摘 要:針對(duì)可重構(gòu)智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS) 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)存在“雙衰落效應(yīng)” 問(wèn)題,提出了一種RIS 位置部署優(yōu)化方法。建立了符合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)模型,該模型考慮RIS 可部署在三維空間中任意位置。以最大化用戶接收信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR) 為目標(biāo),通過(guò)數(shù)值分析三維空間中基站、RIS和用戶之間的相對(duì)位置關(guān)系,理論推導(dǎo)出RIS 最優(yōu)部署位置的閉式解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將RIS 部署在通過(guò)數(shù)值分析方法獲取的最優(yōu)位置處,提高了實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)中的用戶接收SNR。
關(guān)鍵詞:可重構(gòu)智能表面;三維空間;最優(yōu)位置部署;用戶接收信噪比
中圖分類(lèi)號(hào):TN928 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):
文章編號(hào):1003-3106(2024)06-1462-08
0 引言
可重構(gòu)智能表面(Reconfigurable Intelligent Sur-face,RIS)作為一項(xiàng)面向未來(lái)的技術(shù),具備靈活操控信道、改變環(huán)境電磁特性的能力,被視為6G 網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵候選技術(shù)之一,在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界引起了廣泛關(guān)注[1-4]。它具備低成本、低復(fù)雜度、低能耗和易于部署的特點(diǎn),與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,能夠增強(qiáng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和容量。RIS 的應(yīng)用廣闊,可以用于改善無(wú)線信號(hào)的接收質(zhì)量、增加系統(tǒng)吞吐量、抑制干擾以及提高能源效率等。但RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)存在“雙衰落效應(yīng)”,該效應(yīng)是指基站到用戶信道的等效路徑損耗是基站到RIS 信道和RIS 到用戶信道路徑損耗的乘積,通常是直接路徑信道損耗的數(shù)千倍。
近年來(lái),學(xué)者們對(duì)RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)進(jìn)行了深入探索[5-7]。然而,RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)仍面臨許多挑戰(zhàn),如不同類(lèi)型RIS 的協(xié)作控制[7-10]、信道估計(jì)[11-13]和RIS 的部署策略[14-19]等。其中,RIS 的部署是與協(xié)作控制、信道估計(jì)等密切相關(guān)的重要問(wèn)題,也是減弱RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)中“雙衰落效應(yīng)”的關(guān)鍵。2018 年,Wu 等[7]提出一種基于半正定松弛技術(shù)的集中式算法,通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化基站處發(fā)射波束賦形和RIS 處反射波束賦形來(lái)最大化單用戶接收功率,在仿真實(shí)驗(yàn)中通過(guò)改變用戶的位置發(fā)現(xiàn),用戶在靠近RIS 時(shí),接收功率最大,但文中并未深入研究RIS 位置部署優(yōu)化。