5G/6G时代的智能超表面：如何重构无线传播环境？

5G/6G时代的智能超表面：如何重构无线传播环境？

一、引言

随着无线通信技术从 4G 演进至 5G，并迈向 6G 时代，用户对于高速率、低时延与大规模连接的需求不断攀升。然而，当前的无线传播环境大多是不可控的：信号在传播过程中会受到遮挡、反射、散射与衰落等影响，导致通信链路质量难以保证，尤其在 高频段（毫米波、太赫兹波） 场景下，这一问题更为突出。

传统的网络优化方法主要依赖于基站的布设、波束赋形和功率控制等手段，但这些方式往往受限于网络拓扑与能量消耗，无法主动改变无线环境本身。 智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS） 的出现，为这一难题提供了全新的解决思路。

智能超表面是一种由大量可编程反射单元组成的人工结构，通过动态调节每个单元的相位、幅度甚至极化特性，可以对入射的电磁波进行定向反射、透射或散射，从而实现对无线信道的“可编程控制”。这意味着，通信系统不再只是被动适应传播环境，而是能够主动重构传播路径，提升信号质量、增强覆盖范围并降低能耗。

在 5G/6G 时代，智能超表面被视为继大规模 MIMO 与毫米波技术之后的又一关键使能技术。其潜在应用包括：

• 克服城市高楼密集区的严重遮挡；
• 改善室内复杂环境下的非视距（NLoS）通信；
• 为物联网、车联网等场景提供低功耗、低成本的辅助覆盖。

本文将围绕智能超表面的基本概念、理论模型、波束控制方法与5G/6G典型应用展开深入分析，并重点介绍如何通过智能超表面实现无线传播环境的可编程化与可优化化。

二、智能超表面（RIS）的基本概念

2.1 什么是智能超表面？

智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）是一种由大量可控反射单元组成的人工结构，这些单元通常由超材料（Metamaterials）制成，具有亚波长尺寸，并且其电磁特性（如相位、幅度、极化）可以通过外部控制信号动态调节。

RIS的核心目标是重构无线传播环境，即通过主动调控反射波，实现信号能量的集中、路径的重定向以及干扰的抑制，从而提升无线通信系统的性能。

2.2 RIS的组成与工作原理

智能超表面一般由以下三部分组成：

1. 超表面单元阵列

   • 每个单元可以独立调节其反射/透射特性；
   • 相位调节范围通常为 $[0,2\pi )$，分辨率取决于硬件设计；
   • 单元数量 $N$ 对系统性能有平方级影响。

2. 控制电路与软件接口

   • 通过电压偏置、PIN二极管、MEMS开关或液晶材料实现调控；
   • 与基站或控制器通过有线/无线方式连接。

3. 反馈与信道估计模块

   • 获取信道状态信息（CSI）；
   • 根据优化算法实时调整每个单元的相位与幅度。

2.3 RIS的基本数学模型

在通信系统中，RIS通常通过反射系数矩阵建模：
$$\mathbf{\Theta }=\text{diag}\left(e^{j{\theta }_1},e^{j{\theta }_2},\dots ,e^{j{\theta }_N}\right)$$
其中，${\theta }_n$ 表示第 $n$ 个反射单元的相位调节值，$N$ 为总单元数。

假设基站至RIS的信道为 ${\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}$，RIS至用户的信道为 ${\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}$，则RIS辅助的等效信道增益为：
$$h_{\text{eff}}={\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}$$

通过优化 $\mathbf{\Theta }$，可以实现信号的 相干叠加 ，显著提升接收端的信噪比（SNR）。

2.4 RIS与传统技术的区别

• 与传统中继（Relay）不同：
  中继需要进行信号的解码与重发，功耗较高；而RIS是无源或半无源结构，无需放大器即可控制波的传播。

• 与大规模MIMO不同：
  MIMO依赖于主动天线阵列，能主动辐射能量；RIS则仅重定向现有能量，能耗极低。

• 与普通反射面不同：
  普通反射面是被动且固定的，而RIS是可编程与动态可控的。

2.5 典型特性

• 低功耗： 无需主动射频链路，仅依赖相位控制；
• 大规模： 单元数目可达数百甚至上千；
• 可编程： 支持软件定义无线传播环境；
• 广泛频段： 覆盖从亚6GHz到毫米波、太赫兹频段。

