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在一个典型的城市峡谷的地面层，被高层建筑屏蔽，将无法接触到一些6G频率。灵巧地放置可重构的智能表面(黄色)将使信号遍布这些区域。
克里斯Philpot
可重构的智能表面可以在即将到来的无线和卫星网络集成中发挥重要作用。
这很重要，因为当我们移动到更高的频率时，传播特性对信号变得更加“敌对”。无线信道随着周围物体的变化而不断变化。在5G和6G频率下，与建筑物、车辆、山丘、树木和雨水的大小相比，波长是微乎其微的。低频波绕射或穿过这些障碍物，而高频信号则被吸收、反射或散射。基本上，在这些频率下，视线信号是你唯一能指望的。
这样的问题有助于解释为什么主题可重构智能表面(RIS)是无线领域研究的热点之一。这种炒作是合理的。在过去的几年里，随着首个数字化控制超材料的开发，研发活动和成果的滑坡势头日益强劲大约10年前．
RIS原型在世界各地的实验室中显示出巨大的前景。然而，第一个主要项目之一，是欧洲资助的Visorsurf该计划始于五年前，一直持续到2020年。这项技术的首次公开演示发生在2018年底NTT Docomo在日本和Metawave他住在加州卡尔斯巴德。
今天，欧洲、亚洲和美国的数百名研究人员正致力于将RIS应用于可编程的智能无线环境。华为、爱立信、NEC、诺基亚、三星和中兴等供应商正在单独或与大学合作。主要的网络运营商，如NTT Docomo、Orange、中国移动、中国电信和英国电信都在进行大规模的RIS试验或计划这样做。这项工作已经反复证明了RIS在5G和6G最具问题的频段上大大增强信号的能力。
可重构智能表面如何增强无线信号
要了解RIS如何改善信号，请考虑电磁环境。传统蜂窝网络由分散的基站组成，部署在桅杆或塔上，以及城市地区的建筑物和电线杆顶部。信号路径上的物体会阻塞它，这个问题在5G的更高频率下变得尤其严重，比如信号毫米波波段介于24.25到52.6千兆赫之间。如果通信公司继续开发计划，情况只会变得更糟subterahertz乐队在6G网络中，频率介于90到300 GHz之间。这是为什么。在4G和类似的低频频段，表面的反射实际上可以增强接收到的信号，因为反射信号结合在一起。然而，当我们移动到更高的频率，比如多路径效应变得更弱或完全消失。原因是在较长波长信号中显得光滑的表面在较短波长信号中相对粗糙。因此，信号不会被这样的表面反射，而是简单地散射。
一个解决方案是使用更强大的基站或在一个地区安装更多的基站。但这种策略可能会使成本翻倍，甚至更糟。中继器或继电器也可以提高覆盖范围，但在这方面，成本也可能令人望而却步。另一方面，RIS承诺以稍高的成本大大提高覆盖范围
与这些替代品相比，RIS的主要特点是它几乎是被动的。由于没有放大器来增强信号，这意味着RIS节点只需要一块电池和一块小型太阳能电池板就可以供电。
RIS的功能就像一个非常复杂的镜子，它的方向和曲率可以调整，以便将信号聚焦和重定向到特定的方向。但不是物理上移动或重塑镜子，而是通过电子方式改变它的表面，从而改变入射光线的关键属性电磁波，如相。
这就是超材料的作用。这种新兴的材料表现出超越(源自希腊语)的特性元)自然物质的异常反射或折射。这些材料是用普通金属和电绝缘体或电介质制成的。当电磁波撞击在超材料上时，材料中的预定梯度会改变波的相位和其他特征，从而使波前弯曲并按需要重新定向光束成为可能。
一个RIS节点由成百上千个被称为单位细胞的超材料元素组成。每个单元由金属和电介质层以及一个或多个开关或其他可调组件组成。一种典型的结构包括带有开关的上部金属贴片、偏置层和由电介质衬底隔开的金属接地层。通过控制偏置——金属贴片和地面层之间的电压——你可以打开或关闭每个单元格，从而控制每个单元格如何改变入射波的相位和其他特征。
为了控制整个RIS反射的大波的方向，您同步所有的单元格来创建模式建设性干扰和破坏性干扰在较大的反射波中[见下图]。这种干涉图样改变了入射光束，并将其发送到由图样决定的特定方向。顺便说一下，这种基本工作原理与相控阵雷达相同。
建设性和破坏性干涉波束形成
Erik Vrielink
