIS、發(fā)射端未采用能量信號波束成形等的基準(zhǔn)方案相比，本文所提出的RIS輔助多用戶的SWIPT系統(tǒng)有顯著的性能提升。

圖10 無線能量通信網(wǎng)絡(luò)示意圖

文獻(xiàn)[51]考慮的是RIS輔助多用戶MISO通信場景下的SWIPT系統(tǒng)。目標(biāo)是通過聯(lián)合優(yōu)化發(fā)射端的波束成形向量和RIS相位，以最大限度地提高能量接收用戶的最大加權(quán)功率和。仿真結(jié)果表明，通過部署RIS來輔助SWIPT系統(tǒng)可以顯著提高性能增益。此外，最后驗證表明在該系統(tǒng)中如果對發(fā)射端的能量信號做波束成形，不僅會消耗發(fā)射端的發(fā)射功率，還會對信息信號的接收用戶產(chǎn)生干擾，由此帶來性能上的損失。

由于無線能量與信息傳輸?shù)膯栴}，既包含了信息信號的傳輸，還包含了能量信號的傳輸，因此相較于傳統(tǒng)場景下的傳輸方案設(shè)計，還需要考慮兩種信號的時間分配、功率分配和不同信號間的干擾等問題，以在信息傳輸速率和收集的能量之間達(dá)到平衡。

目前主要是針對傳統(tǒng)通信場景下的無線能量與信息傳輸問題進(jìn)行方案設(shè)計，未來還可考慮車聯(lián)網(wǎng)通信、無人機(jī)通信等新型應(yīng)用場景下的傳輸方案設(shè)計問題。

2.6 發(fā)射機(jī)與接收機(jī)設(shè)計

RIS分為反射式和透射式兩種類型[21]。對于反射型RIS，入射電磁波經(jīng)過RIS單元的調(diào)控后轉(zhuǎn)換為反射電磁波輻射出去；對于透射型RIS，入射電磁波經(jīng)過RIS單元的調(diào)控后會透過RIS轉(zhuǎn)換為透射電磁波向外輻射。利用RIS對于電磁波的智能調(diào)控能力，可以將反射型RIS和透射型RIS應(yīng)用于發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的設(shè)計中，以降低硬件成本和功耗。反射型RIS與透射型RIS如 圖11所示。

圖11 反射型RIS與透射型RIS

基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計如圖12所示[52]，在該發(fā)射機(jī)中使用RIS代替?zhèn)鹘y(tǒng)的相控陣以完成信號的直接調(diào)制和發(fā)射。其中，射頻信號發(fā)生器產(chǎn)生單音載波信號，并經(jīng)過饋源天線照射在RIS上，然后通過發(fā)射端數(shù)字基帶產(chǎn)生的控制信號調(diào)節(jié)RIS單元的反射系數(shù)，從而完成對入射電磁波的調(diào)控[21]。

在圖12展示的基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計中，每個模塊的功能如下。

圖12 基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計

●中央控制器：中央控制器為整個系統(tǒng)提供了可編程環(huán)境，生成了系統(tǒng)中的信息數(shù)據(jù)流、幀結(jié)構(gòu)等，并對其他模塊進(jìn)行必要的控制。

●數(shù)據(jù)和控制接口：作為中央控制器和其他模塊的接口，實現(xiàn)了中央控制器對其他模塊的控制，提供了必要的數(shù)據(jù)交換。

●FPGA+數(shù)模轉(zhuǎn)換器模塊：實現(xiàn)了RIS相位數(shù)字控制序列的采樣率調(diào)控，并將數(shù)字控制序列轉(zhuǎn)換為模擬電壓信號序列，作為控制電路板的輸入信號。

●控制電路板：控制電路板將輸入的模擬電壓信號進(jìn)行放大，然后將其分配到RIS上的每個電磁單元以調(diào)節(jié)所有RIS單元的反射系數(shù)。

