智能反射表面无线通信的信道估计与帧结构设计

李 然，武 刚，李 岩

(电子科技大学 通信抗干扰技术国家级重点实验室，四川 成都 611731)

0 引言

随着近年来无线设备、服务和应用程序数量的快速增长，人们对高速无线通信的相应需求也迅速增长。第五代移动通信(5th Generation，5G)网络已经可以实现1 000倍网络容量的增加和1 000亿设备的实时连接，这些功能的实现离不开超密集网络(Ultra-Dense Network，UDN)、大规模多输入多输出(massive MIMO)和毫米波通信(mmWave)等关键技术的支持[1]。但这些新技术实现所需的高复杂度、硬件成本和较大能耗的关键问题仍尚未解决。因此，为将来的无线通信开发更灵活的硬件体系结构具有重要意义。下一代无线网络的研究需要寻找低成本，高频谱和能源效率的解决方案[2]。利用超材料制造的智能反射表面由于其无源低功耗特性备受关注。

现有的研究可以分为硬件工作和算法设计两方面，其中有关硬件的工作证明了智能反射表面能够真正地实际应用在现实场景中，已经有工作利用现行系统的信号实现了智能反射表面的功能。算法设计则是利用数学的方法分析系统模型，以优化参数来使系统性能达到最理想的效果，包括信道估计、帧结构设计以及波束赋形参数优化等方面的工作。

现有的工作对智能反射表面整个大方向做出了较大的贡献，但是对于较高移动性场景和不同场景下协议切换的分析还较为欠缺。在用户移动性较强的场景下，信道会随着用户的移动发生较快的变化，如果没有适当的帧结构设计来进行信道估计，整个系统的性能就会出现下降，造成误码率上升或接收信噪比降低的情况。所以需要设计一种针对较强移动性场景下的帧结构和通信协议，以满足这些场景下的通信需要。

1 智能反射表面介绍

1.1 智能反射表面概念

超表面是由电磁材料制成的人造表面，能够定制入射的电磁波的传输，存在两种不同的实现方式，可以由间距为波长一半的廉价天线阵列制成，也可以使用尺寸和间距远小于波长的超材料元素构成。

智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface，IRS)和可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface，RIS)是一种可以重新配置的超表面。智能反射面几乎是无源的，但是需要一些能量来控制信号，在进行适当配置之后，不需要专用电源来进行信号传输。

H.X. Xu早在2013年在文献[3]中使用超材料设计了一种结合超表面和强空间填充元谐振器的紧凑型圆极化天线，改善了天线性能并减小尺寸。C. Liaskos团队2018年在文献[4]中提出了一种新型无线通信结构，其中使用了软件控制的超表面。这种平面超材料可以有效改变电磁波的传输方式，包括传输方向、极化方式和完全吸收。该文最后得出，超表面可以有效减少传播的损耗和多径衰落效应。这项工作给出了超表面的无限发展潜力。

E.Basar与M. Di Renzo在文献[5]中提出了使用智能反射表面进行无线通信的概念，包括两种通信情景：其中一种为使用RIS进行反射含有信息的信号，在接收机处实现信噪比增强；另一种为反射单音信号，在RIS处进行调制，用以简化通信系统射频链。Q. Wu和R. Zhang在文献[6]中提出了多种使用智能反射表面的场景，包括改善通信盲点、增强物理层安全、校区边缘干扰抑制、大规模设备与设备通信和大规模无线传能。

1.2 智能无线环境

将智能反射表面部署到实际的通信环境中，就可以得到智能无线环境的概念。

M. Di Renzo团队2019年在文献[7]中第一次提出了智能无线环境的概念，整个概念基于可重构超表面。该文从主动改变无线传输环境的观念出发，跳出了接收机被动适应信道的传统角度，提出了基于可重构超表面通信系统的理论模型，并且列举了多个使用智能反射表面的实际场景。

