智能超表面在通信感知一體化系統中的應用

劉讓/LIU Rang，羅泓昊/LUO Honghao，李明/LI Ming

（大連理工大學，中國大連 116024）

5G 的大規模商用有力推動了當今社會向萬物智聯邁進，同時也促進了學術界和產業界對未來6G的研究。為了支持6G 在智慧城市、智慧交通、智能家居等典型應用場景中的不同需求，網絡的通信、感知、計算等功能需要進一步強化和融合。因此，除了進一步優化大規模天線陣列、毫米波通信和致密網絡等傳統技術之外，亟須引入一些革命性的新技術來支撐未來6G網絡。智能超表面（RIS）和通信感知一體化（ISAC）作為兩種極具前景的創新型技術，近年來受到了廣泛關注。

RIS的部署為系統提供了重塑信道的能力，并為系統設計引入了新的自由度（DoFs）。通過合理設計RIS反射系數，可以實現智能操控無線傳輸環境，解決盲區覆蓋、邊緣用戶服務和信道環境惡化等通信難題，為提升通信服務質量提供了一種高能量效率、高頻譜效率、低硬件復雜度的解決方案。在無線通信飛速發展的同時，海量無線設備的接入和超高通信速率導致頻譜資源需求激增，進而造成了嚴重的頻譜擁塞。針對這一難題，業界提出了一種基于共享雷達系統和通信系統頻譜資源的方案，進一步支持兩者共享天線、射頻和基帶軟件無線電處理平臺等資源，極大地提升了系統的頻譜、能量和硬件效率。

本文進一步研究和探討RIS在ISAC系統中的應用潛力。首先，概述了RIS的基本工作原理和優勢，總結了RIS在無線通信系統中的相關研究和應用。其次，介紹了雷達系統中的感知需求和性能指標，以及RIS輔助的雷達感知系統。然后，介紹了面向6G的通信感知一體化技術，分析對比了RIS輔助ISAC的相關研究，并通過仿真實驗證明了在ISAC系統中部署RIS的優勢。隨之，討論了RIS輔助ISAC的未來研究方向。最后，對全文進行總結。

1 RIS輔助無線通信

RIS首先出現在無線通信領域，因其具有高效智能操控無線傳輸環境的能力而被視為未來6G 網絡的一個重要使能技術。近幾年來，學術界和工業界涌現了大量關于RIS的理論研究和硬件實現，揭示了RIS 輔助無線通信的優勢和前景。

1.1 RIS的工作原理和優勢

由超材料技術發展而來的RIS 是由大量反射單元組成的。通常，這些反射單元的硬件結構非常簡單且能耗極低。通過改變相應的電路參數（如偏置電壓），每個反射單元可以獲得不同的電磁響應，進而調控入射信號的相移、幅度、頻率和極化等參數。通過協同控制多個單元參數，RIS實現了無源反射波束成形，并可構建更加有利的電磁傳輸環境。與傳統有源中繼相比，RIS具有硬件復雜度更低、能量效率更高的優勢。RIS的組成器件輕便易攜帶，十分容易部署在建筑物表面或者移動端的表面等，因此RIS具有良好的便攜性和移動性[1]。

1.2 RIS在無線通信系統中的應用

目前無線通信系統中RIS 的研究主要聚焦在聯合優化RIS反射系數，以提升系統的各種性能指標。例如，最大化頻譜效率/總速率/能量效率/安全傳輸速率/能量接收端的能量，最小化發射功率/誤碼率等。這些豐富廣泛的應用展示了部署RIS所帶來的性能增益，揭示了RIS在無線通信系統中的有效性[2]。一個典型的RIS 輔助下行多用戶通信系統如圖1所示。當基站與用戶之間的直射鏈路被阻擋時，基站利用RIS建立的非直射信道實現下行多用戶通信。

圖1 RIS輔助下行多用戶通信系統

2 RIS輔助雷達感知

近幾十年來，無線通信系統和雷達感知系統的研究相互借鑒，共同發展。因此，在RIS輔助無線通信相關研究進行得如火如荼時，也涌現出很多關于RIS 輔助雷達感知的探索。通過部署RIS可以改善雷達收發機與感知目標的信道環境，從而提升感知性能。

2.1 雷達感知需求和指標

在物理層的設計中，雷達感知需求主要包括檢測和估計[3-4]。檢測是一個二分類或多分類任務，常用檢測概率、誤警率來衡量；估計指對目標的方位角、距離、速度、雷達反射截面積等參數進行估計，常用均方誤差（MSE）或克拉美羅界（CRB）來衡量?？紤]到檢測概率、MSE、CRB等指標難以直接優化，現有研究大多采用一些間接手段，比如優化發射波形的波束方向圖、最大化雷達接收回波的信噪比（SNR）或信干噪比（SINR）等。