●直流電源：為控制電路板上的電壓放大電路提供電壓源。

●定時模塊：為FPGA+數(shù)模轉(zhuǎn)換器模塊和射頻信號發(fā)生器提供相同的參考時鐘。

●饋源天線與射頻信號發(fā)生器：射頻信號發(fā)生器產(chǎn)生單音載波信號，并經(jīng)過饋源天線照射在RIS上。

在基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計中，基帶模塊可以直接連接到RIS的電磁單元上，而不需要常規(guī)的射頻鏈路[52]。另外，相較于傳統(tǒng)的相控陣，基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)僅需要在射頻信號發(fā)射器中配置一個窄帶功率放大器來控制單音載波信號的功率，而不需要配置大量的功率放大器。因此，相較于傳統(tǒng)的相控陣，基于反射型RIS的發(fā)射機(jī)避免了大量的功率放大器、移相器和濾波器等硬件的使用，從而顯著降低了硬件成本和復(fù)雜度。

圖13 基于透射型RIS的接收機(jī)設(shè)計

目前，針對基于RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計已有大量的研究和驗證工作，包括基于RIS的二進(jìn)制頻移鍵控（binary frequency shift keying，BFSK）發(fā)射機(jī)設(shè)計[53]、基于RIS的正交相移鍵控（quadrature phase shift keying，QPSK）發(fā)射機(jī)設(shè)計[54]、基于RIS的8相移鍵控（8 phase shift keying，8PSK）發(fā)射機(jī)設(shè)計[55]、基于RIS的正交振幅調(diào)制（quadrature amplitude modulation，QAM）的發(fā)射機(jī)設(shè)計（包含16QAM和256QAM）[52,56]以及基于雙極化RIS的發(fā)射機(jī)設(shè)計[57]等。

基于透射型RIS的接收機(jī)設(shè)計如圖13所示，在該接收機(jī)中通過設(shè)置RIS上所有單元的相位隨時間線性變化，并保持幅度不變，從而可以實現(xiàn)電磁波在穿過RIS后頻率的下降。由于高頻電磁波在經(jīng)過RIS后變成了低頻電磁波，從而使得接收機(jī)上的濾波器、混頻器和本地振蕩器等硬件只需在相對較低的頻率上工作，由此節(jié)省了硬件成本并降低了功耗[21]。

3 主要挑戰(zhàn)

RIS作為一項全新的技術(shù)，在給移動通信的發(fā)展提供新的網(wǎng)絡(luò)范式的同時，也同樣面臨諸多的困難與挑戰(zhàn)，包括硬件實現(xiàn)、算法設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)部署等。

3.1 硬件實現(xiàn)

從硬件實現(xiàn)的角度，關(guān)于RIS的單元結(jié)構(gòu)設(shè)計、材料選擇等方面還面臨著很多問題。例如，單元的密集排列會造成單元之間的耦合，這將極大地影響對于電磁波調(diào)控的性能；由于單元結(jié)構(gòu)的局限性，目前RIS單元支持的量化級數(shù)相對較低，因此未來需要考慮更優(yōu)的單元結(jié)構(gòu)設(shè)計以支持更多的量化級數(shù)；未來頻譜將擴(kuò)展至更高頻段，對RIS的單元結(jié)構(gòu)設(shè)計、控制電路設(shè)計和材料選擇等的要求也會更高。

3.2 算法設(shè)計

在基于RIS的通信場景中，針對相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)開展了眾多算法設(shè)計的研究。但是，RIS往往配備了大量的電磁單元，導(dǎo)致目前算法設(shè)計的復(fù)雜度較高。另外，RIS通常配備的是無源電磁單元，不具備信號處理的能力，所以需要考慮算法設(shè)計的實際應(yīng)用問題。而且，未來RIS應(yīng)用的場景會更多（如高速場景、分布式場景等），需要開展針對于不同場景的高效算法設(shè)計。因此，在RIS輔助通信的算法設(shè)計中，需要考慮復(fù)雜度、實際應(yīng)用場景等問題。

3.3 網(wǎng)絡(luò)部署

RIS作為一項全新的技術(shù)，其未來在通信網(wǎng)絡(luò)中的泛在部署依然會面臨很多問題。例如，在通信網(wǎng)絡(luò)中存在眾多的業(yè)務(wù)與系統(tǒng)，因此在通信網(wǎng)絡(luò)中部署RIS時需要考慮與多個系統(tǒng)的共存問題；在高密度區(qū)域，密集部署RIS需要考慮RIS間的協(xié)同以及RIS間的信號干擾等問題；不同的場景需要不同的部署策略，可以根據(jù)實際通信需求進(jìn)行RIS的相應(yīng)部署[58]，并且需要考慮RIS的部署位置、密度和部署成本與性能的平衡等。