I. F. Akyildiz在文献[8]中将智能无线环境分为5个具有不同功能的层，从上到下分别为电磁行为层、传感驱动层、屏蔽层、计算层和通信层。电磁行为层由超表面组成，通过控制阻抗控制电磁波传播的方向。传感驱动层由相移调控电路和入射信号传感器组成，屏蔽层则隔离上下半部以最小化干扰，计算层用于控制相移和处理入射信号，最后通信层连接所有上层，负责转发和接收信号。

与在无线网络中广泛部署的具有多个天线的现有中继相比，智能通信环境具有以下优势：

① 可控天线阵列覆盖了智能表面，具有更高的空间多样性；

② 计算和通信层位于下层，减少了处理的时间；

③ 当入射信号来自不同方向，智能表面能够将其反射到所需方向，网络路由具有更高的灵活性。

1.3 应用场景

综上所述，智能反射表面与其共同构建的智能无线环境能够增强通信，而且能够减少功耗。在无线通信系统中的应用可以分为以下几种[9]。

(1) 非常规反射/传输

配置RIS是为了将入射的无线电波反射或折射到特定方向，而这些方向不一定遵守反射和折射定律。该应用的优点是RIS的操作设置与衰落信道和接收器的位置无关。这种应用的局限性是通常不会使信噪比最大化，也无法实现系统容量的最大化。

(2) 波束赋形/信号聚焦

配置RIS是为了将入射的电磁波聚焦到指定位置。这种应用场景的优点是在希望增强的位置使信噪比最大化。但是，RIS的优化取决于衰落的信道和接收器的位置，这是这种情况下的挑战；而且通常无法实现系统容量的最大化，只能对固定的一个点进行定向增强。

(3) 联合发射机/RIS编码

配置RIS是为了优化系统容量，这种应用场景利用了超表面的特定状态来调制其他数据。挑战在于，通常需要共同优化发射机和RIS的参数，系统容量最大化。此外，RIS的相位设置取决于衰落信道和接收机的位置。

(4) 单RF多流发射机设计

在这种应用场景下，发射机只会发射单音信号，与上一种应用类似，该发射机是位于RIS附近的简单RF馈线。馈线向RIS发射未经调制的载波，该载波反映了多个数据调制的信号。该方法适用于通过使用有限数量的RF链来实现多流发射机。

智能反射表面及其相关的智能无线环境，将会成为未来6G架构的发展趋势之一[10]。例如IRS覆盖的墙壁、道路甚至整个建筑物，这些无线通信的应用将会在未来推动6G架构的发展。现在有关智能反射表面的研究工作如雨后春笋般出现，这些工作覆盖硬件设计到算法设计，极大地推动了这个方向的研究进展。

2 智能反射表面研究现状

2.1 硬件设计与实现

目前真正使用硬件进行测试的工作较少，在以上提到的4种应用场景中，真正使用硬件实现的只有第2种波束赋形/信号聚焦和第4种单RF多流发射机设计。

东南大学的W. Tang做了基于可编程超表面无射频链的硬件实现工作[11-12]，使用智能反射表面可以大幅简化发射机的结构，但是与传统通信系统始终存在性能差距。在以上工作的基础上，作者在文献[13]中总结提出了利用可编程超表面进行通信主要的两个部件，无射频链发射机和空间下变频接收机，并在文献[14]中分析得到了基于智能反射表面通信系统的路径损耗建模。清华大学戴老师团队在文献[15]中给出了超表面天线的硬件设计方法，并且使用了可重构智能表面来进行信号的增强，并搭建出了完整的实际通信链路。各项工作使用的参数如表1所示。

表1 硬件工作的比较Tab.1 Comparison of hardware works

其他的两种场景中，第1种场景非常规反射，由于可能不会实现信噪比最大化和系统容量最大化，没有太大的实际应用意义，第3种场景中由于RIS相位设置取决于衰落信道和接收机位置，所以需要较为完备的信道估计，目前还处于理论研究阶段，所以还没有实际的硬件应用。

