研究背景

　　從1G到5G,，無線信道通常被認為是無線通信系統(tǒng)中不可調(diào)控的部分,。近年來，隨著超材料技術(shù)的快速發(fā)展,，智能超表面技術(shù)（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）因其具有調(diào)控?zé)o線信道的能力，為通信系統(tǒng)的設(shè)計提供了一種新的范式,，是未來6G中頗有前景的關(guān)鍵技術(shù)之一,。

　　圖1. 部署智能超表面（RIS）改變無線信道

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　　問題與挑戰(zhàn)

　　智能超表面技術(shù)在理論上帶來與表面單元數(shù)的平方成正比的信噪比增益（對應(yīng)更高的系統(tǒng)容量），比大規(guī)模MIMO可實現(xiàn)的信噪比增益更高,，這也是該技術(shù)備受關(guān)注的主要原因之一,。然而，該技術(shù)同時也引入了“乘性衰落”效應(yīng),，即RIS反射路徑的衰減與基站到RIS以及RIS到用戶這兩段路徑長度的乘積（而不是其加和）的平方成正比,，這將嚴重“吃掉”RIS帶來的增益。因此,，RIS只能在直射徑被遮擋的非典型通信場景下獲得可觀的容量增益,，而在直射徑較強的典型通信場景中，現(xiàn)有的無源RIS能夠帶來的實際容量增益是微不足道的（如圖2所示,，非典型場景下的容量增益為65%,，但典型場景下的增益只有3%）。現(xiàn)有絕大部分研究都忽略了這一制約RIS廣泛應(yīng)用的基本問題（比如通常假設(shè)直射路徑不存在,，或者其衰減因子明顯高于RIS反射路徑）,。

　　圖2. 現(xiàn)有的無源RIS難以在典型場景下獲得可觀的增益

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　　創(chuàng)新方法

　　為解決上述制約RIS廣泛應(yīng)用的基本問題，我們提出了有源RIS這一新概念及其對應(yīng)的信號模型和系統(tǒng)設(shè)計方法,。如圖3所示,，與現(xiàn)有的無源RIS只能被動地反射信號而不能對其進行放大不同，有源RIS通過在每個（或者部分）RIS單元上集成額外的反射式功放,，從而對反射信號進行調(diào)控的同時,，還能對其進行高增益的放大。

　　圖3. 無源RIS vs. 有源RIS

　　對于有源RIS,，由于其引入了有源器件,，其引入的噪聲不再像無源RIS那樣可忽略，故其信號模型與無源RIS也明顯不同。為此,，我們構(gòu)建了包含有源噪聲將被如何放大的有源RIS信號模型,。為了驗證這一信號模型的正確性，我們研制了一個工作于現(xiàn)有5G主流頻段3.5GHz的64單元有源RIS（見圖4）,，并搭建了測試平臺（見圖5）,，通過實測數(shù)據(jù)對信號模型進行回歸分析和驗證。測試結(jié)果表明（見圖5）,，有源RIS能以一定功耗為代價,，對反射信號進行高達25dB的放大，同時由于有源器件的引入,，有源RIS也會引入并放大噪聲,，從而驗證了我們構(gòu)建的有源RIS信號模型的正確性。

　　圖4. 研制的3.5GHz有源RIS

　　進一步,，基于上述有源RIS信號模型,，我們從理論上定量分析了有源RIS帶來的系統(tǒng)容量極限，并給出了有源RIS輔助的MIMO系統(tǒng)的容量最大化問題,。我們也提出了一種聯(lián)合發(fā)射和反射預(yù)編碼的算法來解決這一問題,。

　　仿真結(jié)果表明，與沒有部署RIS這一共同基線相比,，現(xiàn)有的無源RIS在典型應(yīng)用場景中僅能實現(xiàn)約3%的容量增益，而我們提出的有源RIS可獲得129%的顯著容量增益,，從而有效克服了RIS“乘性衰落”效應(yīng),。相比于現(xiàn)有的無源RIS，有源RIS在典型和非典型場景下均能獲得顯著的性能增益,，并遠高于無源RIS可獲得的性能增益,，故有望在未來6G系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。