4 結(jié)束語

RIS可以智能地調(diào)控電磁波，以形成智能可重構(gòu)的無線環(huán)境，因此給未來移動通信的發(fā)展提供了一種新范式。而且RIS可以實現(xiàn)空間補盲、邊緣覆蓋增強和抑制鄰小區(qū)干擾等功能，并且可以與多技術(shù)融合以產(chǎn)生更多新的應(yīng)用，因此成為6G的關(guān)鍵技術(shù)之一。但是將RIS服務(wù)于未來的實際應(yīng)用依然存在很多問題，包括硬件實現(xiàn)、算法設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)部署等。因此，還需要開展更多的關(guān)鍵技術(shù)評估和實際測試，以加快RIS的商用和標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。

[1] 中國信息通信研究院. 國際電信聯(lián)盟（ITU）啟動6G研究工作[EB]. 2020.

CAICT. International Telecommunication Union (ITU) launches 6G research work[EB]. 2020.

[2] 廣東省新一代通信與網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究院, 清華大學(xué), 北京郵電大學(xué), 等. 6G無線熱點技術(shù)研究白皮書[R]. 2020.

Guangdong Communications & Networks Institute, Tsinghua University, Beijing University of Posts & Telecommunications, et al. 6G wireless hotspot technology research white paper[R]. 2020.

[3] IMT-2030推進(jìn)組. IMT-2030（6G）推進(jìn)組正式發(fā)布《6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)》白皮書[EB]. 2021.

IMT-2030 (6G) Promotion Group. IMT-2030 (6G) Promotion Group officially released the white paper "6G overall vision and potential key technologies"[EB]. 2021.

[4] CUI T J, QI M Q, WAN X, et al. Coding metamaterials, digital metamaterials and programmable metamaterials[J]. Light: Science & Applications, 2014, 3(10): 1-9.

[5] DI RENZO M, ZAPPONE A, DEBBAH M, et al. Smart radio environments empowered by reconfigurable intelligent surfaces: how it works, state of research, and the road ahead[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2020, 38(11): 2450-2525.

[6] 馬紅兵, 張平, 楊帆, 等. 智能超表面技術(shù)展望與思考[J]. 中興通訊技術(shù), 2022, 28(3): 70-77.

MA H B, ZHANG P, YANG F, et al. Reflections on reconfigurable intelligent surface technology[J]. ZTE Technology Journal, 2022, 28(3): 70-77.

[7] 移動通信網(wǎng). 中興通訊、東南大學(xué)、中國聯(lián)通聯(lián)合承辦第一屆智能超表面技術(shù)論壇[EB]. 2021.

MSCBSC.com. ZTE, Southeast University and China Unicom jointly organized the first Reconfigurable Intelligent Surfaces Technology Forum[EB]. 2021.

[8] STDAILY. 智能超表面技術(shù)聯(lián)盟在京成立[EB]. 2022.

STDAILY. Reconfigurable intelligent surface technology alliance was established in Beijing [EB]. 2022.

[9] 中國移動通信有限公司研究院. 中國移動聯(lián)合崔鐵軍院士團(tuán)隊完成6G智能超表面技術(shù)試驗[EB]. 2021.

Research Institute of China Mobile Communications Co., Ltd.. China Mobile cooperated with Academician Cui Tiejun's team to complete the 6G reconfigurable intelligent surface technology test[EB]. 2021.

[10] C114通信網(wǎng). 中興通訊聯(lián)合中國電信完成業(yè)界首個5G高頻外場智能超表面技術(shù)驗證測試[EB]. 2021.

C114.com. ZTE and China Telecom completed the industry's first reconfigurable intelligent surface technology verification test in 5G high-frequency outfield[EB]. 2021.

[11] DAI L L, WANG B C, WANG M, et al. Reconfigurable intelligent surface-based wireless communications: antenna design, prototyping, and experimental results[J]. IEEE Access, 2020(8): 45913-45923.

[12] SRRC. NTT DoCoMo, Metawave test 5G mobile system in Tokyo[EB]. 2018.

