低開(kāi)銷智能反射面輔助無(wú)線通信研究綜述

陳天貝/CHEN Tianbei，李娜/LI Na，陶小峰/TAO Xiaofeng

（北京郵電大學(xué)，中國(guó) 北京 100876）

全球范圍內(nèi)已廣泛開(kāi)啟6G移動(dòng)通信技術(shù)研究的新篇章。國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）發(fā)布《IMT面向2030及未來(lái)發(fā)展的框架與總體目標(biāo)建議書》[1]，描述了6G的場(chǎng)景、需求、能力、關(guān)鍵技術(shù)推動(dòng)因素等。其中，“可持續(xù)性”作為新增指標(biāo)，要求未來(lái)通信網(wǎng)絡(luò)采用高效、低功耗技術(shù)，為可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)作貢獻(xiàn)[2-3]。同時(shí)，中國(guó)在2020年提出“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)，近年來(lái)穩(wěn)步推進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整、其他產(chǎn)業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型等。積極構(gòu)建綠色低碳的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是重要內(nèi)容之一。

5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)主要采用優(yōu)化硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)、加快半導(dǎo)體工藝，以及提高硬件集成度的硬件節(jié)能技術(shù)與包括符號(hào)關(guān)斷、通道關(guān)斷、小區(qū)關(guān)斷等節(jié)能技術(shù)[4]，一定程度上支撐了移動(dòng)通信產(chǎn)業(yè)的綠色低碳需求，但距離實(shí)現(xiàn)最終的“雙碳”目標(biāo)仍有較大差距。根據(jù)華為提供的數(shù)據(jù)顯示，典型的5G基站能耗為11.5 kW[5]，其中，超過(guò)75%的能耗來(lái)自有源天線單元中的功放、數(shù)字基帶、收發(fā)信板等關(guān)鍵器件[6]。為滿足日益增長(zhǎng)的通信速率需求，6G網(wǎng)絡(luò)將引入更多有源節(jié)點(diǎn)，采用更高通信頻段等。這些措施會(huì)帶來(lái)更高的能量消耗、硬件開(kāi)支和維護(hù)成本[7]。

6G網(wǎng)絡(luò)在能耗問(wèn)題上將面臨更高的需求和更大的挑戰(zhàn)[8]，亟須突破新的高效組網(wǎng)架構(gòu)及組網(wǎng)技術(shù)。智能反射面（RIS）是一種新型物理維度的無(wú)線傳輸技術(shù)，具備獨(dú)特的低成本、低能耗、可編程、易部署等優(yōu)點(diǎn)，被業(yè)界視為一種綠色的、可持續(xù)的、生態(tài)友好的潛在技術(shù)方案，通過(guò)對(duì)空間電磁波的幅度、相位、極化等特征的按需調(diào)控，可以構(gòu)建智能可編程的無(wú)線環(huán)境[9]。目前，RIS協(xié)助的無(wú)線通信技術(shù)受到全球?qū)W界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。一方面，現(xiàn)有研究對(duì)傳統(tǒng)有源天線的波束賦形和RIS節(jié)點(diǎn)的反射系數(shù)進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì)，可優(yōu)化提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的能量或頻譜效率[10]，增強(qiáng)可靠性或安全性[11]等。另一方面，產(chǎn)業(yè)界已開(kāi)展RIS原型的研發(fā)與測(cè)試，例如：日本DoCoMo公司于2018年完成RIS外場(chǎng)測(cè)試，指出在28 GHz頻段可將通信速率提升500 Mbit/s[12]；美國(guó)麻省理工學(xué)院于2019年搭建2.4 GHz非授權(quán)頻段的測(cè)試平臺(tái)RFocus，表明RIS可將信號(hào)強(qiáng)度提升約10倍[13]；清華大學(xué)戴凌龍教授團(tuán)隊(duì)于2020年成功研制256單元、2 bit離散相位的RIS原型，在28.5 GHz頻段可實(shí)現(xiàn)19.1 dBi的天線增益[14]；中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合東南大學(xué)于2021年完成室外測(cè)試驗(yàn)證，證明RIS可使邊緣用戶吞吐量提升10倍以上[15]；同年，中興通訊聯(lián)合中國(guó)電信完成5G高頻外場(chǎng)的RIS測(cè)試驗(yàn)證，指出在26 GHz頻段可使處于覆蓋盲區(qū)或弱區(qū)的用戶接收信號(hào)強(qiáng)度提升12.5 dB[16]。

上述工作從理論和實(shí)踐兩個(gè)角度證明了RIS優(yōu)化提升網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)的重要價(jià)值。然而，東南大學(xué)崔鐵軍院士指出，RIS的大規(guī)模陣列將導(dǎo)致龐大的信道規(guī)模，造成巨大的訓(xùn)練開(kāi)銷，同時(shí)由于受到硬件和功耗的限制，訓(xùn)練過(guò)程中反射單元的切換也將帶來(lái)不可避免的時(shí)間開(kāi)銷[17]；歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ETSI）RIS工業(yè)規(guī)范組的創(chuàng)始成員和學(xué)術(shù)副主席、IEEE Fellow MARCO D.R.教授指出，絕大多數(shù)關(guān)于RIS協(xié)助無(wú)線通信的研究?jī)H聚焦于數(shù)據(jù)傳輸階段，忽視了信道狀態(tài)信息獲取、RIS相位信息反饋及配置階段產(chǎn)生的系統(tǒng)開(kāi)銷，而這些開(kāi)銷會(huì)降低甚至抵消RIS帶來(lái)的性能增益[18]；清華大學(xué)戴凌龍教授的研究表明，RIS信道狀態(tài)信息獲取的導(dǎo)頻開(kāi)銷與基站天線數(shù)及RIS單元數(shù)成正比，這在實(shí)際大規(guī)模部署或移動(dòng)場(chǎng)景下將是不可承受的，且會(huì)導(dǎo)致實(shí)際性能與理論性能出現(xiàn)較大偏差[19]。因此，在考慮上述系統(tǒng)開(kāi)銷的前提下，RIS是否依然能夠?yàn)闊o(wú)線網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)性能增益，以及如何容忍或降低RIS開(kāi)銷的負(fù)面影響，是值得探索的關(guān)鍵問(wèn)題。

