智能超表面技术展望与思考分析

韩元圣，车路平

（中国人民武装警察部队海警学院，浙江 宁波 315010）

随着人们对无线网络容量需求的不断提升，在接下来的十几年时间里，无线连接有望朝着无处不在的趋势发展，甚至于“通信-感知-计算”集成的网络也极有可能成为现实。然而，网络的复杂性、硬件的高成本以及能耗的不断上升，都是未来无线网络所要面对的主要问题。在很长一段时间内，实现对电磁波的任意调节，一直是人们不懈追求的一个目标，尽管对电磁波的操控能力得到了突飞猛进的提高，但由于物质的电磁参数比较固定，所以对电磁波的控制还仅停留在发射机、接收机上，而智能超表面技术在信道环境下可实现对电磁波的灵活操控也正因为此应用特点，使该项技术备受关注。RIS 一般是由许多精密设计的电磁波元件组合而成，利用RIS 技术，将控制信号输入各可调部件中，实现对其电磁特性的动态调控，并在此基础上，利用可编程的方法，实现对空间电磁波的主动性调控，进而形成包含相位、幅值、极化、频率等多个参数的可控电磁场。

1 智能超表面技术原理

智能超表面技术是依托超材料在移动通讯领域跨学科应用而发展起来的新兴技术。智能超表面系统由若干个部件组成，比如，馈电系统、波控网络、智能超表面辐射结构等。在智能超表面阵列中，通常会包含诸多智能超表面单元，而且结构都是半波长微结构，它们的电磁性能与超材料的结构、尺寸、排列方式密切相关。其中馈电系统有两种馈电模式，分别为远场空间、分布式，是以喇叭形辐射器为辐射源，具有结构简单、馈电损耗小、效率高等优点，但由于其体积庞大，常被应用于以智能超表面为基础的无线收发器等领域；后者主要是将天线阵面分成若干个子阵，每个子阵都有一套子阵馈电系统来进行信号馈电，最终通过功分网络对数字信号进行模拟或者合成，如此就能顺利得到天线阵面的电磁信号。采用这种馈电方式有助于减小天线的截面高度，增加天线系统的功率容量，同时，还能进一步优化天线的平面共形性能，外加系统体积并不大，可广泛应用于覆盖盲点、多流增速等场景。举例来说，利用可编程控制电路对各智能超材料单元的电磁性质实施动态、独立的调控，采用可编程逻辑门的方法，利用控制电路对变容二极管和感光器件的光强进行调节，并对其所传输的电磁波信号的幅值、相位、频率和偏振等进行实时调节，从而达到高增益的平面聚焦、大角度快速波束扫描/转换、灵活波束成形的目的。

2 智能超表面关键技术

2.1 硬件结构与调控

RIS 系统不管是应用在新型无线收发机，还是作为无线传输中继节点，其硬件结构包括可重构电磁曲面、馈电系统以及控制系统。可重构电磁场表面是由周期性排列或拟周期性排列的表面基元构成的阵列，是实现空间波形调控的重要手段。控制系统基于可重构电磁场表面的非线性元件，并利用该元件的低频控制信号，动态化调控馈电系统中高频信号。

（1）可重构电磁表面结构设计。RIS 技术最初的目的与核心是可重构的电磁曲面设计，在此基础上，要从具体的应用要求出发时，对单元体、偏置线路等实施系统化设计，首先，利用电磁模拟软件，对其进行适当的建模，如周期边界条件、Floquet 端口激励、非线性元件的当量RLC 等。接着，选取适当的元件几何构造，以使其在期望的频带中满足预定的设计需求，例如，1bit的反射元件，其需要接近0dB 的反射振幅，180°的反射相位差；最后，也要考虑联机控制系统中使用的偏置导线等构造，并检验这些构造对元件性能所带来的影响。