2021 年,Basar等[14]通過(guò)在基站和用戶之間部署RIS 輔助無(wú)線通信,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)無(wú)論是在室內(nèi)還是室外,RIS 的位置部署都極大地影響系統(tǒng)信道質(zhì)量和可達(dá)速率。因此,探究RIS 位置部署具有重要意義。部分學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了RIS 的部署策略及其對(duì)系統(tǒng)性能影響的研究[15-17]。文獻(xiàn)[15 ]以最大化用戶接收信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)為目標(biāo),在簡(jiǎn)化的二維系統(tǒng)設(shè)置中推導(dǎo)出RIS 最優(yōu)部署位置,通過(guò)數(shù)值分析,得出了RIS 部署在基站或用戶附近時(shí)用戶接收SNR 最大的結(jié)論。文獻(xiàn)[16]研究了RIS 輔助網(wǎng)絡(luò)下行鏈路的覆蓋問(wèn)題,提出了優(yōu)化基站到RIS 夾角和基站到RIS 水平距離來(lái)最大化小區(qū)覆蓋的策略,通過(guò)覆蓋最大化算法推導(dǎo)出基站到RIS 的最優(yōu)夾角,利用內(nèi)點(diǎn)法優(yōu)化基站到RIS 水平距離,得出應(yīng)在基站到RIS 夾角為π / 2 方向上并靠近小區(qū)邊緣處部署RIS 的結(jié)論。文獻(xiàn)[17]為解決室內(nèi)盲區(qū)問(wèn)題,提出了一種RIS 感知網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃解決方案,通過(guò)塊坐標(biāo)上升算法,迭代推導(dǎo)出RIS 配置數(shù)量和位置。
在上述研究工作中,學(xué)者普遍認(rèn)為RIS 應(yīng)該部署在基站或用戶附近。2023 年,Moustakas 等[18]提出RIS 的最優(yōu)位置取決于基站、RIS 和用戶之間特定的相對(duì)位置關(guān)系,但尚未得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。Ren等[19]考慮基站、RIS 中心和用戶在同一水平面的理想場(chǎng)景下,以接收信號(hào)功率最大化為目標(biāo),提出了一種基于基站、RIS 和用戶之間相對(duì)距離的RIS 部署策略,該策略揭示了當(dāng)基站-用戶距離大于RIS 到基站-用戶距離的2 倍時(shí),RIS 應(yīng)部署在基站或用戶附近;當(dāng)基站-用戶距離小于或等于RIS 到基站-用戶距離的2 倍時(shí),RIS 應(yīng)部署在基站-用戶的中垂線處。然而,該系統(tǒng)模型中假設(shè)RIS 僅能沿直線部署無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用。因此,如何構(gòu)建適用于不同實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的RIS 輔助無(wú)線通信模型,探索三維空間中基站、RIS 以及用戶之間的位置關(guān)系,以最大限度獲取系統(tǒng)的潛在性能增益為目標(biāo)優(yōu)化RIS 位置部署,仍需進(jìn)一步研究。
為了減弱RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)“雙衰落效應(yīng)”,本文從實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā),構(gòu)建RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)模型,探索RIS 在三維空間中位置部署問(wèn)題。本文以最大化用戶接收SNR 為目標(biāo),理論推導(dǎo)出基站、RIS 中心以及用戶之間不同距離關(guān)系下RIS最優(yōu)部署位置的閉式解,并通過(guò)仿真證明了RIS 最優(yōu)部署位置既可能在基站或者用戶附近處,也可能在基站-用戶連線的中垂線處的結(jié)論。
1 系統(tǒng)模型與理論推導(dǎo)
1. 1 系統(tǒng)模型
RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng),如圖1 所示。該系統(tǒng)在某一位置部署了一個(gè)由N 個(gè)無(wú)源反射元件組成的RIS,用于增強(qiáng)基站與用戶之間的通信。本文假設(shè)基站和用戶都配備一根天線,以用戶均勻分布區(qū)域的中心點(diǎn)為用戶位置且基站到用戶的直接路徑被阻塞。載波頻率和系統(tǒng)帶寬分別用fc 和B 表示,單位Hz。為了便于分析,本文考慮該通信系統(tǒng)是窄帶的,即B-fc。
設(shè)x(t)表示等效復(fù)基帶發(fā)射信號(hào),考慮信號(hào)從基站通過(guò)RIS 的一個(gè)特定反射元件n 到用戶的傳播,其中n∈{1,2,…,N}。用α1,n e-jξ1,n 表示從基站到RIS 反射元件n 的等效基帶復(fù)信道系數(shù),其中α1,n 和ξ1,n 分別表示窄帶系統(tǒng)平坦信道的衰落系數(shù)和相移。那么RIS 反射元件n 上的輸入信號(hào)表示為:
yin,n(t) = α1,n e-jξ1,n x(t)ej2πfct。(1)
忽略電路非線性和相位噪聲等硬件缺陷,RIS反射元件n 的反射信號(hào)可以表示為:
yout,n = βn yin,n(t - tn ) = βn α1,n e-jξ1,n x(t - tn )×ej2πfc(t-tn) ≈ [βn e-jθ′n α1,n e-jξ1,n x(t)]ej2πfct, (2)
式中:βn ∈[0,1]和tn ∈[0,1 / fc ]分別表示RIS 反射元件n 引起的振幅衰減和時(shí)間延遲,因?yàn)椋簦?≤1 / fc <<1 / B,可以假定x (t - tn )≈ x (t);- θ′n = - 2πfc tn ∈[-2π,0]表示反射元件n 引起的相移。設(shè)sin,n(t)=α1,n e-jξ1,n x(t)表示yin,n(t)的復(fù)等效基帶信號(hào),sout,n(t)=βn e-jθn′ α1,n e-jξ1,n x(t)表示yout,n(t)的復(fù)等效基帶信號(hào),則基帶中的RIS 反射信號(hào)模型表示為:
sout,n(t) = βn e-jθ′n sin,n(t) = βn ejθn sin,n(t), (3)
式中:θn ∈[0,2π],第二個(gè)等式成立是由于相移的周期是2π。從式中可以看出,在基帶RIS 反射信號(hào)模型中,RIS 反射元件n 的反射信號(hào)是由相應(yīng)的輸入信號(hào)乘以復(fù)反射系數(shù)βn ejθn 得到的。
從RIS 反射元件n 到用戶,反射信號(hào)經(jīng)歷了一個(gè)類(lèi)似的等效窄帶平坦信道,該信道由α2,n e-jξ2,n 給定。通過(guò)RIS 反射元件n 的反射到達(dá)用戶的通帶信號(hào)表示為:
yn(t) = [α1,n e-jξ1,n βn ejθn α2,n e-jξ2,n x(t)]ej2πfct。(4)
設(shè)gn =α1,n e-jξ1,n 和hr,n =α2,n e-jξ2,n,式(4)對(duì)應(yīng)的基帶信號(hào)模型可以表示為:
Sn(t) = βn ejθn hr,n gn x(t)。(5)
從式(5)中可以看出,通過(guò)RIS 反射元件n 的從基站到用戶的級(jí)聯(lián)信道是由基站到RIS 反射元件n 的信道gn、RIS 反射系數(shù)βn ejθn 以及RIS 反射元件n 到用戶的信道hr,n 三項(xiàng)相乘得到的。
為了簡(jiǎn)化,假定相鄰RIS 反射元件的反射中不存在信號(hào)耦合,即所有RIS 反射元件獨(dú)立反射入射信號(hào)。由于存在較大的路徑損耗,本文只考慮RIS第一次反射的信號(hào),而忽略經(jīng)由RIS 兩次或以上反射的信號(hào)。因此,來(lái)自所有RIS 反射元件的接收信號(hào)可以被建模為它們各自反射信號(hào)的疊加,則考慮RIS 反射元件的用戶基帶接收信號(hào)模型可以表示為:
式中:G = [g1 ,g2 ,…,gN] T ,hHr= [hr,1 ,hr,2 ,…,hr,N ]以及Θ= diag(β1 ejθ1 ,β2 ejθ2 ,…,βN ejθN )。具有N 個(gè)反射元件的RIS 通過(guò)N×N 復(fù)反射矩陣Θ 實(shí)現(xiàn)了從入射信號(hào)矢量到反射信號(hào)矢量的線性映射,因?yàn)槊總€(gè)RIS 反射元件獨(dú)立地反射信號(hào)并且在RIS 單元上沒(méi)有信號(hào)耦合或聯(lián)合處理,所以Θ 是對(duì)角矩陣。