1 RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的開(kāi)銷模型

相關(guān)研究表明[20]，當(dāng)RIS節(jié)點(diǎn)靠近基站或終端時(shí)，可更好地發(fā)揮其賦能無(wú)線通信的潛在價(jià)值。典型的RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型如圖1（a）所示。由于多數(shù)RIS設(shè)備不具備完善的基帶信號(hào)處理能力，需要由基站或終端來(lái)完成信道狀態(tài)信息估計(jì)、RIS調(diào)控參數(shù)設(shè)計(jì)以及資源分配等復(fù)雜計(jì)算，之后通過(guò)有線[21]或無(wú)線[22]的控制鏈路將RIS調(diào)控參數(shù)傳遞到RIS控制器，由其完成對(duì)RIS單元相位、幅度等參數(shù)的配置，最后，便可基于RIS建立的輔助通信鏈路進(jìn)行無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸。典型的傳輸階段示意圖如圖1（b）所示。

圖1 RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型及傳輸階段示意圖[23]

當(dāng)RIS單元或調(diào)控參數(shù)信息的數(shù)量較大時(shí)，相應(yīng)的信道信息估計(jì)、控制信息交互所產(chǎn)生的傳輸開(kāi)銷不容忽視，將造成顯著的時(shí)間、能量等開(kāi)銷，進(jìn)而壓縮數(shù)據(jù)通信資源，制約通信系統(tǒng)性能。此外，RIS控制電路的運(yùn)行也會(huì)消耗額外的能量，一定程度上增加移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的能耗負(fù)擔(dān)。下面我們將分別介紹RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的開(kāi)銷模型。

1.1 RIS通信開(kāi)銷模型

正式數(shù)據(jù)通信階段之前需要經(jīng)歷RIS信道信息的提取以及RIS調(diào)控參數(shù)的傳遞過(guò)程，然而多數(shù)RIS由全無(wú)源的反射單元構(gòu)成，不具備基帶處理能力，需要基站與終端的配合來(lái)完成對(duì)基站-RIS-終端級(jí)聯(lián)信道信息的提取[24]，包括信道信息估計(jì)及必要的信道信息反饋。文獻(xiàn)[18,25]以單RIS協(xié)助的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)無(wú)線通信為例，針對(duì)兩種不同的導(dǎo)頻發(fā)送模式，即逐一發(fā)送導(dǎo)頻模式和正交導(dǎo)頻傳輸模式，建立了由信道信息估計(jì)造成的時(shí)間與能耗開(kāi)銷的數(shù)學(xué)模型。兩種傳送模式下，相應(yīng)的時(shí)間與功耗開(kāi)銷均與RIS反射單元數(shù)N呈線性關(guān)系。面對(duì)實(shí)際中部署的成百上千的反射單元，信道信息估計(jì)的開(kāi)銷無(wú)法忽略。

終端側(cè)獲得估計(jì)的級(jí)聯(lián)信道信息后，需要將估計(jì)獲得的信道信息反饋給基站，以進(jìn)行資源優(yōu)化設(shè)計(jì)[26]。對(duì)于時(shí)分雙工（TDD）系統(tǒng)而言，上下行信道具有互易性，下行信道信息可直接由上行信道估計(jì)獲得，而頻分雙工（FDD）系統(tǒng)則需要借助額外的反饋鏈路，以獲取下行信道信息[27]。盡管已有很多經(jīng)典的信道反饋方法，例如隨機(jī)向量量化（RVQ）反饋方案[28]、基于碼本的反饋方案[29]、基于深度學(xué)習(xí)的反饋方案[30]等。然而，這些針對(duì)傳統(tǒng)通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)并不能直接應(yīng)用于RIS協(xié)助的通信系統(tǒng)，例如：傳統(tǒng)RVQ碼本尺寸呈2B級(jí)指數(shù)增長(zhǎng)[31]，其中，B表示每個(gè)接收天線單元對(duì)應(yīng)信道的反饋比特?cái)?shù)。為充分實(shí)現(xiàn)復(fù)用增益所需的反饋比特?cái)?shù)將隨著天線數(shù)的增加而線性增加[28]。面對(duì)具有大量反射單元的RIS協(xié)助無(wú)線通信，反饋鏈路開(kāi)銷將更加不可忽視。研究證明[32-33]，與傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)相比，RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)面臨更為嚴(yán)重的信道開(kāi)銷挑戰(zhàn)。特別地，當(dāng)RIS用于高速移動(dòng)場(chǎng)景時(shí)，信道環(huán)境的快速變化需要頻繁執(zhí)行信道信息估計(jì)，進(jìn)而造成更加顯著的時(shí)間開(kāi)銷[34]。

緊接著，基于前述獲得的信道信息，基站或終端將進(jìn)一步計(jì)算最佳的RIS單元調(diào)控策略，并將相應(yīng)參數(shù)傳遞給RIS控制器，之后由其完成對(duì)RIS單元的相位、幅度等參數(shù)的配置。然而，受到控制鏈路帶寬的約束，RIS調(diào)控參數(shù)的傳遞過(guò)程會(huì)產(chǎn)生必要的時(shí)間開(kāi)銷[35]。同樣以單RIS協(xié)助的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)無(wú)線通信為例，文獻(xiàn)[18,25]建立了無(wú)線控制鏈路下RIS調(diào)控參數(shù)傳遞導(dǎo)致的時(shí)間與功耗開(kāi)銷的數(shù)學(xué)模型，其中，時(shí)間開(kāi)銷受到RIS單元數(shù)、控制鏈路帶寬以及控制鏈路發(fā)送功率的影響。類似地，文獻(xiàn)[36]建立了有線控制鏈路下RIS調(diào)控參數(shù)傳遞帶來(lái)的時(shí)間開(kāi)銷的數(shù)學(xué)模型，該模型受到控制信息總比特?cái)?shù)與控制鏈路數(shù)據(jù)速率的制約。另外，文獻(xiàn)[37]提出采用RIS分組策略下配置的時(shí)間開(kāi)銷模型僅與單個(gè)RIS單元的調(diào)控時(shí)間及RIS分組數(shù)有關(guān)。