2.2 RIS在雷達感知系統中的應用

一個RIS輔助雷達感知系統如圖2所示。由于雷達與目標之間的直射（LoS）路徑是實現感知功能的關鍵，當直射路徑受到遮擋導致信號很弱甚至不存在時，可以在雷達和目標之間構建一個虛擬的LoS 信道來實現盲區覆蓋，保證感知性能?？紤]到多跳引起的信號衰減，RIS 一般部署在靠近雷達發射機或者接收機的地方。設計RIS 反射系數[5]或聯合設計雷達發射波束成形和RIS 反射系數[6]，可以極大增強雷達接收的目標回波能量，從而提升目標探測性能。這些初步探索證實了RIS 也能給雷達感知系統帶來顯著的性能增益。

圖2 RIS輔助雷達感知系統

3 RIS輔助ISAC

新興的ISAC 技術融合了傳統的通信系統和雷達系統，通過共享頻帶資源、傳輸波形與硬件平臺，提升頻譜/能量/硬件效率。在ISAC 系統中部署RIS 給系統設計引入了新的自由度，通過合理設計RIS反射系數可以智能地調控系統的無線傳輸環境，更好地協調并提升通信和感知性能。

3.1 面向6G的ISAC

為了支持未來6G 網絡對高速率無線通信、高精度感知能力、海量設備接入的愿景，ISAC 技術通過共享通信系統和雷達系統的頻譜等資源來解決日益嚴重的頻譜擁塞問題。ISAC 技術的產生源于無線通信系統和雷達系統存在的許多共通之處，比如，可共用的天線等射頻前端硬件設備、相似的信號處理算法，以及一致的寬帶大規模天線陣列系統演進趨勢。ISAC 這個宏觀概念涵蓋了不同層次通信和感知的融合，從簡單的雙系統共存、協作，到一體化系統的聯合設計，甚至包含通感融合的移動網絡。在通過共享不同資源獲得系統集成增益和協作增益的同時，這些技術方案也對ISAC 系統的優化設計帶來了嚴峻的挑戰[4]。比如，如圖3（a）所示，較簡單的雷達通信共存（RCC）系統通過共享通信和雷達的頻譜資源提升頻譜利用率，對現有硬件設施部署影響最小，但是需要合理地設計二者的發射信號實現干擾管控；如圖3（b）所示，極具應用前景的雷達通信一體化（DFRC）系統使用同一個發射機在相同的頻帶上發射雙功能的波形來同時實現通信和感知功能，極大地提升了頻譜效率，減小設備尺寸、成本和功耗，但是雙功能發射波形的設計對于實現更好的通信和感知性能權衡至關重要。通過與其他先進技術交織融合，ISAC 能夠實現和提升系統的通信與感知能力，因此擁有很大的研究潛力。

圖3 兩種常見的ISAC系統

3.2 RIS輔助ISAC相關研究

現有研究表明，單獨在通信系統和雷達系統中部署RIS可以帶來顯著的通信/感知性能增益?？梢灶A見的是，在融合了通信和感知能力的ISAC系統中引入RIS，可以更加靈活地協調、提升系統的通信和感知性能。對于RCC系統，在基站和雷達之間部署RIS能夠提升通信用戶性能，實現較好的干擾管控[7]。對于DFRC系統，當探測目標的距離遠大于基站與RIS的距離時，部署RIS幾乎不影響目標回波，但依然可以提升系統的通信性能[8]；考慮較近目標時，通過合理優化RIS反射系數，可以在提升通信性能的同時增強反射路徑接收的目標回波能量[9-10]/削弱雜波能量[11]，而且聯合設計基站接收濾波器可以進一步提升雷達感知性能[12-13]。此外，多天線系統的引入以及聯合波束賦形設計使能通信系統同時傳輸多個數據流，使能雷達系統同時監測多個目標或達到更好的目標探測效果。表1 對上述RIS 輔助ISAC 的相關研究進行了總結。可以看到，在不同的ISAC 系統中，通過聯合優化RIS 反射系數和其他變量，可以提升不同的通信和感知性能指標。

表1 RIS輔助ISAC相關研究總結

3.3 仿真結果和分析討論

本節將通過仿真結果來驗證在DFRC 系統中部署RIS 的有效性。為了方便分析，假設如圖4 所示的一個典型的RIS輔助DFRC系統。16天線的基站在N元素RIS的輔助下同時服務一個單天線的用戶，檢測一個點目標，并且存在一個點雜波干擾源，且所有信道均只包含LoS路徑?；九c用戶/目標/雜波的路徑損耗系數為3.2，RIS與用戶/目標/雜波的路徑損耗系數為2.4，基站與RIS 的路徑損耗系數為2.2。噪聲功率為-80 dBm，目標和雜波的RCS為1，通信需求為10 dB，發射功率為20 dBW，每個雷達脈沖包含20 個樣本。通過聯合設計RIS反射系數和基站的發射波形與接收濾波，在滿足通信限制條件和天線恒功率發射的約束下，使雷達檢測的SINR 達到最大。為了解決這個復雜的非凸問題，通過引入輔助變量，并使用主優最小化（MM）和交替方向乘子（ADMM）法將原問題轉化為幾個可以解決的子問題，從而迭代求解。