[13] ARUN V, BALAKRISHNAN H. RFocus: practical beamforming for small devices[EB]. 2019.

[14] DUNNA M, ZHANG C, SIEVENPIPER D, et al. ScatterMIMO: enabling virtual MIMO with smart surfaces[C]//Proceedings of the 26th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. New York: ACM Press, 2020.

[15] 梅中磊, 張黎, 崔鐵軍. 電磁超材料研究進(jìn)展[J]. 科技導(dǎo)報, 2016, 34(18): 27-39.

MEI Z L, ZHANG L, CUI T J. Recent advances on metamaterials[J]. Science & Technology Review, 2016, 34(18): 27-39.

[16] WU Q Q, ZHANG R. Towards smart and reconfigurable environment: intelligent reflecting surface aided wireless network[J]. IEEE Communications Magazine, 2020, 58(1): 106-112.

[17] 周儒雅, 唐萬愷, 李瀟, 等. 基于可重構(gòu)智能表面的移動通信簡要綜述[J]. 移動通信, 2020, 44(6): 63-69.

ZHOU R Y, TANG W K, LI X, et al. A brief survey of mobile communications through reconfigurable intelligent surfaces[J]. Mobile Communications, 2020, 44(6): 63-69.

[18] 程強, 戴俊彥, 柯俊臣, 等. 智能超表面在波束及信息調(diào)控中的應(yīng)用[J]. 電信科學(xué), 2021, 37(9): 30-37.

CHENG Q, DAI J Y, KE J C, et al. Application of reconfigurable intelligent surface in beamforming and information modulation[J]. Telecommunications Science, 2021, 37(9): 30-37.

[19] HEATH R W, GONZáLEZ-PRELCIC N, RANGAN S, et al. An overview of signal processing techniques for millimeter wave MIMO systems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2016, 10(3): 436-453.

[20] PEI X L, YIN H F, TAN L, et al. RIS-aided wireless communications: prototyping, adaptive beamforming, and indoor/outdoor field trials[J]. IEEE Transactions on Communications, 2021, 69(12): 8627-8640.

[21] TANG W K, CHEN M Z, DAI J Y, et al. Wireless communications with programmable metasurface: new paradigms, opportunities, and challenges on transceiver design[J]. IEEE Wireless Communications, 2020, 27(2): 180-187.

[22] WYMEERSCH H, HE J G, DENIS B, et al. Radio localization and mapping with reconfigurable intelligent surfaces: challenges, opportunities, and research directions[J]. IEEE Vehicular Technology Magazine, 2020, 15(4): 52-61.

[23] AI Y, DEFIGUEIREDO F A P, KONG L, et al. Secure vehicular communications through reconfigurable intelligent surfaces[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021, 70(7): 7272-7276.

[24] AL-HILO A, SAMIR M, ELHATTAB M, et al. Reconfigurable intelligent surface enabled vehicular communication: joint user scheduling and passive beamforming[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022, 71(3): 2333-2345.

[25] MAKARFI A U, RABIE K M, KAIWARTYA O, et al. Physical layer security in vehicular networks with reconfigurable intelligent surfaces[C]//Proceedings of 2020 IEEE 91st Vehicular Technology Conference. Piscataway: IEEE Press, 2020: 1-6.

[26] LI S X, DUO B, YUAN X J, et al. Reconfigurable intelligent surface assisted UAV communication: joint trajectory design and passive beamforming[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2020, 9(5): 716-720.

[27] ZHANG Q Q, SAAD W, BENNIS M. Reflections in the sky: millimeter wave communication with UAV-carried intelligent reflectors[C]//Proceedings of 2019 IEEE Global Communications Conference. Piscataway: IEEE Press, 2019: 1-6.

[28] WU Q Q, GUAN X R, ZHANG R. Intelligent reflecting surface-aided wireless energy and information transmission: an overview[J]. Proceedings of the IEEE, 2022, 110(1): 150-170.

[29] TANG W K, CHEN M Z, CHEN X Y, et al. Wireless communications with reconfigurable intelligent surface: path loss modeling and experimental measurement[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(1): 421-439.

[30] ELLINGSON S W. Path loss in reconfigurable intelligent surface-enabled channels[C]//Proceedings of 2021 IEEE 32nd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications. Piscataway: IEEE Press, 2021: 829-835.

