面向6G的多站多智能超表面(Multi-RIS for 6G)的
原理机制 和 系统架构。
🧩 一、基础概念:RIS 是什么?
RIS(Reconfigurable Intelligent Surface,可重构智能超表面)是一种由大量可调单元(Meta-atoms)组成的超薄电磁表面。
这些单元可以动态地改变反射信号的幅度与相位,从而实现对无线信号的智能控制与重构。
举例说明:
传统无线通信只能通过“发射机功率 + 天线波束”控制信号传播路径;
RIS 则能让信号在传播环境中“被重塑”,例如让反射波聚焦到用户方向、抑制干扰、增强覆盖。
⚙️ 二、工作原理机制
RIS 的本质是一个可控的反射阵列。
它通过控制每个单元的相移角度 θₙ,使反射波叠加成所需的波束方向。
基本反射信号模型如下:
[
y = \mathbf{h}_{r}^{T} \mathbf{\Phi} \mathbf{G} \mathbf{x} + n
]
其中:
- ( \mathbf{G} ):基站到RIS的信道矩阵
- ( \mathbf{h}_{r} ):RIS到用户的信道
- ( \mathbf{\Phi} = \text{diag}(e^{j\theta_1}, e^{j\theta_2}, ..., e^{j\theta_N}) ):RIS相移矩阵
- ( \mathbf{x} ):基站发送信号
- ( y ):用户接收信号
目标是优化 ( \theta_i ) 使得信号增强或干扰最小化。
这可以通过机器学习、强化学习、甚至联合通信感知算法实现。
🏗️ 三、系统架构:多站多RIS协同系统(Multi-BS Multi-RIS 6G Architecture)
🌍 整体结构
┌────────────┐│ Cloud / Edge AI │└────────────┘│┌──────────────┐│ 基站1 (BS1) │───┐└──────────────┘ ││┌──────────────┐ │ ┌──────────────┐│ 基站2 (BS2) │───┼──▶│ 多RIS协同网络 │──▶用户终端└──────────────┘ │ └──────────────┘│┌──────────────┐ ││ 基站3 (BS3) │───┘└──────────────┘
多站多RIS架构包括:
- 多个基站(BS):提供多源发射,提高空间多样性。
- 多个RIS(RIS₁, RIS₂, …):分布在建筑物表面、道路两侧、隧道口等。
- 控制层(Edge AI Controller):统一协调各RIS的相位配置和基站波束策略。
- 用户终端(UE):接收多路径合成后的强化信号。
🧠 四、智能控制机制(核心)
多站多RIS系统的关键是 智能协同优化。
控制层需要同时决定:
- 哪个RIS协助哪个用户;
- 各RIS的反射相位矩阵;
- 各基站的波束赋形矩阵。
数学上是一个多变量联合优化问题:
[
\max_{\mathbf{W}, \mathbf{\Phi}_1, \mathbf{\Phi}2, ...} \sum \log(1 + \text{SINR}_k)
]
其中 ( \mathbf{W} ) 是基站波束,( \mathbf{\Phi}_i ) 是第i个RIS的相移矩阵。
这种优化通常使用:
- 分层优化算法(Hierarchical Optimization)
- 强化学习(RL/DRL)
- 联邦学习(FL)(各RIS边缘协同)
🚀 五、与6G的结合意义
目标 | 多RIS支持方式 |
---|---|
超高频谱效率 | 多路径合成、能量聚焦 |
超低功耗网络 | RIS被动反射几乎不耗能 |
无处不在的覆盖 | 弥补毫米波/太赫兹信号遮挡 |
智能感知融合 | RIS可同时反射通信信号与雷达波,实现通信-感知一体化 |
自主学习网络 | AI控制RIS网络自适应环境变化 |
🧩 六、小结
模块 | 功能 |
---|---|
RIS单元 | 控制电磁反射特性(相位、幅度) |
控制器 | 计算最优反射配置 |
多RIS协作 | 扩展覆盖、提升信号增益 |
多基站协同 | 增强鲁棒性、负载均衡 |
AI驱动算法 | 优化波束、预测信道、动态调整 |