可重构智能表面包括单元阵列。在每个单元单元中，超材料会改变入射无线电波的相位，这样产生的电波就会相互干扰。精确控制这种建设性和破坏性干扰的模式可以使反射波重定向[底部]，提高信号覆盖范围。
RIS还有其他有用的特性。即使没有放大器，RIS也能提供相当大的增益——相对于各向同性(dBi)约30到40分贝——这取决于表面的大小和频率。这是因为天线的增益是与天线孔径成比例区域。RIS具有相当于覆盖大孔径区域的许多天线元件，因此它具有比传统天线更高的增益。
RIS中的所有单元都由一个逻辑芯片控制，例如现场可编程门阵列带有一个微控制器，它还存储动态调整RIS所需的许多编码序列。控制器给各个单元单元适当的指令，设置它们的状态。最常见的编码方案是简单的二进制编码，其中控制器切换每个单元格的开关。单元开关通常是半导体器件，例如PIN二极管或者场效应晶体管。
这里的重要因素是功耗、速度和灵活性，而控制电路通常是RIS中最耗电的部分之一。目前，相当高效的RIS实现在重新配置的切换状态下的总功耗约为几瓦到十几瓦，在空闲状态下的功耗要低得多。
工程师通过模拟来决定RIS节点的部署位置
为了在现实网络中部署RIS节点，研究人员必须首先回答三个问题:需要多少个RIS节点?它们应该放在哪里?曲面应该有多大呢?正如你所预料的，这里有复杂的计算和权衡。
工程师可以在设计基站时通过规划来确定最佳的RIS位置。或者，可以随后在覆盖图中识别信号强度较差的区域。至于表面的大小，这将取决于频率(较低的频率需要较大的表面)以及被部署的表面数量。
为了优化网络的性能，研究人员依靠模拟和测量。在华为瑞典在我工作的地方，我们就RIS装置在城市环境中的最佳位置进行了很多讨论。我们正在使用一个名为咖啡研磨机模拟器的专有平台模拟RIS装置在建造和部署之前。我们正在与科学研究而且CentraleSupelec这两家公司都在法国。
在最近的一个项目中，我们使用模拟来量化在典型的城市5G网络中部署多个RIS时所获得的性能改进。据我们所知，这是第一次大规模的，系统级的尝试，以衡量在这种情况下RIS的性能。我们通过使用我们开发的高效部署算法优化了ris增强无线覆盖。考虑到基站和用户的位置，算法旨在帮助我们从墙壁、屋顶、角落等数千个可能的位置中选择RIS节点的最佳三维位置和大小。该软件的输出是一个RIS部署图，最大限度地增加能够接收目标信号的用户数量。
去年，北京清华大学测试了一种具有2304个单元细胞的实验性可重构智能表面。
清华大学
当然，特别感兴趣的用户是那些在蜂窝覆盖区域边缘的用户，他们的信号接收最差。我们的结果显示，在小区边缘的覆盖范围和数据速率方面有了很大的改善，对于具有良好信号接收的用户也是如此，特别是在毫米波段。
我们还研究了潜在的RIS硬件权衡如何影响性能。简单地说，每一个RIS设计都需要妥协——比如将每个单元的响应数字化为二进制相位和振幅——以构建一个不那么复杂和便宜的RIS。但重要的是要知道设计妥协是否会在不希望的方向上产生额外的光束，或对其他用户造成干扰。这就是为什么我们研究了多个基站、RIS再辐射波和其他因素造成的网络干扰的影响。
不出所料，我们的模拟证实，更大的RIS表面和更多的RIS表面可以提高整体性能。但哪个更可取呢?当我们考虑到RIS节点和基站的成本时，我们发现，通常情况下，较少数量的大型RIS节点部署在离基站及其用户更远的地方，以覆盖更大的区域，这是一种特别具有成本效益的解决方案。
RIS的大小和尺寸取决于工作频率[见下图]。我们发现，少量的矩形RIS节点，每个在c波段(3.5 GHz)宽约4米，在毫米波波段(28 GHz)宽约半米，是一个很好的折衷方案，可以显著提高两个波段的性能。这是一个惊喜:RIS不仅改善了毫米波(5G高频段)的信号，而且改善了C波段(5G中频段)的信号，该频段的覆盖问题可能特别严重。
腻过Poulakis
为了扩大室内无线覆盖范围，亚洲的研究人员正在研究一种非常有趣的可能性:用透明的RIS节点覆盖房间窗户。NTT Docomo、东南大学和南京大学的实验都使用了智能薄膜或智能玻璃。薄膜是由透明的导电氧化物(如氧化铟锡)、石墨烯或银纳米线，并且不会明显减少光的传输。当薄膜被放置在窗户上时，来自外部的信号在进入建筑物时可以被折射和增强，从而增强内部的覆盖范围。
如何才能使RIS节点智能化?