（2）控制系统设计。控制系统主要采用了三种控制方式，分别为机械、模拟信号以及数字信号。第一种机械控制由于响应速度相对较慢，现阶段已经很少被应用；第二种模拟信号控制主要是依托控制模块，生成一个连续分布的电平，并通过对变容二极管等参量不断变化的元件进行控制，使其产生各种不同的响应；第三种数字控制通过控制模块生成不同的电压，并对诸如PIN二极管等切换元件实施控制，进而做出不同的响应。按照可控状态数据，可以将数字信号控制划分为为1bit、2bit 以及更多bit 状态的控制，但是，随着控制位数的增多，表面结构也会越来越复杂，使得设计、实现的难度显著增加。在该控制系统中，控制码的设计是其关键所在，也就是按照电磁波束方向来进行可重构电磁曲面的相位分布。对控制码表的提取主要有两种方法：其一为离线查表模式，即事先将每个方向的码表都计算出来并进行存储，在使用过程中，按照上位机的指令，按照地址逐一提取相应的码表，并进行赋值；其二为联机运算方式，即向处理器中插入代码运算程序，由处理器自动化完成代码运算。

2.2 基带算法

（1）信道建模。信道响应矩阵是传输信号模型中一个非常重要的组成部分，RIS 是一种极具潜力的可重构电磁环境，对其进行精确、有效的信道建模，是对无线电通信系统、关联技术展开合理评估的先决条件。目前比较常用的模型有两种，一种是统计性模型，另一种是确定性模型，统计性建模方法主要是利用专门的测量设备，对某一实际场景下的信道数据进行采集，在此基础上利用大、小尺度参数，围绕信道数据中所隐藏的特性展开统计性描述；确定性建模方法是以几何光学和相容衍射为基础，利用光线跟踪技术，实现发射端-接收端、发射端-RIS、RIS-接收端三个链路间的多径射线（传输路径）的准确计算，进而获得多径射线的各项信道参数，比如，功率、时延、离开角等。

（2）信道估计。与传统的多输入多输出系统相比，RIS支持下的无线系统特点对信道估计提出了全新挑战。首先，传统RIS 多为无源器件，且无复杂信号处理功能，难以准确估计信道状态信息。带有部分有源元件的RIS能够对CSI 进行自主估计，但是它必须对信道估计和复杂性和代价做出综合考量；其次，RIS 极大化的阵列结构给系统的信道估计带来了很大的复杂性。另外，由于RIS 技术的引入，使得信道具有了分片化的特点，这也为RIS 技术的信道估计增加了难度。除了能够结合信道的双时间尺度特征，以分段的手段展开信道估计，也就是对用户设备的低维移动信道估计比较频繁，针对高维准静态的基站信道，则可以省略频繁的信道估计环节，简单对信道信息进行统计即可，有助于减少总体导频的投入。另外，另外，利用RIS 电磁场元素对数据包进行最优分组，能够进一步地降低高维RI 信道及多用户信道的估计难度，在高频段的情况下，可以充分利用好RIS 信道矩阵低秩特征，搭建联合稀疏矩阵，同时通过矩阵填充问题的设计，从而达到级联合信道估计的效果，或者利用多用户信道在角度域的稀疏性特征，最大程度地减少导频开销。RIS 面板可以被分成多个子模块，每个子模块使用不同的调节系数矩阵，如此一来，就能按照特定顺序逐一对待估信道展开估计，特别是在通感觉一体化技术持续发展的背景下，为基于感知信息的RIS信道估计提供了可能。此外，从工程应用的复杂性角度来看，以码本为载体的信道估计复杂度并不高，但难点在于RIS 信道分段特征、近场特征对传统码本方案提出更高要求。