hHr和G 中的信道系數(shù)通常依賴于與距離相關(guān)的路徑損耗。RIS 反射信道的路徑損耗將直接影響用戶平均接收功率,因此對(duì)于RIS 輔助通信的信道性能評(píng)估至關(guān)重要。假定RIS 反射元件n 位于距離基站和用戶足夠遠(yuǎn)的地方,與它們的距離分別為d1,n 和d2,n,在遠(yuǎn)場(chǎng)條件下,可以假定d1,n = d1和d2,n = d2 ,?n。由于rE(| gn|2 )∝c1 (d1 / d0) - α1 ,E (| hr,n|2 )∝c2 (d2 / d0) - α2 ,其中c1 和c2 表示參考距離d0 處的相應(yīng)路徑損耗,而α1 和α2 表示相應(yīng)路徑損耗指數(shù),其取值為2 ~ 6。結(jié)合式(6),用戶經(jīng)由RIS 反射元件n 反射的平均接收信號(hào)功率Pr,n 與dα1 1 dα2 2 成反比,即:
Pr,n ∝ 1/d1α1 d2α2, (7)
寬帶系統(tǒng)是窄帶系統(tǒng)的擴(kuò)展,在寬帶系統(tǒng)中仍能得到相同的結(jié)論。
換言之,通過(guò)RIS 反射元件n 的反射信道遭受雙路徑損耗,稱為“雙衰落效應(yīng)”。因此,為了減弱此效應(yīng),在實(shí)踐中優(yōu)化RIS 的位置部署十分重要。
1. 2 RIS 最優(yōu)位置推導(dǎo)
本文考慮一個(gè)簡(jiǎn)化的3D 系統(tǒng)模型,如圖2所示。
RIS 一共配備N 個(gè)反射元件以此增強(qiáng)從基站到用戶的通信,假設(shè)基站和用戶都配備了一根天線。本文考慮在基站-用戶的直接路徑被阻塞的情況下,分析RIS 位置對(duì)系統(tǒng)性能的影響。基站-RIS-用戶路徑遵循自由空間信道模型即α1 = 2 和α2 = 2。此3D 系統(tǒng)模型中,假設(shè)以用戶均勻分布區(qū)域的中心點(diǎn)為用戶位置,以基站所在位置為原點(diǎn)o,以基站和用戶所在平面為xoy 面,以基站-用戶連線方向建立x 軸,以過(guò)原點(diǎn)且垂直xoy 平面的方向建立z 軸?;荆脩艟嚯x為L0 m,RIS 放置在xoy 平面上方,假設(shè) RIS 中心點(diǎn)坐標(biāo)為p L1,L2,Zy ,L1、L2、Z 為優(yōu)化變量,其中0≤L1 ≤L0 ,-∞ ≤L2 ≤+∞ ,Z≥0?;镜剑遥桑?的距離為d1 m,RIS 到用戶的距離為d2 m,則d21= L21+L22+Z2 ,d22= (L0 -L1) 2 +L22+Z2 。通過(guò)優(yōu)化RIS反射系數(shù),用戶接收SNR 可表示為[15]:
2 仿真結(jié)果
本文考慮RIS 反射元件數(shù)N = 300,基站-用戶距離L0 = 50 m,基站發(fā)射功率P = 30 dBm,用戶端接收噪聲σ2 = -80 dBm,參考距離為1 m 時(shí)的路徑損耗β0 = -30 dB,基站到用戶的直接路徑被阻礙無(wú)法進(jìn)行通信,基站到RIS 和RIS 到用戶之間的信道均假設(shè)為自由空間信道即α1 = 2 和α2 = 2。由于f(u)是關(guān)于u = 1/2 ,即L1 = 25 m 對(duì)稱的函數(shù),所以在研究L1 對(duì)用戶接收SNR 影響時(shí),可僅考慮L1 ∈[0,25]m。
在圖4(a)中考慮L2 = 5 m,L1 ?。?、5、10 m 時(shí),用戶接收SNR 隨Z 的變化;在圖4(b)中考慮在給定Z = 5 m,L1 ?。啊ⅲ?、10 m 時(shí),用戶接收SNR 隨L2的變化。從圖中發(fā)現(xiàn),用戶接收SNR 會(huì)隨著L2 或者Z 的增大而減小,因此在RIS 部署地理范圍有局限的條件下,應(yīng)該盡可能地選擇L2 和Z 小的位置部署RIS。當(dāng)L2 或者Z 增大時(shí),RIS 最優(yōu)位置L*1 會(huì)逐漸靠近L0/2 ,這時(shí)在離基站較近處部署RIS 并不能帶來(lái)更高的SNR 增益。如圖4 所示,當(dāng)Z = 22 m,L2 = 5 m和Z = 5 m,L2 = 22 m 時(shí),由于L22+Z2 <L20/4 ,由定理三可知,RIS 的最優(yōu)位置L*1 ≈14. 23 m。所以,RIS 部署在L1 = 10 m 比L1 = 0、5 m 時(shí)的用戶接收SNR 更大。