面向 6G 的 多站/多‐智能超表面(RIS,Reconfigurable Intelligent Surfaces) 概念: 包括什么是 RIS、多站/多 RIS 的作用、优点、挑战,以及未来可能的方向。
一、什么是 RIS(可重构智能超表面)
RIS(Reconfigurable Intelligent Surface,也有称 IRS, LIS 等)是一种新型的电磁/无线通信技术,其基本想法是:
- 用一个二维的超材料(metasurface)或超表面,上面布满很多“单元”或“子元件”(通常尺寸在比波长小或可控的尺度);
- 这些子元件可以被动态控制(通常是其相位,有时幅度、甚至极化态等);
- 当无线信号(电磁波)从发射端(比如基站或其它节点)传播到 RIS,再由 RIS 反射/折射/重定向/调制后到达最终用户或接收端时,RIS 可以“塑造”传播环境,使得信号路径更优,比如增强信号强度、改善覆盖、消除遮挡、减少干扰等。
RIS 本身通常是低功耗、近被动的(不做完整的 RF 放大也不一定有完整的射频链路),其成本和能耗理论上比完全主动设备要低很多。 (arxiv.org)
二、为什么在 6G 中关注 “多站 / 多 RIS”
“多站多 RIS”(multi‐site / multi‐RIS / distributed RIS)主要指在一个网络中,不只是一个 RIS 辅助一个基站,而是多个 RIS 分布在空间中,多个基站或多个用户与多个 RIS 协同工作,从而全局改善环境。这在 6G 中特别重要,原因包括:
-
高频 / 毫米波 /太赫兹(mmWave / THz)频段
在这些频段,传播损耗大、遮挡严重、穿透能力弱。一个 RIS 在一个位置可能只能覆盖一部分遮挡/路径缺失区域;多个 RIS 可以布在多个地点,用来绕过遮挡、补充覆盖盲区。 (engineering.org.cn) -
覆盖和容量需求大
6G 的服务(XR/全息通信/大规模 IoT/高速移动通信等)对覆盖、容量、可靠性要求更严格。多个 RIS 可以联合提升容量(通过更好地控制反射路径、减小干扰、提供更强的链路质量),也可用于边缘用户补强。 (sesjournal.com) -
环境智能化与无线环境作为服务(Wireless Environment as a Service)
RIS 允许网络不只是被动适应环境,而是主动“塑造”传播环境。多个 RIS 可协同调控空间中信号的走向/强度/干扰,从而网络环境本身成为一种可编程资源。 (arxiv.org) -
集成感知与通信(Integrated Sensing and Communication, ISAC)
多 RIS 可以用于同时做通信与感知,比如多点反射/折射后的回波被 RIS 或其它装置用于环境感知、定位、目标检测等。多个有利于覆盖多个方向/多路径。 (arxiv.org)
三、主要类型 / 多功能 RIS 的扩展
在多站多 RIS 的场景中,还会用到各种扩展型 RIS 或多功能 RIS,包括:
-
STAR‐RIS(同时可反射与折射,Simultaneously Transmitting And Reflecting RIS):传统 RIS 通常只反射(只能在一个半空间内起作用),STAR‐RIS 可以同时处理反射与折射,实现 360° 或全空间覆盖。 (comsoc.org)
-
MF‐RIS(Multi‐Functional RIS):支持反射、折射、放大(active 元件)、甚至带有感知功能。比如最近有研究提出 MF-RIS,在一个表面上既有反射/折射相位控制,也有增强信号的能力,并可以感测目标回波。 (arxiv.org)
-
Active RIS vs 被动 RIS:
被动 RIS 没有放大,信号经过 RIS 会有损耗;active RIS 可以在子元件或整块表面上加入微型放大器,以补偿损耗或提升链路能力。多 RIS 系统中,active RIS 与 passive RIS 的组合或选择成为一个设计点。 (arxiv.org)
四、多站/多 RIS 的潜在优势
总结起来,多站/多 RIS 的好处包括:
-
更强的覆盖效率:可以补充“阴影区”、“遮挡区”,尤其在城市环境中,多个 RIS 可以布在屋顶、灯柱、广告牌、墙面等处。
-
更好的容量和信号质量:多个反射路径可以联合起来,降低路径损耗,改善信噪比(SNR),减少深衰落。