三、无线传播模型回顾

在讨论智能超表面（RIS）如何重构无线传播环境之前，我们先回顾传统无线传播模型，为后续引入RIS的信道模型打下基础。

3.1 自由空间传播模型

在自由空间中，信号遵循Friis传输方程，接收功率 $P_r$ 与发射功率 $P_t$ 的关系为：

$$P_r=P_t{G}_t{G}_r{\left(\frac{\lambda }{4\pi d}\right)}^2$$

其中：

• $G_t$、$G_r$ 为发射端和接收端天线增益；
• $\lambda$ 为信号波长；
• $d$ 为发射端到接收端的距离。

这一模型假设没有阻挡、反射或散射，是最理想化的信道描述。

3.2 多径信道模型

在实际环境中，信号会经过多径传播，包括反射、折射和散射，导致接收信号出现衰落与干扰。一个典型的离散多径模型为：

$$y(t)=\sum _{l=1}^L{h}_{l}x(t-{\tau }_l)+n(t)$$

其中：

• $L$ 表示多径数目；
• $h_l={\alpha }_l{e}^{j{\varphi }_l}$ 为第 $l$ 条路径的复数增益；
• ${\tau }_l$ 为路径延迟；
• $x(t)$ 为发射信号；
• $n(t)$ 为高斯白噪声。

多径传播可能造成信号衰落、相位旋转和符号间干扰（ISI），对高频通信尤其严重。

3.3 阻塞与非视距传播

在城市高楼密集区或室内环境中，直接视距（LoS）链路往往不可用，通信依赖非视距（NLoS）传播。NLoS信道通常会带来：

$${\text{PL}}_{\text{NLoS}}>{\text{PL}}_{\text{LoS}}$$

其中 $\text{PL}$ 为路径损耗。信号强度降低，误码率上升，链路可靠性受限。

3.4 传统应对手段与局限

1. 基站密集部署

   • 提升覆盖但成本高，增加能耗。

2. 波束赋形（Beamforming）

   • 依赖主动天线阵列；高频段能量受限。

3. 中继/放大器

   • 功耗高、部署复杂、延迟增加。

这些方法虽然有效，但无法主动控制传播环境本身。智能超表面（RIS）通过对信号的可编程调控，提供了一种全新的信道优化方式。

四、智能超表面重构传播环境的基本原理

智能超表面（RIS）的核心优势在于主动重构无线传播环境，通过调节每个单元的电磁特性，实现信号的相干叠加与路径优化。本节将从物理原理和数学模型两方面进行详细说明。

4.1 RIS单元的相位控制原理

每个RIS单元可以对入射信号施加一个可控相移 ${\theta }_n$：

$${\Gamma }_n=e^{j{\theta }_n},{\theta }_n\in [0,2\pi )$$

• ${\Gamma }_n$ 为第 $n$ 个单元的复数反射系数；
• 相位调节允许信号在接收端相干叠加，增强信号强度；
• 幅度调节（可选）可进一步优化能量分布或干扰抑制。

物理实现方式包括：

• PIN二极管调制相位；
• MEMS微型开关控制；
• 液晶材料调控折射率。

4.2 RIS等效信道模型

考虑单用户场景：

• 基站（BS）至RIS信道：${\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}\in {\mathbb{C}}^{N\times 1}$
• RIS至用户（UE）信道：${\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}\in {\mathbb{C}}^{N\times 1}$
• RIS反射矩阵：$\mathbf{\Theta }=\text{diag}(e^{j{\theta }_1},\dots ,e^{j{\theta }_N})$