这些硬件相关工作较为全面地展示了智能反射面的实际应用，也展现了智能反射表面的广阔应用前景。这些工作做出的贡献非常巨大，具有开创性，但是大多数的工作没有与线性的通信架构相结合。清华大学戴老师团队使用现有的LTE进行了实验，迈出了智能反射表面向实际应用融合的第一步。但是有关信道估计和无缝融入现行体系的协议还没有被实际讨论，如何将RIS应用到实际生活中，也是今后的研究方向。

现有的硬件工作已经证明了智能反射表面能够实际提升系统性能并简化发射机结构，但是并没有设计算法去优化包括发射功率和反射相位等参数，缺少了这些算法优化的过程，IRS就很难实际应用到现有场景中，所以算法设计就起到了举足轻重的作用。

2.2 算法研究和设计

算法设计主要研究的内容是通过帧结构设计和相位优化算法等来提升整个IRS辅助无线通信系统的有效性和可靠性，主要的性能指标包括误码率、频谱效率和能量消耗等参数。

E.Basar 在文献[5]中利用矩生成函数分析了基于RIS通信系统的误码率公式，分析结果包括不同调制方式。该文得出结论，使用RIS能够增强整个系统的误码率性能，随着智能反射表面中元素数目的增加，误码率的性能将会增加。但在较大信噪比的情况下，误码率的下降趋势将会放缓。大部分设计误码率分析的工作均以该文为基础。

使用波束赋形的场景为第二种，智能反射表面将反射到的信号聚焦到一个特定的方向。这个大方向研究的内容基本上是最优化的分析。文献[9]、文献[16-20]分别对含有智能反射表面的无线通信系统进行了波束赋形的联合优化，分别采用不同的指标。工作的具体实现如表2所示。

表2 波束赋形工作的对比Tab.2 Comparison of beamforming works

文献[20]对有源和无源波束赋形做出联合优化的同时，还列出了其研究的智能反射表面辅助系统与现有技术的对比，如表3所示。

表3 智能反射表面与现有技术的对比Tab.3 Comparison of RIS and existing technology

在进一步分析前，需要确定RIS创造的额外链路是否能够真正增强系统的性能。W. Zhao在文献[21]中推导了背向散射通道在复合通道中占主导地位的概率，最后得到结论，在设计合理的反射器数量下，背向散射链路的通道增益可能始终比直视路径的通道增益要强。

无论是第2种场景还是第3种场景，都需要信道信息才能进行。由于现有的波束赋形场景下的工作均是假设能获得完美的信道信息，从而无法用于实际的场景中，所以需要分析非完美信道信息对RIS辅助无线通信系统的影响。

L. You在文献[22]分析了非完美信道信息情况下MIMO系统上行链路传输的性能。B. Zheng和R. Zhang团队在文献[23]中提出了一种实用的传输协议，以克服CSI的获取非常困难的问题。该文设计了IRS上的一种全新的反射模式来进行信道估计，并且提出了一种有效的算法来获得高质量的次优解决方案。

2.3 其他应用场景的研究

以上提到的硬件和算法研究的工作目标均为提升系统的性能或简化系统的复杂度，除此之外，IRS也可以应用到多种其他的场景中，例如提升系统安全和室内定位等方面。

(1) 智能反射表面，是矛还是盾

许多工作都提到了有关智能反射表面的安全问题[6,8]，J. Chen和Y. Liang团队在文献[24]提出了智能反射表面辅助无线通信系统的物理层的安全问题。该文介绍了智能反射面可为物理层安全性提供可编程的无线环境；L. Du在文献[25]中提到了可调节智能表面可以通过调整其反射器元素的相移来增强所需信号并抑制不想要的信号；B. Lyu在文献[26]提出了使用智能反射面作为攻击者的设想，智能反射面本身作为绿色干扰器来攻击合法通信，而无需使用任何内部能量来生成干扰信号。这些工作分别从攻防的角度提供了智能反射表面的应用情况。