（3）波束赋形。由于RIS 采用了多通道、超大阵列等技术，这给系统的波束成形设计增加了难度。RIS参考了大规模多输入多输出的混合波束赋形技术，从系统建模的观点出发，将RIS 看作一个外置的仿真光束预编码装置，并设计了对应的相移矩阵，即RIS 利用模拟波束赋形技术，对发射端的电磁波反射进行调整。与传统波束赋形法相比，RIS 波束赋形法具有以下特点：第一，由于RIS 中大量存在大量的电磁元，导致对其进行波束赋形时，电磁控制参数的设计具有很大的复杂性。通过对信道进行降维、电磁单元进行分组，可以很好地平衡波束赋形的性能与复杂性。第二，RIS 传播信道有着显著的分段特征，这就要求有源无线电波与RIS 被动无线电波的联合优化。第三，超大规模天线赋予传播信道近场特征，已有的波束训练方案都是在建立了远场信道模型的基础上进行的。但是，RIS 具有超大规模天线的孔径优势，使得用户很容易在RIS 近场区。

2.3 组网设计

从通信环境的复杂性以及RIS 的部署与控制的复杂性出发，将RIS 的部署场景划分为两种类型：一种是小尺度可控的有限域，另一种是大尺度复杂域。在这两种场景下，RIS 的部署原理与要求存在很大的不同。在较小的可控空间内，充分利用高密度RIS，有助于实现对电磁环境的精准智能调控。在大尺度、复杂的环境下，RIS 技术以现有和新引入的主传输通道/主散射点为控制手段，实现对大规模无线信道特征的半动态或静态控制，所需要的RIS 结构简单、易于实现、成本低廉。RIS 技术在无线网络中的应用，将给网络的共存带来新的挑战。在真实的网络环境下，发射到RIS 板上的无线电信号包含由RIS 进行最优控制的“目标信号”和其他“非目标信号”。RIS 可以同时调节这两种类型的信号。通过改变电磁波的振幅、相位和极化模式来强化“目标信号”，也可以针对性调控“非目标信号”的异常。在不可控条件下，RIS 通常会对其他网络中的“非目标信号”做出异常调节，这样非常容易引起网络共存问题，这也充分表明，RIS 的大规模部署必须受到网络的控制，才能限制其在无线环境中对“非目标信号”的随机调节，避免造成严重的网络性能退化。

3 智能超表面技术5G 化演进可行性

在智能超表面技术正式出现之前，诸如广义斯涅尔定律、超材料技术、界面电磁学理论之类的理论技术已经开始走向成熟，并且基于移相器的相控阵列技术已经得到了广泛的应用。除此之外，智能超表面的阵元设计，主要与信号波长等射频信号的特性存在紧密关联，但是同与信号波形、调制编码、帧结构等绝大部分底层技术体制则不存在任何关系，智能超表面系统的部署还涉及网络架构。设备之间的松耦合可以通过异构融合或带外信息交互来实现，而且它对网络的影响只局限于对无线信道环境的变化。所以，智能超表面技术与BULl 原则是高度适应的，即有技术基础、与下层协议的关联性较小、与现有网络设备的脱耦、对网络的作用具有本地特性，为6G 技术的5G 化严演进奠定了坚实的技术基础。在5G 层面，拟搭建6G 亚波长智能超表面系统，采取预配置、带外传输等方式，在此基础上将系统与已有基站及终端进行初步融合，并进一步明确与基站之间的接口及协议格式，将为智能超表在无线信道、干扰等无线环境下的感知计算提供技术支撑，为智能超表面技术在无线中的应用提供一种新的技术手段。

4 结语

综上所述，移动通信网络不仅是各个行业领域数字化转型的重要推动力，同时还起到了促进经济高质量发展、推动经济发展动力变革的作用。未来，移动通信网络可能会面临无线信道不可控、设备高能耗、芯片集成度高等现实问题，而智能超表面技术作为显著的优势在于成本投入低、能耗低、具有可编程性、易于部署，依托此项技术支持搭建智能可控无线环境；将会开启一种全新的无线网络范式，并且有望在基础、原始创新方面有所突破，从而在世界产业链的发展中充分发挥引领作用。