则RIS辅助的等效信道增益为：

$$h_{\text{eff}}={\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}$$

• 当所有相位 ${\theta }_n$ 与对应信道相位匹配时，信号在接收端实现完全相干叠加；
• 信号功率随RIS单元数 $N$ 的增加呈 平方级增强：
  $$|h_{\text{eff}}{|}^2\propto N^2$$

4.3 波束赋形与相位优化

目标：最大化接收端信号功率或信噪比（SNR）：

$$\underset{\mathbf{\Theta }}{\max }|{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}{|}^2$$

最优相位解为：

$${\theta }_n^{\star }=-\angle (h_{\text{BS-RIS},n})-\angle (h_{\text{RIS-UE},n})$$

• 该相位匹配策略确保每条路径在接收端同相叠加；
• 对多用户或多目标场景，可通过迭代优化、凸优化或机器学习方法获得近似最优解。

4.4 RIS信道的联合建模

若考虑直射链路 ${\mathbf{h}}_{\text{BS-UE}}$，则总接收信号为：

$$y=\left({\mathbf{h}}_{\text{BS-UE}}+{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}\right)x+n$$

• $x$ 为发射信号，$n$ 为高斯噪声；
• RIS的作用是在现有直射链路基础上进行可控增强或干扰抑制；
• 系统容量和覆盖质量可显著提升。

4.5 物理直观解释

• 每个RIS单元相当于一个可控反射镜，通过调节相位，将信号沿目标方向集中；
• 可以视作软件定义的虚拟波导，实现信号重定向、聚焦和干扰消减；
• 通过实时调整，RIS能够适应用户位置变化和信道波动，实现动态环境优化。

五、智能超表面辅助的波束赋形与优化

智能超表面（RIS）在通信系统中的关键作用是波束赋形（Beamforming），即通过调节反射单元的相位，实现接收端信号的增强或干扰的抑制。本节将介绍波束赋形的目标、数学模型及优化方法。

5.1 波束赋形的目标

波束赋形的核心目标通常为：

1. 最大化接收信号功率
   $$\underset{\mathbf{\Theta }}{\max }|{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}{|}^2$$

2. 最小化干扰功率（多用户场景）
   $$\underset{\mathbf{\Theta }}{\min }\sum _{k\ne u}|{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE},k}{|}^2$$

3. 综合优化信噪比（SNR）或信道容量
   $$\underset{\mathbf{\Theta }}{\max }\text{SNR}=\frac{P_t|h_{\text{eff}}{|}^2}{N_0}$$

5.2 最优相位匹配

对单用户场景，接收信号功率最大化的最优相位解为：

$${\theta }_n^{\star }=-\angle (h_{\text{BS-RIS},n})-\angle (h_{\text{RIS-UE},n})$$

• 每个单元的相位与信道相位匹配，实现完全相干叠加；
• 对多单元RIS，功率增益随单元数 $N$ 增加近似为：
  $$|h_{\text{eff}}{|}^2\propto N^2$$

5.3 多用户波束赋形

在多用户场景下，RIS需要在不同用户间分配相位资源：

$$\underset{\mathbf{\Theta }}{\max }\sum _{u=1}^U{w}_u|{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE},u}{|}^2$$

• $U$ 为用户数量，$w_u$ 为用户权重；
• 由于相位冲突，通常无法同时为所有用户实现完全相干叠加；
• 解决方法：
  • 迭代优化（Alternating Optimization）：交替优化单用户的相位；
  • 半定规划（SDP）：通过凸优化近似求解；
  • 机器学习方法：利用深度神经网络预测最优相位矩阵。

5.4 RIS波束赋形的能量与容量增益

1. 接收功率增强
   对单用户单径场景：
   $$P_r\approx P_t{\left(\sum _{n=1}^N|h_{\text{BS-RIS},n}||h_{\text{RIS-UE},n}|\right)}^2$$