1.2 RIS電路開(kāi)銷模型

RIS單元的調(diào)控需要通過(guò)改變外部施加的偏置電壓來(lái)實(shí)現(xiàn)，產(chǎn)生的硬件功耗將會(huì)影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量效率（EE）或頻譜效率（SE）。同時(shí)由于RIS本身由數(shù)量龐大的反射單元構(gòu)成，這種影響無(wú)法忽視。文獻(xiàn)[35,38-39]建立了單個(gè)RIS的理論功耗開(kāi)銷模型，相應(yīng)的功耗開(kāi)銷與RIS單元數(shù)、每個(gè)RIS單元的離散相位量化階數(shù)b密切相關(guān)。具體地，文獻(xiàn)[35]列舉出3～6 bit離散相位量化階數(shù)下每個(gè)RIS單元的理論功耗值為1.5 mW、4.5 mW、6.0 mW、7.8 mW。不難看出，當(dāng)離散相位量化階數(shù)或RIS單元數(shù)較大時(shí)，RIS面板整體的功耗開(kāi)銷將十分顯著。針對(duì)多RIS協(xié)助無(wú)線通信場(chǎng)景，RIS功耗將隨著面板數(shù)量的增加而線性增加。除理論模型外，東南大學(xué)崔鐵軍院士、唐萬(wàn)愷副研究員、金石教授等實(shí)測(cè)驗(yàn)證了RIS的功耗開(kāi)銷模型[40-41]，包括靜態(tài)功耗與動(dòng)態(tài)功耗。其中，靜態(tài)功耗又進(jìn)一步包括控制面板的功耗和驅(qū)動(dòng)電路的功耗，前者視為常數(shù)，取值為4.8 W，后者受到控制信號(hào)總數(shù)、驅(qū)動(dòng)電路的輸出控制信號(hào)數(shù)的影響，如圖2所示。典型實(shí)測(cè)驅(qū)動(dòng)電路功耗值為1 720 mW。動(dòng)態(tài)功耗與RIS單元的極化方式、離散相位量化階數(shù)以及編碼狀態(tài)有關(guān)，35 GHz頻段下每個(gè)1 bit相位控制的RIS單元的典型實(shí)測(cè)功耗值為12.6 mW。

圖2 驅(qū)動(dòng)電路功耗示意圖[40]

2 開(kāi)銷對(duì)RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的影響

考慮前述RIS開(kāi)銷的前提下，RIS是否依然具備賦能無(wú)線通信的潛在價(jià)值，是需要探討的根本問(wèn)題之一。已有研究表明，RIS開(kāi)銷制約下的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能將嚴(yán)重偏離其可達(dá)的理論性能上界，甚至出現(xiàn)零增益或負(fù)增益[18]現(xiàn)象。

針對(duì)經(jīng)典的RIS協(xié)助點(diǎn)對(duì)點(diǎn)多天線無(wú)線通信場(chǎng)景，信道估計(jì)以及相位信息反饋帶來(lái)的時(shí)間開(kāi)銷對(duì)系統(tǒng)的EE或SE的影響得以研究[18]，發(fā)現(xiàn)開(kāi)銷的存在將嚴(yán)重降低系統(tǒng)的EE或SE，甚至出現(xiàn)RIS本身的性能增益遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法彌補(bǔ)開(kāi)銷帶來(lái)的性能損失的情況。例如，當(dāng)RIS單元數(shù)為50時(shí)，系統(tǒng)性能比理論上界下降約20%；而當(dāng)單元數(shù)增加至150時(shí)，系統(tǒng)性能將下降約300%。類似地，文獻(xiàn)[42]對(duì)導(dǎo)頻/控制開(kāi)銷與可達(dá)速率之間的權(quán)衡關(guān)系展開(kāi)研究，發(fā)現(xiàn)為緩解導(dǎo)頻開(kāi)銷對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的負(fù)面影響，當(dāng)單元數(shù)較大時(shí)需要選擇較低的離散相位量化階數(shù)以減少控制信號(hào)的數(shù)量。此外，當(dāng)開(kāi)銷達(dá)到一定程度時(shí)，單元數(shù)的增加反而使得可達(dá)速率逐漸下滑，比幾乎不考慮開(kāi)銷的情形下降近72.4%。

針對(duì)RIS協(xié)助多用戶無(wú)線通信場(chǎng)景，文獻(xiàn)[37]對(duì)相位配置時(shí)間開(kāi)銷與系統(tǒng)吞吐量之間的權(quán)衡關(guān)系展開(kāi)研究，發(fā)現(xiàn)對(duì)全部RIS單元的反射系數(shù)進(jìn)行完全重配可以實(shí)現(xiàn)較高的瞬時(shí)數(shù)據(jù)速率，然而這一舉措勢(shì)必會(huì)縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間。例如，當(dāng)配置的時(shí)間占總時(shí)間的10%時(shí)，系統(tǒng)吞吐量比不考慮配置開(kāi)銷的情形降低78.6%左右。

針對(duì)多RIS協(xié)助無(wú)線通信場(chǎng)景，控制鏈路資源對(duì)系統(tǒng)遍歷速率的影響得以研究[43]，發(fā)現(xiàn)多RIS協(xié)助用戶通信的方式雖然能顯著提升信號(hào)功率，但會(huì)帶來(lái)極高的同步信令開(kāi)銷。隨著RIS數(shù)量的增加，不同RIS之間的嚴(yán)格同步會(huì)帶來(lái)更大的信令開(kāi)銷，進(jìn)而嚴(yán)重?cái)D占控制鏈路資源。例如，相比于控制鏈路容量較大的情形（=150 Mbit/s），系統(tǒng)的遍歷速率將降低17.0%～47.9%。