圖4 RIS輔助DFRC系統及其俯視圖

圖5 展示了二維平面內RIS 輔助DFRC 傳輸環境中不同位置的能量分布?？梢钥吹?，基站形成的有源波束分別指向了目標、RIS 和用戶，RIS 形成的無源波束也指向了目標和用戶，同時雜波干擾源處的能量得到了抑制。

圖5 不同位置的能量分布圖

圖6 展示了基站接收的不同路徑目標回波強度（以信噪比的形式表示）。與沒有部署RIS 的DFRC 方案相比，更多的RIS 反射單元帶來的總增益更大。隨著RIS 反射單元的增多，RIS 所能帶來的增益變大。所以反射路徑的信號強度逐漸變大，直射路徑的反而減小。當N增大到一定程度時，兩次經過RIS的路徑最強。這些結果驗證了部署和聯合優化RIS的優勢，還表明了大規模RIS的有效性。

圖6 不同路徑接收回波信號強度

4 RIS輔助ISAC的未來研究方向

上述研究初步證實了RIS 輔助ISAC 系統的可行性和有效性。為了進一步提升RIS 輔助ISAC 的性能，促進更多實際應用場景中的部署實施，本章中將探討了一些亟待解決的問題和相關的未來研究方向。

4.1 RIS在近場通信與近場感知中的應用

隨著超大規模反射陣列和更高載波頻率的發展，RIS的近場范圍逐漸變大。另一方面，為了獲得更大的反射增益，RIS 通常部署在靠近發射機/接收端的位置。因此，近場通信/感知是未來6G 網絡必須要面對的場景。在遠場傳輸中，近似為平面波的電磁波可以將波束指向某個特定角度；而在近場傳輸中，呈現球面波特性的電磁波可以將波束集中在特定角度和特定距離的地方。這個特性對系統設計來說既是挑戰又是機遇：一方面，基于球面波的建模使得系統的信道估計和波束設計等問題都更加復雜，尤其是當RIS的反射單元個數和基站的天線數較多時；另一方面，球面波可以利用更多的空間DoFs，在提升通信容量、實現更高感知距離/角度分辨率、提升定位精度方面具有潛力。因此，對于RIS部署在近場區域的ISAC 系統，合理的建模和優化設計將有助于實現更好的通信和感知性能。

4.2 RIS在雙站感知中的應用

在實際應用中，為了獲得較強的目標回波信號，避免共置收發機之間的干擾，雙站感知系統比上述單站感知使用得更加廣泛。在基于雙站感知的ISAC 系統中部署RIS 有雙重優勢：一方面，對于雙站系統中至關重要的同步問題，部署RIS 可以構建一條相對穩定的虛擬LoS 信道，用于在實際直射信道遮擋或較弱的情況下提供較強的參考信號；另一方面，同時在ISAC發射端和感知接收端部署RIS，可以更好地實現通信感知性能權衡，探測信號集中和雜波分離的功能。

4.3 RIS在寬帶ISAC系統中的應用

分析RIS的硬件實現電路可以發現，這些反射器件對不同頻率入射信號產生的響應也不相同，即RIS具有頻率選擇性。而現有關于RIS輔助寬帶系統的研究并沒有考慮這一特性，這將不可避免地降低通信服務質量，并將導致目標回波的多普勒頻率模糊，影響對目標運動速度的估計。因此在建模RIS輔助寬帶ISAC系統時，應該將RIS的頻選特性考慮在內，并探索其對寬帶通信和運動目標檢測的影響。

4.4 ISAC系統中的多種RIS部署方式

除了現有ISAC 研究中采用的單個無源RIS 固定部署，還有諸多其他類型和部署方式的RIS。（1）有源RIS：它可以放大入射信號從而克服信號多跳造成的路徑衰減，因此部署有源RIS 并聯合設計其放大系數和相移，可以極大提升ISAC 系統的通信和感知能力；（2）多個RIS：在通信/感知的熱點區域或邊緣區域部署多個RIS，合理優化其部署位置并聯合設計RIS 反射系數，可以提供大規模反射陣列增益，從而保證熱點區域的高通信吞吐量、高精度感知，以及邊緣區域的通信與感知覆蓋；（3）無人機攜載RIS：利用無人機引入的移動性，通過聯合優化其運動路線和RIS 反射系數，可以提供低空通信和感知，覆蓋由于地面障礙產生的盲區。

4.5 基于人工智能技術的算法設計

在RIS輔助的ISAC系統設計中，需要優化的RIS反射系數一般較多且為離散值。RIS級聯信道需要估計的參數更多，具體的感知性能指標難以顯式地表達和優化。因此，基于傳統優化方法的算法設計較為復雜，不利于RIS 的實際部署?；谌斯ぶ悄埽ˋI）技術的算法設計是一個新的思路，有望提供一個更高效、更魯棒、通信和感知性能更好的解決方案。

5 結束語

作為兩個新興技術的結合體，智能超表面輔助的通信感知一體化支持高質量、廣覆蓋、高可靠的通信和感知功能，將為未來6G 網絡發展提供有力的支撐。本文首先概述了相關技術的原理和研究現狀，然后討論了若干亟須解決的問題和未來的研究方向，期望能促進該技術在更多實際應用場景中的研究。