2. 信道容量提升
   $$C=B{\log }_2\left(1+\frac{P_t|h_{\text{eff}}{|}^2}{N_0}\right)$$

3. 覆盖增强

   • RIS可将信号导向盲区，提高非视距（NLoS）用户的接收质量；
   • 功耗低于传统中继。

5.5 实际设计考虑

• 单元相位分辨率有限：通常为2-3位，相位精度限制性能上限；
• 信道估计误差：相位匹配依赖CSI，误差会降低增益；
• 动态环境适应性：用户移动或遮挡变化需要实时调节RIS相位。

智能超表面通过波束赋形实现了低功耗、高增益、可编程的无线环境优化，为5G/6G系统提供了强有力的技术支撑。

六、智能超表面在5G/6G中的典型应用

随着5G网络的部署与6G技术的探索，智能超表面（RIS）因其可编程无线环境、低功耗和高增益的特性，在多种场景中展现出广阔应用前景。本节将介绍几个典型应用及其工作原理。

6.1 城市高楼密集区的覆盖增强

• 问题背景：城市密集区域高楼阻挡严重，信号直射链路难以建立，非视距（NLoS）传播严重衰减。
• RIS作用：通过部署在建筑立面或天线塔上，RIS可将基站信号反射至盲区用户。
• 等效信道模型：
  $$h_{\text{eff}}={\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}$$
• 增益分析：
  • 功率随反射单元数 $N$ 增加约为 $N^2$；
  • 提高接收信号SNR，增强通信可靠性。

6.2 室内复杂环境的通信优化

• 问题背景：室内环境存在多重反射、折射和遮挡，Wi-Fi或毫米波信号容易衰落。
• RIS作用：
  • 可安装在墙面或天花板上，实现信号导向和聚焦；
  • 动态调整相位矩阵 $\mathbf{\Theta }$，针对不同位置的用户优化信号覆盖。
• 应用优势：
  • 提升室内信号覆盖；
  • 降低发射功率要求；
  • 支持大规模物联网设备接入。

6.3 MIMO系统的辅助增益

• 问题背景：大规模MIMO系统受硬件成本和天线部署限制，尤其在高频段。
• RIS作用：
  • 与MIMO联合优化波束，实现信号聚焦与干扰抑制；
  • RIS可视作“虚拟天线阵列”，增加可控的自由度。
• 联合建模：
  $${\mathbf{H}}_{\text{total}}={\mathbf{H}}_{\text{direct}}+{\mathbf{H}}_{\text{BS-RIS}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{H}}_{\text{RIS-UE}}$$
• 性能提升：
  • 增加信道容量；
  • 改善边缘用户体验。

6.4 高频段通信（毫米波/太赫兹）

• 高频信号衰减快，对视距依赖高。
• RIS可实现路径重构和信号聚焦：
  • 将毫米波或太赫兹信号从基站导向用户；
  • 动态适应用户移动，克服高频衰落问题。

6.5 未来智能网络的拓展应用

1. 物联网与智能家居：RIS可为室内传感器网络提供低功耗覆盖；
2. 车联网与V2X通信：部署在路灯或建筑物上，实现车辆间的信号中继与增强；
3. 边缘计算与无人机网络：RIS可辅助优化链路，提高低延迟数据传输能力。

智能超表面通过灵活布置和动态相位控制，可在各种复杂环境下显著改善无线通信性能，是5G/6G网络的重要使能技术。

七、性能分析与理论增益

智能超表面（RIS）通过可编程调控无线环境，可以显著提升通信系统的性能。本节从功率增益、信道容量和能效三个方面进行理论分析，并给出公式推导。

7.1 功率增益分析

考虑单用户单径场景，接收端信号功率为：

$$P_r=P_t{\left|{\mathbf{h}}_{\text{BS-UE}}+{\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}\right|}^2$$