另外，文獻(xiàn)[35,38]針對(duì)RIS自身功耗對(duì)系統(tǒng)EE性能的影響展開(kāi)研究，發(fā)現(xiàn)EE隨RIS單元相位量化階數(shù)的增加而降低。例如，當(dāng)量化階數(shù)從4 bit增加至6 bit時(shí)，EE降低約37.3%。與此同時(shí)，該研究還發(fā)現(xiàn)EE與RIS單元數(shù)之間存在權(quán)衡關(guān)系。當(dāng)單元數(shù)相對(duì)較少時(shí)，RIS引入帶來(lái)的空間自由度將提升EE；然而當(dāng)單元數(shù)相對(duì)較多時(shí)，RIS自身難以承受的功耗將抵消其對(duì)EE的性能增益，造成EE的下滑。

3 RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的低開(kāi)銷方案

如前所述，信道信息的獲取、RIS調(diào)控參數(shù)的傳遞和配置均會(huì)導(dǎo)致額外開(kāi)銷，嚴(yán)重時(shí)將制約通信系統(tǒng)的整體效率。因此，如何降低或容忍這些開(kāi)銷是需要探討的另一個(gè)根本問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，一方面，業(yè)界專家廣泛研究低開(kāi)銷的信道估計(jì)與反饋方法，充分挖掘RIS信道的空間相關(guān)性、稀疏性等特性，保障RIS信道估計(jì)與反饋階段較低的開(kāi)銷；另一方面，一些研究綜合考慮RIS的價(jià)值和成本，提出例如貪婪的RIS面板開(kāi)/關(guān)控制算法等新算法，可有效提升系統(tǒng)的能量效率。

3.1 低開(kāi)銷的信道估計(jì)方案

RIS的信道估計(jì)可以采用傳統(tǒng)思路或方法。例如：為克服RIS本身無(wú)法收/發(fā)導(dǎo)頻信號(hào)的缺點(diǎn)，部署有源RIS節(jié)點(diǎn)并將輸出連至接收射頻鏈路，以直接實(shí)現(xiàn)基帶信道估計(jì)[44]；逐個(gè)開(kāi)啟/關(guān)閉RIS單元，以實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)的開(kāi)啟/關(guān)閉型信道估計(jì)策略[45]，以及基于DFT的最小二乘（LS）估計(jì)方法[23]和最小均方誤差（MMSE）估計(jì)方法[46]。然而，這些方法中有源RIS節(jié)點(diǎn)的引入以及RIS單元逐個(gè)開(kāi)啟/關(guān)閉的操作將為系統(tǒng)帶來(lái)更高的功耗、硬件設(shè)計(jì)復(fù)雜度以及信道估計(jì)開(kāi)銷，其根本原因是未考慮RIS信道的特點(diǎn)，例如RIS信道的空間相關(guān)性、稀疏性、雙時(shí)間尺度特性等。利用這些特點(diǎn)，可設(shè)計(jì)低開(kāi)銷的信道估計(jì)方案。

利用RIS信道的空間相關(guān)性，文獻(xiàn)[47]提出RIS分組策略將RIS劃分為若干組，每組RIS單元共享相同的反射系數(shù)。對(duì)此信道估計(jì)階段只需開(kāi)啟/關(guān)閉對(duì)應(yīng)分組的RIS單元，使得導(dǎo)頻數(shù)從N+1降至Ngroup+1。當(dāng)Ngroup分組數(shù)較多時(shí)，可以顯著減少開(kāi)銷。

利用RIS信道的稀疏性，文獻(xiàn)[48-49]將信道估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為級(jí)聯(lián)稀疏信道的恢復(fù)問(wèn)題，提出正交匹配追蹤（OMP）、高斯混合近似消息傳遞（GAMP）算法，并引入殘差網(wǎng)絡(luò)，以降低對(duì)應(yīng)的開(kāi)銷。另外，文獻(xiàn)[50]提出基于快速交替的LS算法（FALS），只需觀測(cè)信道矩陣的特定行/列即可恢復(fù)完整信道，相比于OMP算法可有效降低約45%的訓(xùn)練開(kāi)銷。

實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署后，基站與RIS的位置往往就固定不變，基站-RIS之間的信道維數(shù)較高但變化緩慢，具有準(zhǔn)靜態(tài)特性；反之，用戶處于移動(dòng)狀態(tài)，用戶-基站/RIS之間的信道維數(shù)較低但變化較快，具有時(shí)變特性。這一性質(zhì)被稱為RIS信道的雙時(shí)間尺度特性[51]?；谶@一性質(zhì)，文獻(xiàn)[32,52]提出低開(kāi)銷的分段信道估計(jì)方案，針對(duì)基站-RIS信道提出雙鏈路導(dǎo)頻傳輸方案?；景l(fā)送下行導(dǎo)頻并接收經(jīng)RIS反射的上行導(dǎo)頻，以此基于坐標(biāo)下降算法恢復(fù)信道。由于基站- RIS信道具有準(zhǔn)靜態(tài)特性，長(zhǎng)期觀察內(nèi)它的估計(jì)頻率相對(duì)較低，對(duì)此可以將開(kāi)銷降低至2(N+1)/α++K，其中，α為描述導(dǎo)頻開(kāi)銷的因子，M表示基站天線數(shù)，K表示用戶數(shù)。