(2) 基于智能反射表面的定位

智能反射表面同样可以用于定位工作。T. Ma在文献[27]中借助超宽带(UWB)技术将RIS的使用扩展到室内定位，量化了开发的定位方案的Cramér-Rao下界。理论分析和仿真结果均表明，RIS具有标记通道并替换传统主动定位锚的能力，因此有可能通过单个接入点实现精确定位。此外，还描绘了当接收天线的数量受到限制时，由于UWB信号的多径分辨率较高，使得基于到达时间的定位比基于到达角度的定位具有更高的精度的情况。

2.4 现有研究的局限性

现有的工作从硬件和算法等方向出发，做出了很多贡献，证明了智能反射表面确实能够提升系统的性能，提高系统的有效性。另外现有的算法研究工作同样研究了在非完美信道信息条件下的通信协议，为IRS利用到实际场景中打下基础。但是大部分的工作还停留在多普勒频移较小且为单径瑞利衰落情况下的分析与仿真，并没有考虑到信道变化带来的通信协议的改变，没有在更上层考虑IRS辅助无线通信系统的具体设计。

如果IRS辅助无线通信的对象是一个区域内的所有低功耗设备，则这种场景下只需要测量信道然后固定参数就可以满足需求。但是如果服务的对象是区域内的行人，则行人的移动性会对系统的性能产生一定的影响，可能会导致IRS提升效果降低甚至消失，在例如车联网等更高移动性的场景下，对于信道变化的协议切换就显得更为重要，这种情况下往往需要更快地进行信道估计，但是添加太多的导频则会导致开销增大，从而使频谱效率降低。所以设计帧结构来同时满足信道估计和频谱效率的需求就尤为重要，因此在用户移动性较高的情况下，通信协议和导频设计方面还需要更多的研究。下面本文将会给出较强用户移动性场景下的信道模型分析、帧结构设计和仿真结果。

3 用户强移动性场景下信道估计与帧结构设计

3.1 智能反射表面辅助通信系统的模型

图1给出了RIS辅助的无线通信系统的通用物理模型。

图1 IRS辅助的无线通信系统模型Fig.1 IRS-assisted wireless communication system model

系统中的端点部分可以分为发射机、接收机和可调节智能反射面3个部分。可调节智能反射面作为系统中的核心，其功能为反射来自于发射机发射的信号，并且对入射信号进行相位调整，使得接收机出接收到的信号功率最大化。设每个IRS中包含N行M列的MU，每个单位的索引设为Un,m。每个单位均具有相互独立的反射系数Γn,m，其具体形式如下：

Γn,m=A·ejφn,m，

(1)

所以信号通过系统之后接收机可以接收到的信号如式(2)所示：

(2)

对式中提到的接收信号做统一的简化，将所有路径的信号合成一个公式，如式(3)所示：

(3)

可以得到接收信噪比为式(4)：

(4)

为了得到最大化的接收功率信噪比，需要对信道进行估计，并确定每一径信道的时延和增益大小，根据信道信息改变智能反射面的反射相位，使接收信噪比在有限的范围内实现最大化。信噪比提升，则误码率性能就可以提升，从而改善通信环境。现在已有的工作已经对移动性较低的情景进行了探究和仿真，但是在较大多普勒频移情况下，信道变化较快，如果采用现有的协议，系统的性能可能会有较大的降低。

3.2 智能反射表面辅助通信系统的信道估计帧结构

针对较大多普勒频移情况，可以对如图2所示的原帧结构进行修改，提出的新导频结构如图3所示。

图2 使用信道估计的IRS系统的通用帧结构Fig.2 General frame structure of IRS system using channel estimation

图3 在数据传输阶段插入额外导频帧结构Fig.3 Frame structure of additional pilot during data transmission