圖5 考慮在L2 = 15 m 處有易于部署RIS 的高樓,通過(guò)設(shè)置Z 為5、20、40 m,使得基站、RIS 以及用戶之間距離滿足L22+Z2 < L20/4 ,L22+Z2 = L20/4 ,L22+Z2 > L20/4 ,它們分別對(duì)應(yīng)圖5(a)~ 圖5(c)。由圖5(d)可以看出,隨著Z 的增大,用戶接收SNR 的極值點(diǎn)逐漸往中間靠攏,同時(shí)其最大值也在逐漸降低,因此應(yīng)該在實(shí)際中尋找更小的Z 來(lái)部署RIS。由于L2 與Z在式(9)中可以互換,因此也應(yīng)該在實(shí)際中尋找更小的L2 來(lái)部署RIS。在條件允許的情況下,RIS 的位置部署應(yīng)該選擇L22+Z2 <L20/4 的場(chǎng)景。
圖6 考慮在滿足L22+Z2 <L20/4 的場(chǎng)景下,用戶接收SNR 隨Z 和L1 的變化。從圖中可以看出,當(dāng)L0 =50 m,L2 = 10 m,Z = 0 m 時(shí),RIS 最優(yōu)位置L*1 ≈2. 09 m 處比L1 = 0 m 處的SNR 高約0. 17 dB,比L1 = 25 m 即基站-用戶中垂線處的SNR 高約3. 24 dB;當(dāng)L0 =50 m,L2 = 10 m,Z = 10 m 時(shí),RIS 最優(yōu)位置L*1 ≈4. 38 m(與2. 09 m 相比更靠近25 m)處比L1 = 0 m處的SNR 高約0. 33 dB,比L1 = 25 m 處SNR 高約1. 34 dB。所以隨著L22+Z2 接近1/4L20,RIS 最優(yōu)位置L*1 接近L1 = 25 m,而遠(yuǎn)離L1 = 0 m,這使得RIS 部署在L*1 處比部署在L1 = 0 m 處的SNR 差值增大,而比部署在L1 = 25 m 處的SNR 差值減小。
圖7 展示了在本文系統(tǒng)模型中聯(lián)合優(yōu)化基站主動(dòng)波束賦形、RIS 被動(dòng)波束賦形和RIS 位置部署的情況下,用戶接收速率與基站發(fā)射功率的關(guān)系。從圖中可以看出,當(dāng)基站到用戶直接路徑被阻塞時(shí),在系統(tǒng)中配置RIS,用戶處的接收速率得到了顯著提升。通過(guò)對(duì)比最優(yōu)化RIS 位置與隨機(jī)固定RIS 位置的仿真結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),通過(guò)本文理論推導(dǎo)出的最優(yōu)位置閉式解對(duì)RIS 進(jìn)行部署可以進(jìn)一步提升用戶接收速率。因此,在優(yōu)化基站主動(dòng)波束賦形和RIS 被動(dòng)波束賦形時(shí),同步優(yōu)化RIS 位置部署,可以減弱系統(tǒng)的“雙衰落效應(yīng)”,提升系統(tǒng)性能。
3 結(jié)束語(yǔ)
本文基于RIS 可在三維空間中任意位置部署的實(shí)際場(chǎng)景下,理論分析和仿真驗(yàn)證了優(yōu)化RIS 三維空間中位置部署對(duì)RIS 輔助無(wú)線通信系統(tǒng)用戶SNR的影響。以最大化用戶接收SNR 為目標(biāo),建立RIS位置部署優(yōu)化問(wèn)題模型并求解,在理論和仿真中發(fā)現(xiàn),RIS 部署位置并不總是靠近基站或者用戶,而是取決于基站、RIS 中心以及用戶之間的相對(duì)距離關(guān)系。此外,在RIS 輔助多用戶通信系統(tǒng)中,RIS 部署位置的選擇是一個(gè)以最大化信干噪比為目標(biāo)的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題,依賴更復(fù)雜的算法來(lái)求解,需在今后的工作中進(jìn)一步研究。
參考文獻(xiàn)
[1] 陳迎新,岳殿武,任靜,等. 多可重構(gòu)智能表面輔助通信系統(tǒng)的性能研究[J]. 無(wú)線電工程,2022,52 (12):2124-2131.
[2] 齊峰,岳殿武,孫玉. 面向6G 的智能反射面無(wú)線通信綜述[J]. 移動(dòng)通信,2022,46(4):65-73.