利用不同用戶RIS信道之間的相關(guān)性，文獻(xiàn)[52-54]提出三階段的信道估計(jì)框架，以有效降低不同用戶級(jí)聯(lián)信道之間存在的大量冗余。具體做法是：首先第一/二階段實(shí)現(xiàn)典型用戶的級(jí)聯(lián)信道估計(jì)，接著第三階段利用與典型用戶信道的強(qiáng)相關(guān)性實(shí)現(xiàn)其他用戶的級(jí)聯(lián)信道估計(jì)，可以將原本KMN+KM個(gè)信道系數(shù)降低至類似地，文獻(xiàn)[55]則提出雙結(jié)構(gòu)正交匹配追蹤算法（DSOMP）來(lái)減少導(dǎo)頻開(kāi)銷。

除此之外，基于深度學(xué)習(xí)的降低導(dǎo)頻開(kāi)銷方法也備受矚目。文獻(xiàn)[56]提出時(shí)域信道子采樣和雙深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用神經(jīng)普微分方程（ODE）描述RIS動(dòng)態(tài)信道以提高循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列的重建能力，進(jìn)而降低動(dòng)態(tài)時(shí)變信道的訓(xùn)練開(kāi)銷。文獻(xiàn)[57]提出模型驅(qū)動(dòng)的深度展開(kāi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架以降低訓(xùn)練開(kāi)銷，使訓(xùn)練開(kāi)銷相比于傳統(tǒng)的LS可降低約25%。另外，文獻(xiàn)[58-59]提出基于碼本的信道估計(jì)與波束賦形協(xié)同方案。該方案利用位置信息離線生成具備環(huán)境感知能力的反射系數(shù)碼本，根據(jù)需要選擇對(duì)應(yīng)的最佳碼字，可以將信道估計(jì)開(kāi)銷降低至QK，即與RIS單元數(shù)無(wú)關(guān)，僅與碼本的大小Q和用戶天線數(shù)K有關(guān)，進(jìn)而有助于顯著降低開(kāi)銷。

3.2 基于統(tǒng)計(jì)或混合CSI的低開(kāi)銷設(shè)計(jì)研究

對(duì)RIS協(xié)助無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的分析大多是基于瞬時(shí)信道狀態(tài)信息（CSI）。然而，瞬時(shí)CSI的準(zhǔn)確獲取具有較大挑戰(zhàn)，龐大的RIS單元數(shù)將造成極高的信令交換開(kāi)銷。與此同時(shí)，RIS不同狀態(tài)之間的切換通常比較緩慢，約為幾兆赫茲[60]。這種硬件的不完美將導(dǎo)致導(dǎo)頻傳輸?shù)姆沁B續(xù)性，增加估計(jì)的時(shí)間開(kāi)銷。為實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)開(kāi)銷和網(wǎng)絡(luò)性能之間的權(quán)衡，相關(guān)研究基于統(tǒng)計(jì)或混合CSI來(lái)設(shè)計(jì)RIS的相位偏移。

由于統(tǒng)計(jì)CSI變化相對(duì)較緩，系統(tǒng)有充足的時(shí)間來(lái)獲取相關(guān)信息，無(wú)須對(duì)其頻繁地更新，因此信令開(kāi)銷可以大大減少[61]。文獻(xiàn)[62-63]采用長(zhǎng)期觀察獲得的統(tǒng)計(jì)CSI聯(lián)合設(shè)計(jì)，發(fā)送波束賦形以及RIS的相位，以最大化遍歷容量或速率。另外，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在竊聽(tīng)者時(shí)，由于它往往不會(huì)與基站主動(dòng)交互，因此竊聽(tīng)信道的完美CSI無(wú)法獲得。對(duì)此，文獻(xiàn)[64]基于統(tǒng)計(jì)CSI聯(lián)合設(shè)計(jì)以最大化遍歷安全速率。

然而，前述方案中瞬時(shí)CSI的缺失可能會(huì)降低系統(tǒng)實(shí)時(shí)性能，對(duì)此采用瞬時(shí)和統(tǒng)計(jì)CSI的混合解決方案可以進(jìn)一步改善開(kāi)銷與系統(tǒng)性能之間的權(quán)衡問(wèn)題。文獻(xiàn)[39,65]聯(lián)合設(shè)計(jì)用戶側(cè)的波束賦形和RIS的相位，以最大化RIS協(xié)助上行多用戶多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)的全局能量效率[39]以及加權(quán)EE和SE的總和[65]。另外，由于網(wǎng)絡(luò)中竊聽(tīng)者位置的不確定性，因此難以實(shí)時(shí)獲取與竊聽(tīng)者有關(guān)的瞬時(shí)CSI。對(duì)此，文獻(xiàn)[66]基于混合CSI聯(lián)合設(shè)計(jì)基站與RIS側(cè)的波束賦形，最大化遍歷安全速率。

3.3 低開(kāi)銷的CSI反饋技術(shù)研究

傳統(tǒng)信道信息反饋方法包括RVQ反饋方案、基于碼本的反饋方案以及基于深度學(xué)習(xí)的反饋方案等。然而，這些方法應(yīng)用于RIS時(shí)，會(huì)導(dǎo)致量化碼本的大小隨著天線數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，帶來(lái)嚴(yán)重的反饋開(kāi)銷問(wèn)題。因此，需要合理利用不同用戶RIS信道的相關(guān)性、改進(jìn)的學(xué)習(xí)算法、RIS信道定制的能力，來(lái)有效降低信道反饋信息的數(shù)量。