这两种导频帧结构设计方式主要有两个不同点：① 完整导频结构每次需要调整IRS的相位来匹配系统传输的主路径，而新增额外导频的方式并不需要再次调整IRS的相位；② 完整导频结构总是需要在其之后加上一个处理和反馈时延，而新增的额外导频方式并不需要这个环节。利用新提出的帧结构，我们做了基于OFDM系统的仿真,性能对比如图4和图5所示。

(a)误码率性能

从图4可以看出在最大多普勒频移不是特别大的情况下，不同新增导频数目不会对系统的误码率产生较大影响，而继续增加导频数目只会导致频谱效率性能的下降，所以在较小多普勒频移情况下，新增导频的结构只会增加系统的开销，性能并不会得到很大的提升。

继续增大最大多普勒频移，结果则如图5所示，如果新增导频数目过少，整个系统的误码率会非常不理想，从而导致频谱效率的下降。随着新增导频数目的上升，信道估计的准确性上升，误码率随之下降，综合来看，系统的频谱效率有了显著的上升。如果继续增加导频，虽然误码率性能能够得到提升，但会导致开销更大，误码率性能的提升无法抵消开销所带来的频谱消耗，频谱效率会下降。

3.3 仿真结论和协议切换分析

根据上述分析，本文提出的针对于较强移动性场景下的帧结构对系统性能有提升的效果。如果要进行帧结构的切换，可以进行阈值设置，例如以误码率或接收信噪比为标准，当误码率高于某一阈值，则切换另一种帧结构来应对信道的变化，也可以根据信道的情况来确定添加导频的不同数目。

可以根据用户的移动性统计数据预先得到信道的变化情况，基于服务质量的要求，例如误码率、接收功率及可达速率等，在数据传输的阶段进行导频插入，使系统的性能最大化。如果要避免更多的额外开销，可以对一个区域进行预先测量，决定是否需要完全估计信道来改变IRS的相位。如果只需要在传输时间之内插入单个导频就可以满足要求，则无需进行额外的IRS相位调整。

不同场景下可能需要不同的协议来进行信道估计。如果用户的移动性很强，信道变化很快，完全重新估计信道并调整IRS相位的频率就会上升，每次估计后数据传输的时间就会减少；如果用户的移动性不是很强，则信道变化缓慢，数据传输时间就可以延长。当某一项指标如误码率不符合要求时，可能插入单个导频重新估计信道就可以满足要求。

在这种插单个导频无法满足要求的情况下，必须重新进行完全信道估计来重新调整IRS的反射相位，所以需要根据系统的要求设置一个阈值。当系统性能在插入单个导频情况下无法满足设置的阈值，则必须进行完全信道估计，这个过程也需要用户和基站进行反馈交互。大致流程为：用户首先与基站同步，基站给予用户信道估计的指示，用户根据基站指示发送导频信号，基站接收到后进行处理，将子载波功率分配方案反馈给用户，将相位调整方案反馈给IRS控制器。随后用户和基站进行数据通信，如果发现接收功率小于阈值，则首先插入单个导频进行信道估计，如果满足阈值要求，则继续进行数据传输，否则重新进行IRS导频估计。

综上所述，在不同的场景下需要进行协议的切换，以满足不同的服务质量要求，而IRS作为提升系统性能的关键，也需要参与到这个过程中去。现有的工作对于这方面的讨论还较少，而IRS如何无缝衔接到当前的协议体系中也是亟需解决的问题。

4 结束语

本文首先介绍了智能反射表面的原理和发展概况，并且总结了现有利用IRS的硬件实现和算法设计工作。通过分析得出现有工作还没有讨论在用户较高移动性场景下的系统性能，但是这些方面在实际应用中是非常重要的。根据现在已有的系统模型，对较高移动性情况下的系统性能进行了分析和模拟仿真，最后证明给出的帧结构设计能够提升系统在大多普勒频移条件下的可靠性和有效性。将来的工作可以注重于如何根据不同的场景进行协议切换，以满足不同服务质量情况的要求。