[31] GRADONI G, DI RENZO M. End-to-end mutual coupling aware communication model for reconfigurable intelligent surfaces: an electromagnetic-compliant approach based on mutual impedances[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2021, 10(5): 938-942.

[32] BJ?RNSON E, SANGUINETTI L. Rayleigh fading modeling and channel hardening for reconfigurable intelligent surfaces[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2021, 10(4): 830-834.

[33] 楊坤, 姜大潔, 秦飛. 面向6G的智能表面技術(shù)綜述[J]. 移動通信, 2020, 44(6): 70-74, 81.

YANG K, JIANG D J, QIN F. Overview of the intelligent surface for 6G communications[J]. Mobile Communications, 2020, 44(6): 70-74, 81.

[34] WANG Z R, LIU L, CUI S G. Channel estimation for intelligent reflecting surface assisted multiuser communications[C]// Proceedings of 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference. Piscataway: IEEE Press, 2020: 1-6.

[35] WEI X H, SHEN D C, DAI L L. Channel estimation for RIS assisted wireless communications—part II: an improved solution based on double-structured sparsity[J]. IEEE Communications Letters, 2021, 25(5): 1403-1407.

[36] ZHANG J M, QI C H, LI P, et al. Channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided massive MIMO system[C]// Proceedings of 2020 IEEE 21st International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications. Piscataway: IEEE Press, 2020: 1-5.

[37] HE Z Q, YUAN X J. Cascaded channel estimation for large intelligent metasurface assisted massive MIMO[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2020, 9(2): 210-214.

[38] HU C, DAI L L, HAN S F, et al. Two-timescale channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided wireless communications[J]. IEEE Transactions on Communications, 2021, 69(11): 7736-7747.

[39] LIU S C, GAO Z, ZHANG J, et al. Deep denoising neural network assisted compressive channel estimation for mmWave intelligent reflecting surfaces[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(8): 9223-9228.

[40] DI B Y, ZHANG H L, SONG L Y, et al. Hybrid beamforming for reconfigurable intelligent surface based multi-user communications: achievable rates with limited discrete phase shifts[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2020, 38(8): 1809-1822.

[41] WANG P L, FANG J, DAI L L, et al. Joint transceiver and large intelligent surface design for massive MIMO mmWave systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(2): 1052-1064.

[42] WU Q Q, ZHANG R. Beamforming optimization for wireless network aided by intelligent reflecting surface with discrete phase shifts[J]. IEEE Transactions on Communications, 2020, 68(3): 1838-1851.

[43] FENG K M, CHEN Y J, HAN Y, et al. Passive beamforming design for reconfigurable intelligent surface-aided OFDM: a fractional programming based approach[C]//Proceedings of 2021 IEEE 93rd Vehicular Technology Conference. Piscataway: IEEE Press, 2021: 1-6.

[44] GUO H Y, LIANG Y C, CHEN J, et al. Weighted sum-rate maximization for reconfigurable intelligent surface aided wireless networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020, 19(5): 3064-3076.

[45] HU S, RUSEK F, EDFORS O. Beyond massive MIMO: the potential of positioning with large intelligent surfaces[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2018, 66(7): 1761-1774.

[46] ZHANG H B, ZHANG H L, DI B Y, et al. MetaLocalization: reconfigurable intelligent surface aided multi-user wireless indoor localization[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(12): 7743-7757.

[47] HE J G, WYMEERSCH H, SANGUANPUAK T, et al. Adaptive beamforming design for mmWave RIS-aided joint localization and communication[C]//Proceedings of 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops. Piscataway: IEEE Press, 2020: 1-6.

[48] DARDARI D, DECARLI N, GUERRA A, et al. Localization in NLOS conditions using large reconfigurable intelligent surfaces[C]//Proceedings of 2021 IEEE 22nd International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications. Piscataway: IEEE Press, 2021: 551-555.

[49] ZHENG Y, BI S Z, ZHANG Y J, et al. Intelligent reflecting surface enhanced user cooperation in wireless powered communication networks[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2020, 9(6): 901-905.