由于不同用戶在共享完全一致的基站- RIS稀疏信道的同時(shí)，又有著各自獨(dú)特的用戶- RIS信道，因此最終級(jí)聯(lián)信道矩陣有著數(shù)量有限的非零列向量，并且不同用戶的非零列索引相同。文獻(xiàn)[33]利用該性質(zhì)挖掘級(jí)聯(lián)信道的單結(jié)構(gòu)稀疏性，將下行CSI反饋信息劃分為“用戶特定”的信道信息（對(duì)應(yīng)著非零列向量）以及“用戶無(wú)關(guān)”的CSI（對(duì)應(yīng)著非零列索引）。前者經(jīng)不同用戶單獨(dú)反饋給基站，而后者僅需經(jīng)某特定用戶反饋給基站進(jìn)而降低下行CSI的開(kāi)銷。相比于傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的信道反饋方案，后者可以降低約80%的下行CSI反饋開(kāi)銷。級(jí)聯(lián)信道的三重稀疏結(jié)構(gòu)得以進(jìn)一步挖掘[67]。不同用戶共同的CSI信息包括路徑角度值、偏移值以及幅度比例，這些信息僅需經(jīng)部分用戶反饋給基站，而其余信息可以經(jīng)壓縮后再反饋。相比于單結(jié)構(gòu)稀疏反饋方案[33]，“三重稀疏結(jié)構(gòu)”的CSI方案反饋開(kāi)銷可進(jìn)一步降低約56.8%。另外，文獻(xiàn)[31]提出基于壓縮感知的信道反饋方案，采用基于聚類的碼本將下行CSI壓縮為數(shù)量較少的信道向量以減小反饋開(kāi)銷。

然而，實(shí)際中并非所有的信道信息都具備完全稀疏性，采用壓縮感知技術(shù)不能很好地提取出信道狀態(tài)信息。對(duì)此，文獻(xiàn)[27]提出名為Quan-Transformer的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)CSI壓縮與重構(gòu)。該方案在有效壓縮CSI的同時(shí)還能大幅提升CSI的恢復(fù)精度，相比于傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的信道反饋框架CsiNet能夠提升約3.32%的NMSE性能。類似地，文獻(xiàn)[68]提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)信道獲取網(wǎng)絡(luò)（CAN）。下行導(dǎo)頻傳輸、UE側(cè)的CSI反饋以及基站側(cè)的CSI重建過(guò)程被建模為基于變換的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而以較低的導(dǎo)頻與反饋信令開(kāi)銷獲取下行CSI。

除此之外，文獻(xiàn)[69]聚焦于路徑增益的反饋設(shè)計(jì)，提出級(jí)聯(lián)碼本的方案來(lái)量化子信道中的視距路徑和非視距路徑增益。而面對(duì)多RIS協(xié)助場(chǎng)景，多RIS的引入將帶來(lái)更高的信道維數(shù)、更復(fù)雜的傳播環(huán)境，從而造成難以忍受的反饋開(kāi)銷。文獻(xiàn)[70]基于路徑選擇以及相移器的設(shè)計(jì)，將豐富的散射環(huán)境定義為稀疏信道，對(duì)此僅需反饋主導(dǎo)路徑的信道參數(shù)。相比于原本的反饋開(kāi)銷可以顯著降低至2Ncustom。其中，NRIS表示RIS的數(shù)目，LT,k和Lk,R分別表示非視距路徑和傳播路徑數(shù)，Ncustom表示信道定制后的路徑數(shù)。

3.4 低開(kāi)銷的相位配置信息反饋技術(shù)研究

RIS相位配置信息傳輸是RIS特有的傳輸開(kāi)銷。當(dāng)單元數(shù)量大、相位精度高時(shí)，該開(kāi)銷將變得難以承受。為減小相位配置信息的反饋開(kāi)銷，文獻(xiàn)[71]提出低秩張量建模的方法，例如PARAllel FACtors（PARAFAC）和Tucker，將優(yōu)化得到的RIS相位配置表示為維數(shù)更小的預(yù)定義因子的Kronecker乘積形式。調(diào)整對(duì)應(yīng)預(yù)定義因子的數(shù)量可以控制反饋的相位配置數(shù)。相比于文獻(xiàn)[18]，該方案可以在保證可觀的SE前提下極大地降低相位配置信息的反饋開(kāi)銷?；趥鹘y(tǒng)的自編碼，文獻(xiàn)[72]移除批量歸一化（BN）層并引入去噪模塊，提出相移壓縮和去噪網(wǎng)絡(luò)（PSCDN）方案，將RIS相位信息隨機(jī)映射到特征空間內(nèi)維數(shù)更小的碼字中，從而能夠?qū)崿F(xiàn)有限帶寬下的高壓縮比反饋。

針對(duì)控制鏈路帶寬受限的情形，文獻(xiàn)[36]提出新穎的基于自適應(yīng)碼本的有限反饋協(xié)議，同時(shí)給出兩種自適應(yīng)碼本的解決方案，分別是隨機(jī)領(lǐng)近性（RA）和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略的RIS控制（DPIC）。這兩種解決方案僅需要端到端的級(jí)聯(lián)信道，無(wú)須對(duì)用戶位置和入射角進(jìn)行估計(jì)，可顯著減小控制開(kāi)銷。

雖然前述方案一定程度上降低了相位配置信息的反饋開(kāi)銷，然而這些方案中RIS的相位配置優(yōu)化依然依賴于CSI。面對(duì)快速變化的信道，頻繁的RIS配置帶來(lái)的巨大開(kāi)銷往往難以承受。對(duì)此，文獻(xiàn)[73]將RIS相位配置與信道估計(jì)分離，當(dāng)且僅當(dāng)處于RIS波束覆蓋范圍內(nèi)的用戶服務(wù)質(zhì)量（QoS）無(wú)法滿足時(shí)才需要重新配置RIS的相位。在這種情況下，RIS相位重新配置的頻率不再取決于信道相干時(shí)間，而取決于用戶的移動(dòng)速度、RIS波束的覆蓋范圍以及用戶的QoS需求，進(jìn)而有助于進(jìn)一步減少開(kāi)銷。

3.5 考慮電路開(kāi)銷的RIS通信技術(shù)研究

兼顧電路開(kāi)銷的RIS通信技術(shù)研究是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一。文獻(xiàn)[25]在兼顧信道估計(jì)和相位配置能耗的基礎(chǔ)上，對(duì)RIS參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出一種針對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信系統(tǒng)的高能效RIS通信方案，可提升系統(tǒng)能效約27.8%。文獻(xiàn)[35]則針對(duì)多用戶通信系統(tǒng)，提出基于Dinkelbach算法的功率分配方案，可將系統(tǒng)能效提升約300%。考慮非完備CSI條件下的上行MIMO通信系統(tǒng)，文獻(xiàn)[39]基于閉合表達(dá)式推導(dǎo)最優(yōu)功率分配策略，可實(shí)現(xiàn)能效與譜效之間的權(quán)衡。此外，文獻(xiàn)[22，38，74]等還分別針對(duì)設(shè)備對(duì)設(shè)備（D2D）系統(tǒng)、多播系統(tǒng)、共生無(wú)線電系統(tǒng)提出最優(yōu)能效方案。