-
干扰控制与频谱效率提升:RIS 可以在空间上控制反射,减少对非目标用户或非目标路径的干扰;多个 RIS 可以联合优化全网络的干扰格局。
-
灵活性和鲁棒性:当某个 RIS 失效或被遮挡时,其他 RIS 可以补偿;也可以根据用户位置动态选择或调度多个 RIS。
-
节能:RIS 多数被动或近被动,不需要像全功能发射机/中继那样重度功耗。在多 RIS 系统中,通过合理布置与选择,可以减少基站或中继的发射功率需求。 (sesjournal.com)
-
支持新业务场景:ISAC、定位/感知、全息通信、室内外无缝切换、视线切换(LOS/NLOS)管理等。
五、面临的挑战与关键问题
不过,实现“多站/多 RIS”在 6G 中落地也有不少技术与工程挑战:
问题 | 描述 |
---|---|
信道估计与 CSI 获得 | 拥有多个 RIS,多条间接路径(发射 → RIS → 用户 /多个 RIS组合路径等)。获取这些路径的 Channel State Information(相位/幅度响应)非常难,尤其 RIS 元件可能没有射频链或传感器,不易测量。 |
控制与配置开销 | 每个 RIS 的子元件需要相位控制,可能有放大器、折射控制等。若有多个 RIS,协调这些控制、切换极其繁杂,对延迟与信令要求高。 |
乘性衰落问题(multiplicative fading) | 间接链路通过 RIS 会有多段衰落(发射到 RIS,再 RIS 到用户),加上被动 RIS 的反射效率 <100%,会使得链路增益可能有限。在直连链路很强的场景中,这种 RIS 提供的间接利好可能被削弱。 (arxiv.org) |
硬件设计与成本 | 大规模 RIS 的元件数量多,控制器、相位调节器或者可调单元、可能的放大模块都需要成本。稳定性、响应速度、功耗、材料特性(随频率、温度等)是问题。 |
频谱/带宽问题 | 在高频 mmWave/THz 频段上,RIS 的设计要考虑子元件间距、电磁波失真、多径、反射效率。宽带信号下相位控制与时延偏差(例如 True Time Delay, TTD)问题更突出。 (engineering.org.cn) |
部署与规划 | 多 RIS 的位置放在哪?如何选择位置以最大化网络平均性能?布置密度与方向问题。是否会影响其他系统?是否会受到环境遮挡/天气/损耗等影响? |
标准化与协议支撑 | 如何在网络协议中集成 RIS?控制信令怎样设计?是否在 3GPP/ITU 中有明确规范?跨厂商可互操作性、网络侧的支持都需要时间。 |
六、未来发展方向
为了使“多站多 RIS”在 6G 中真正可行,有以下一些可能的研究与发展方向:
-
高效的 CSI/通道估计方法
包括利用机器学习/深度学习、压缩感知、估计间接路径与直连路径的联合估计、少量测量 + 推断等方法。 -
联合优化多个 RIS 与基站的相位/反射/折射配置、资源分配
包括调度哪些 RIS 服务哪些用户、功率分配、带宽分配、用户‐RIS‐BS 拓扑动态选择等。 -
多功能 RIS 的进一步发展
包括 STAR‐RIS、MF‐RIS、可变增益/主动元件/集成感知能力等。 -
硬件与材料进展
更快响应延迟、更高频率(THz)可用、可低损耗地工作、更低成本的控制单元、更小尺寸的子元件、更好耐环境干扰的设计。 -
系统级仿真与实地试验
在真实复杂环境中部署多个 RIS(城市、室内/户外混合环境)进行评测,以验证理论/仿真中的增益,并发现实际问题。 -
标准化与规范
在 3GPP 的后续版本中、ITU IMT-2030 等框架中加入 RIS 控制/性能指标/部署指南等;制定与 RIS 相关的信令、协议、互操作性、安全规范。 -
集成人工智能(AI / ML)
包括大规模协同控制、多代理 RL/分布式学习、甚至大语言模型(LLM)在网络级别的应用来优化 RIS 的总体网络性能。已有研究指出 RIS‐辅助网络中可用 RL、迁移学习等技术。 (arxiv.org)
七、小结
- 多站/多 RIS 是将 RIS 技术扩展到更大规模、更分布式的场景,以支撑 6G 的高需求(高频段、强遮挡、大容量、低延迟、感知通信等)。
- 理论与仿真结果表明,多 RIS 可以显著提升频谱效率、覆盖、能效等指标。
- 但实际落地还需解决信道估计、控制复杂度、硬件与成本、标准协议等关键问题。