[50] TANG Y Z, MA G G, XIE H L, et al. Joint transmit and reflective beamforming design for IRS-assisted multiuser MISO SWIPT systems[C]//Proceedings of ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications. Piscataway: IEEE Press, 2020: 1-6.

[51] WU Q Q, ZHANG R. Weighted sum power maximization for intelligent reflecting surface aided SWIPT[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2020, 9(5): 586-590.

[52] TANG W K, DAI J Y, CHEN M Z, et al. MIMO transmission through reconfigurable intelligent surface: system design, analysis, and implementation[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2020, 38(11): 2683-2699.

[53] ZHAO J, YANG X, DAI J Y, et al. Programmable time-domain digital-coding metasurface for non-linear harmonic manipulation and new wireless communication systems[J]. National Science Review, 2019, 6(2): 231-238.

[54] TANG W K, LI X, DAI J Y, et al. Wireless communications with programmable metasurface: Transceiver design and experimental results[J]. China Communications, 2019, 16(5): 46-61.

[55] TANG W K, DAI J Y, CHEN M Z, et al. Programmable metasurface-based RF chain-free 8PSK wireless transmitter[J]. Electronics Letters, 2019, 55(7): 417-420.

[56] CHEN M Z, TANG W K, DAI J Y, et al. Accurate and broadband manipulations of harmonic amplitudes and phases to reach 256 QAM millimeter-wave wireless communications by time-domain digital coding metasurface[J]. National Science Review, 2022, 9(1): nwab134.

[57] CHEN X Y, KE J C, TANG W K, et al. Design and implemenation of MIMO transmission based on dual-polarized reconfigurable intelligent surface[J]. IEEE Wireless Communications Letters, 2021, 10(10): 2155-2159.

[58] 趙亞軍, 菅夢楠. 6G智能超表面技術(shù)應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J]. 無線電通信技術(shù), 2021, 47(6): 679-691.

ZHAO Y J, JIAN M N. Applications and challenges of reconfigurable intelligent surface for 6G networks[J]. Radio Communications Technology, 2021, 47(6): 679-691.

Overview of reconfigurable intelligent surface for new-generation mobile communication

GAO Zilu1, SUN Shaohui2, 3, LI Li4

1. Beihang University, Beijing 100083, China 2. CICT Mobile Communications Technology Co., Ltd., Beijing 100083, China 3. State Key Laboratory of Wireless Mobile Communications,China Academy of Telecommunications Technology (CATT), Beijing 100191, China 4. China Academy of Telecommunications Technology (CATT), Beijing 100191, China

Reconfigurable intelligent surface technology, which features low cost, low energy consumption and easy deployment, is the potential key technology of 6G. By intelligently regulating electromagnetic waves in space, RIS can assist in building an intelligent and controllable wireless electromagnetic environment, thus providing a new paradigm for the development of mobile communications. Firstly, the basic principle, main technology advantages and application scenarios were analyzed. Then, the key technologies such as channel estimation and beamforming in RIS aided communication transmission were discussed, and relevant research suggestions were given. Finally, the main challenges of RIS technology in practical application were analyzed from the aspects of hardware implementation, algorithm design and network deployment.

reconfigurable intelligent surface, 6G, channel estimation, beamforming, network deployment

TN929.5

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2022278

宋令陽，孫韶輝，趙軍輝，王東明，戴凌龍

2022?05?10；

2022?10?10

高子路，gaozilu0421@163.com

高子路（1995– ），男，北京航空航天大學(xué)博士生，主要研究方向為大規(guī)模天線技術(shù)、智能超表面技術(shù)。

孫韶輝（1972– ），男，博士，中信科移動通信技術(shù)股份有限公司副總經(jīng)理，無線移動通信國家重點實驗室（電信科學(xué)技術(shù)研究院有限公司）高級研究人員、正高級工程師，長期從事移動通信新技術(shù)研究與標(biāo)準(zhǔn)制定工作，主要研究方向包括移動通信系統(tǒng)設(shè)計及多天線技術(shù)、衛(wèi)星通信和定位等。

李麗（1985– ），女，電信科學(xué)技術(shù)研究院學(xué)歷教育部主任，長期從事信息與通信工程、通信與信息系統(tǒng)、電子科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的碩士、博士聯(lián)合培養(yǎng)工作。