[3] 張全君,王浩,吳阿沛. 面向6G 的智能反射面無(wú)線通信[J]. 通信電源技術(shù),2022,39(24):121-123.
[4] YUAN X J,ZHANG Y J A,SHI Y M,et al. Reconfigurableintelligentsurface Empowered Wireless Communications:Challenges and Opportunities[J]. IEEE Wireless Communications,2021,28(2):136-143.
[5] CAI Y L,ZHAO M M,XU K D,et al. Intelligent ReflectingSurface Aided Fullduplex Communication:Passive Beamforming and Deployment Design [J]. IEEE Transactionson Wireless Communications,2021,21(1):383-397.
[6] MA W Y,ZHU L P,ZHANG R. Passive Beamforming for3D Coverage in IRSassisted Communications [J]. IEEEWireless Communications Letters,2022,11(8):1763-1767.
[7] WU Q Q,ZHANG R. Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Network:Joint Active and Passive Beamforming Design[C]∥2018 IEEE Global CommunicationsConference. Abu Dhabi:IEEE,2018:1-6.
[8] FU M,ZHANG R. Active and Passive IRS Jointly AidedCommunication:Deployment Design and Achievable Rate[J]. IEEE Wireless Communications Letters,2022,12(2):302-306.
[9] 胡華智,謝威,許魁,等. 混合有-無(wú)源智能反射面輔助大規(guī)模MIMO 安全傳輸[J]. 陸軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2022,1(6):48-55.
[10] PENG Q Y,WU Q Q,CHEN G J,et al. Hybrid ActivePassive IRS Assisted Energyefficient Wireless Communication[J]. IEEE Communications Letters,2023,27 (8):2202-2206.
[11] WEI X H,DAI L L. Channel Estimation for ExtremelyLargescale Massive MIMO:Farfield,Nearfield,orHybridfield?[J]. IEEE Communications Letters,2021,26(1):177-181.
[12] 柳子惠,康曉非,姚萌. 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的RIS 輔助系統(tǒng)信道估計(jì)算法[J]. 無(wú)線電工程,2023,53 (9):2046-2053.
[13] HUANG Y W,MEI W D,ZHANG R. Empowering BaseStations with Cosite intelligent Reflecting Surfaces:UserAssociation,Channel Estimation and Reflection Optimization[J]. IEEE Transactions on Communications,2022,70(7):4940-4955.
[14] BASAR E,YILDIRIM I,KILINC F. Indoor and OutdoorPhysical Channel Modeling and Efficient Positioning forReconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave Bands[J]. IEEE Transactions on Communications,2021,69(12):8600-8611.
[15] WU Q Q,ZHANG S W,ZHENG B X,et al. IntelligentReflecting Surfaceaided Wireless Communications:A Tutorial[J]. IEEE Transactions on Communications,2021,69(5):3313-3351.
[16] ZENG S H,ZHANG H L,DI B Y,et al. ReconfigurableIntelligent Surface(RIS)Assisted Wireless Coverage Extension:RIS Orientation and Location Optimization [J].IEEE Communications Letters,2020,25(1):269-273.
[17] ALBANESE A,ENCINASLAGO G,SCIANCALEPORE V,etal. RISaware Indoor Network Planning:The Rennes RailwayStation Case[C]∥ICC 2022IEEE International Conferenceon Communications. Seoul:IEEE,2022:2028-2034.
[18]MOUSTAKAS A L,ALEXANDROPOULOS G C,DEBBAHM. Reconfigurable Intelligent Surfaces and Capacity Optimization:A Large System Analysis[J]. IEEE Transactionson Wireless Communications,2023,22(12):8736-8750.
[19] REN Y Q,ZHOU R Y,TENG X K,et al. On DeploymentPosition of RIS in Wireless Communication Systems:Analysis and Experimental Results [J]. IEEE WirelessCommunications Letters,2023,12(10):1756-1760.
作者簡(jiǎn)介
郭歆瑩 女,(1989—),博士,副教授。主要研究方向:可重構(gòu)智能表面、毫米波通信等。
田高峰 男,(1999—),碩士研究生。主要研究方向:可重構(gòu)智能表面。
基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(61901159);河南工業(yè)大學(xué)青年骨干教師培育計(jì)劃(21420104)