針對(duì)多RIS協(xié)助無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)，文獻(xiàn)[75]聯(lián)合優(yōu)化基站側(cè)的有源波束賦形、RIS側(cè)的無(wú)源波束賦形以及RIS的相位偏移，以最小化網(wǎng)絡(luò)整體的功率消耗，這其中包括RIS節(jié)點(diǎn)自身的電路功耗。研究指出，通過(guò)動(dòng)態(tài)關(guān)閉某些RIS面板，可以實(shí)現(xiàn)以非常小的性能損失大幅降低功率消耗。文獻(xiàn)[76]則提出一種低復(fù)雜度的貪婪搜索算法，通過(guò)控制每塊RIS面板的開(kāi)/關(guān)狀態(tài)，以最大化整個(gè)系統(tǒng)的能量效率。

當(dāng)無(wú)線信道環(huán)境和RIS可用能量模型不確定時(shí)，文獻(xiàn)[77]基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）優(yōu)化發(fā)送功率分配以及每個(gè)RIS單元的工作狀態(tài)，以提升系統(tǒng)整體能效。類似地，文獻(xiàn)[78]采用DRL的方法求解RIS輔助的車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的能效最大化問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)約87.5%的能效提升。文獻(xiàn)[79]則提出一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）聯(lián)合資源分配算法，可基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)最優(yōu)RIS配置參數(shù)，相比傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法可提升約20.1%的系統(tǒng)能效。

新型的同時(shí)透射與反射型RIS（STAR-RIS）可以進(jìn)一步增強(qiáng)覆蓋能力。針對(duì)STAR-RIS輔助的多用戶MIMO非正交多址（NOMA）系統(tǒng)，文獻(xiàn)[80]基于Dinkelbach方法、對(duì)偶分解理論以及連續(xù)凸逼近（SCA）技術(shù)等，聯(lián)合優(yōu)化STAR-RIS的傳輸與反射波束賦形向量以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的能效性能。文獻(xiàn)[81]針對(duì)邊緣移動(dòng)計(jì)算（MEC）場(chǎng)景，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化STAR-RIS反射系數(shù)、功率分配以及卸載數(shù)據(jù)的大小，降低整個(gè)系統(tǒng)的總能量消耗。文獻(xiàn)[82]進(jìn)一步提出一種基于深度確定性策略梯度（DDPG）算法，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化基站側(cè)的有源波束賦形和STAR-RIS側(cè)的反射系數(shù)來(lái)最大化系統(tǒng)能效。

4 新研究主題

學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注RIS開(kāi)銷問(wèn)題，已針對(duì)典型場(chǎng)景下的基礎(chǔ)模型提出多種有效的解決方案。然而，隨著6G研究的推進(jìn)，許多新的應(yīng)用場(chǎng)景、技術(shù)需求陸續(xù)出現(xiàn)。如何在更加復(fù)雜多樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中有效發(fā)揮RIS的潛在價(jià)值，仍需要持續(xù)探索。本文從新場(chǎng)景、新型軟硬件設(shè)計(jì)、新型組網(wǎng)架構(gòu)、新技術(shù)交叉賦能等方面展開(kāi)論述。

1）全空間RIS協(xié)助的無(wú)線通信

相比于傳統(tǒng)的純反射型半空間RIS，STAR-RIS可實(shí)現(xiàn)360°的全空間覆蓋[83]。然而，STAR-RIS的每個(gè)單元需同時(shí)滿足傳輸和反射需求，且相應(yīng)傳輸和反射相位緊密耦合、相互制約。這對(duì)硬件復(fù)雜度、電路運(yùn)行能耗、信道估計(jì)開(kāi)銷等均提出新的挑戰(zhàn)。針對(duì)傳統(tǒng)RIS模型開(kāi)展的性能分析、低開(kāi)銷方案設(shè)計(jì)等結(jié)論，將不能很好地應(yīng)用于STAR-RIS模型，因此需要開(kāi)展新的技術(shù)方案研究。

2）基于統(tǒng)計(jì)/混合CSI的聯(lián)合波束賦形

基于統(tǒng)計(jì)/混合CSI優(yōu)化設(shè)計(jì)RIS輔助通信系統(tǒng)的有源波束賦形和無(wú)源波束賦，可降低對(duì)信道估計(jì)及信息反饋的需求。該方法已被證明可實(shí)現(xiàn)通信性能增益與系統(tǒng)開(kāi)銷的折中權(quán)衡。現(xiàn)有研究已針對(duì)典型的基礎(chǔ)通信場(chǎng)景提出了高效的聯(lián)合波束賦形方案，而針對(duì)多點(diǎn)協(xié)作RIS、多跳RIS、高速移動(dòng)等復(fù)雜場(chǎng)景，如何基于有限的CSI實(shí)現(xiàn)有效的聯(lián)合波束設(shè)計(jì)仍有待探索。

3）低功耗的RIS硬件平臺(tái)

實(shí)際中具有多種不同的RIS硬件方案，在工作頻率、碼本切換時(shí)間、工作電壓、功耗和部署成本等方面存在差異，因此可分別應(yīng)用于不同的場(chǎng)景。例如，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)指出[84]，基于RF-MEMS和MOSFET設(shè)計(jì)的RIS具有較低能耗，但硬件成本較高；基于PIN二極管的RIS具有更低的硬件成本和更短的碼本切換時(shí)間，但能耗較大且僅支持110 GHz以下的頻段。隨著電子信息材料科學(xué)與工程技術(shù)的進(jìn)步，很多新型RIS方案將被提出。其中，低成本、低功耗、廣適用范圍的RIS硬件設(shè)計(jì)是潛在方向。