• 当直射链路 ${\mathbf{h}}_{\text{BS-UE}}$ 弱或不可用时，RIS反射链路成为主要能量来源。
• 若所有RIS单元相位匹配（${\theta }_n=-\angle h_{\text{BS-RIS},n}-\angle h_{\text{RIS-UE},n}$），则反射信号在接收端完全相干叠加：
  $$|h_{\text{eff}}{|}^2={\left|\sum _{n=1}^N|h_{\text{BS-RIS},n}||h_{\text{RIS-UE},n}|\right|}^2\propto N^2$$

结论：功率增益随单元数 $N$ 的平方增长，RIS规模越大，增益越显著。

7.2 信道容量提升

假设接收端噪声功率为 $N_0$，信道容量可表示为：

$$C=B{\log }_2\left(1+\frac{P_t|h_{\text{eff}}{|}^2}{N_0}\right)$$

• 当RIS引入完全相干增益时，信道容量提升明显；
• 对多用户系统，RIS可通过优化 $\mathbf{\Theta }$ 实现干扰抑制，从而进一步提升总网络容量。

7.3 能效分析

与传统中继相比，RIS无需主动发射信号，仅通过反射调控，相应的功耗极低：

$${\eta }_{\text{RIS}}=\frac{P_r}{P_{\text{RIS}}+P_t}\gg {\eta }_{\text{Relay}}$$

• $P_{\text{RIS}}$ 为RIS控制电路功耗，通常远低于有源中继功耗；
• 在大规模部署场景下，能效优势尤为显著。

7.4 影响性能的关键因素

1. 单元数目 $N$：增大N显著提高功率和容量，但增加硬件成本和控制复杂度。
2. 相位分辨率：有限的相位分辨率会导致叠加不完全，相对理想情况功率略有下降。
3. 信道估计误差：优化基于CSI，误差会影响波束赋形效果。
4. 多径与干扰环境：复杂多径和干扰会降低理论增益，但RIS仍能提供显著改善。

综上，智能超表面通过可控的相位调节和大规模反射单元实现了无线信号的增强和环境优化，可显著提升5G/6G系统的功率、容量与能效，为未来通信网络提供强有力的技术支撑。

八、总结

智能超表面（RIS）作为5G/6G时代的重要技术，为无线通信系统提供了一种全新的可编程信道优化手段。通过对大量可控反射单元的相位调节，RIS能够主动重构传播环境，实现信号的相干叠加、路径重定向和干扰抑制，从而显著提升接收功率、信道容量和能效。

本文围绕RIS的基本概念、数学模型、波束赋形优化及典型应用进行了系统梳理：

1. 概念与组成

   • RIS由可编程反射单元、控制电路及信道反馈模块组成；
   • 与传统中继或MIMO不同，RIS为被动或半主动结构，功耗低且可大规模部署。

2. 信道模型与原理

   • 等效信道可通过 ${\mathbf{h}}_{\text{BS-RIS}}^{\mathrm{H}}\mathbf{\Theta }{\mathbf{h}}_{\text{RIS-UE}}$ 表示；
   • 波束赋形通过相位匹配实现信号增强，功率增益随单元数 $N$ 的平方增长。

3. 优化与应用

   • 单用户场景采用最优相位匹配，确保完全相干叠加；
   • 多用户场景可通过迭代优化、凸优化或机器学习方法实现权衡；
   • 应用涵盖城市高楼密集区覆盖、室内通信优化、大规模MIMO辅助及毫米波/太赫兹通信。

4. 性能提升

   • 接收功率和信道容量显著增加；
   • 能效远高于传统有源中继；
   • RIS的可编程性使网络可动态适应用户和环境变化。

展望未来，智能超表面有望与大规模MIMO、AI算法、边缘计算及物联网深度融合，构建真正的智能化、可编程无线网络。随着硬件技术成熟和信道估计精度提升，RIS将在5G/6G通信、车联网、智能家居及高频段通信中发挥越来越重要的作用。