4）低開(kāi)銷的RIS組網(wǎng)模型

在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中部署RIS時(shí)需綜合考慮用戶分布、傳播環(huán)境、成本控制等諸多因素。一方面，當(dāng)將相同數(shù)量的RIS單元分別放置在用戶與基站附近時(shí)，可實(shí)現(xiàn)比集中式部署更好的用戶通信速率[85]；另一方面，障礙物較多、通信頻率較高時(shí)，需要多個(gè)RIS接力建立通信鏈路[86]。此時(shí)，多個(gè)RIS站點(diǎn)之間以及RIS與基站之間的相互協(xié)調(diào)，會(huì)顯著增加同步挑戰(zhàn)和信令開(kāi)銷。因此，如何權(quán)衡RIS協(xié)作組網(wǎng)增益與開(kāi)銷是極具挑戰(zhàn)的研究課題。

5）AI賦能的RIS通信方法

人工智能（AI）技術(shù)已被證明可以有效求解復(fù)雜應(yīng)用中的非線性資源分配問(wèn)題。因此，AI賦能的RIS通信網(wǎng)絡(luò)是備受關(guān)注的研究方向。AI模型訓(xùn)練通常由處理能力較強(qiáng)的基站執(zhí)行，相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集、傳遞等過(guò)程會(huì)造成額外通信開(kāi)銷。這可能要求RIS節(jié)點(diǎn)具備一定的信息感知能力，增加其硬件成本。同時(shí)，模型訓(xùn)練過(guò)程本身需要耗費(fèi)龐大的計(jì)算時(shí)間與能量等[87]。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)[88]等技術(shù)框架有望為低開(kāi)銷RIS組網(wǎng)提供新思路。

6）低開(kāi)銷的RIS近場(chǎng)通信

為補(bǔ)償嚴(yán)重的路徑衰落帶來(lái)的系統(tǒng)性能損失，預(yù)計(jì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)將部署更多的RIS反射單元。然而，由于瑞利距離與天線口徑的平方成正比，隨著RIS面板孔徑的不斷增加，相應(yīng)的近場(chǎng)通信范圍將不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致越來(lái)越多的用戶、散射體處于近場(chǎng)環(huán)境中[89]。對(duì)此，近場(chǎng)環(huán)境下的低開(kāi)銷方案設(shè)計(jì)面臨新的挑戰(zhàn)。例如，近場(chǎng)環(huán)境下，天線陣列導(dǎo)向矢量與散射體的坐標(biāo)密切相關(guān)，對(duì)此原先的低開(kāi)銷碼本方案將不再適用[90]。更糟糕的是，相比于遠(yuǎn)場(chǎng)碼本，近場(chǎng)碼本將包含更多的候選碼字，使得近場(chǎng)的波束賦形設(shè)計(jì)更為復(fù)雜，造成更高的導(dǎo)頻開(kāi)銷[91]。傳統(tǒng)遠(yuǎn)場(chǎng)環(huán)境下的低開(kāi)銷設(shè)計(jì)方案不能很好地解決這些問(wèn)題，亟須開(kāi)展新的技術(shù)方案研究。

7）低開(kāi)銷的RIS協(xié)助通信感知系統(tǒng)

相比于傳統(tǒng)的通信感知一體化（ISAC）網(wǎng)絡(luò)，RIS的引入可以在為處于非視距的感知目標(biāo)創(chuàng)建虛擬直射鏈路的同時(shí)抑制干擾信號(hào)，有助于進(jìn)一步增強(qiáng)感知性能[92]。然而，ISAC系統(tǒng)設(shè)計(jì)中需要綜合考慮感知和通信的需求，除傳統(tǒng)的通信參數(shù)例如信道信息的估計(jì)之外，還需要實(shí)現(xiàn)對(duì)感知目標(biāo)的角度、速度、距離等參數(shù)的估計(jì)[93]，因此將占據(jù)更多的系統(tǒng)資源，造成額外的資源開(kāi)銷。除此之外，為滿足未來(lái)高精度的感知需求，系統(tǒng)中將引入更多的RIS以提供更高的設(shè)計(jì)自由度[94]，然而，這些RIS之間的協(xié)同控制機(jī)制以及部署方案設(shè)計(jì)也將帶來(lái)額外的資源開(kāi)銷。

8）低能耗的RIS協(xié)助邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)

與傳統(tǒng)的MEC網(wǎng)絡(luò)相比，RIS技術(shù)的引入，一方面，有助于改善無(wú)線鏈路的質(zhì)量，提高傳輸速率，另一方面，有助于顯著擴(kuò)大無(wú)線卸載的覆蓋范圍[95]。然而，現(xiàn)有研究大多聚焦于對(duì)RIS反射系數(shù)的優(yōu)化來(lái)提升卸載效率[96]，忽視了網(wǎng)絡(luò)中RIS節(jié)點(diǎn)的部署成本以及反射單元相位配置過(guò)程中產(chǎn)生的能耗開(kāi)銷。相關(guān)的研究工作處于起步階段，有待進(jìn)一步的探索。

5 結(jié)束語(yǔ)

RIS是面向6G的創(chuàng)新性高效無(wú)線技術(shù)，其根本優(yōu)勢(shì)在于打破了傳統(tǒng)無(wú)線信道的不可控局限，通過(guò)構(gòu)建智能可編程的無(wú)線環(huán)境，有效提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍、通信效率、安全隱私能力等。然而，RIS節(jié)點(diǎn)的引入也會(huì)帶來(lái)額外開(kāi)銷。在考慮信道估計(jì)、無(wú)線控制等開(kāi)銷的前提下，如何盡量發(fā)揮RIS的無(wú)線賦能潛力是根本問(wèn)題之一。