规划和安装RIS节点只是挑战的一部分。为了使RIS节点以最佳状态工作，它需要时刻都有一个配置，该配置适用于该节点正在使用时的通信通道状态。最佳配置需要对信道进行准确和瞬时的估计。技术人员可以通过测量基站、RIS和用户之间的“信道脉冲响应”来得出这样的估计。这种响应是用导频来测量的，导频是发射机和接收机事先都知道的参考信号。这是无线通信的标准技术。基于信道的这种估计，可以计算RIS中每个单元单元的相移。
目前的方法在基站执行这些计算。然而，这需要大量的导频，因为每个单元都需要自己的相位配置。有很多减少这种开销的想法，但到目前为止，没有一个是真正有希望的。
所有单元单元的总计算配置通过无线控制链路馈送到每个RIS节点。因此，每个RIS节点都需要一个无线接收器来定期收集指令。这当然会消耗电力，而且这也意味着RIS节点完全依赖于基站，有不可避免且负担不起的开销和持续控制的需要。因此，整个系统需要通过无线控制通道对基站和多个RIS节点进行完美而复杂的编排。
我们需要一个更好的方法。回想一下RIS中的“I”代表智能。这个词意味着从节点内部对表面进行实时、动态控制——学习、理解和对变化做出反应的能力。我们现在没有。今天的RIS节点无法感知、推理或响应;他们只执行来自基站的远程命令。这就是为什么我和我在华为的同事开始研究一个我们称之为Autonomous RIS (AutoRIS)的项目。目标是使RIS节点能够自主控制和配置其单元单元的相移。这将在很大程度上消除基于基站的控制和大量信号，这些信号要么限制了使用RIS获得的数据速率增益，要么需要在节点上进行同步和额外的功耗。AutoRIS的成功很可能有助于决定RIS是否会大规模地进行商业部署。
当然，在RIS节点中集成必要的接收和处理能力，同时保持节点的轻量化和低功耗是一个相当艰巨的挑战。事实上，这需要大量的研究工作。RIS要想在商业上具有竞争力，就必须保持其低功耗的特性。
考虑到这一点，我们现在正在探索将超低功耗AI芯片集成到RIS中，以及使用极其高效的机器学习模型来提供智能。这些智能模型将能够根据接收到的关于信道的数据产生输出RIS配置，同时根据用户所签约的服务及其网络运营商对用户进行分类。将AI集成到RIS中还将实现其他功能，例如动态预测即将到来的RIS配置，并根据位置或其他影响RIS操作的行为特征对用户进行分组。
智能、自主的RIS并非适用于所有情况。对于某些领域，静态RIS，偶尔重新配置(可能每天几次或更少)就完全足够了。事实上，毫无疑问，将会有一系列的部署，从静态到完全智能和自主。成功与否不仅取决于效率和高性能，还取决于是否易于集成到现有网络中。
6G有望释放惊人的带宽——但前提是我们能够克服潜在的毁灭性的范围问题。
RIS的真实测试用例将是6G。下一代无线技术有望采用自主网络和具有实时、灵活、软件定义和自适应控制的智能环境。与5G相比，6G有望提供更高的数据速率、更大的覆盖范围、更低的延迟、更智能和更高精度的传感服务。与此同时，6G的一个关键驱动力是可持续性——我们需要更节能的解决方案来实现许多网络运营商正在努力实现的“净零”排放目标。RIS符合所有这些要求。
从大规模MIMO开始，它代表多输入多输出．这种基础5G技术在无线信道的发射端和接收端使用多个天线封装成一个阵列，同时发送和接收多个信号，从而极大地提高网络容量。然而，在6G中对更高数据速率的渴望将需要更大规模的MIMO，这将需要更多的射频链来工作，并且将耗电且操作成本高昂。正如我们在本文中所描述的那样，在大规模MIMO基站和用户之间放置多个低功耗RIS节点是一种节能且成本更低的替代方案。
毫米波和次太赫兹6G波段有望释放惊人的带宽，但前提是我们能够克服潜在的毁灭性范围问题，而不诉诸于昂贵的解决方案，例如基站或主动中继器的超密集部署。我的观点是，只有RIS能够以合理的成本使这些频段在商业上可行。
通信行业已经在吹捧传感——高精度定位服务以及目标检测和姿态识别——作为6G可能的重要功能。传感也能提高性能。例如，用户的高精度定位将有助于有效地引导无线波束。传感技术还可以作为一种新的网络服务，提供给智能工厂和自动驾驶等垂直行业，在这些行业中，对人或车的检测可用于绘制环境地图;同样的能力也可以用于家庭安全系统的监控。RIS节点的大孔径及其产生的高分辨率意味着这样的应用不仅是可能的，而且可能是具有成本效益的。
天空并不是极限。RIS可以将卫星集成到6G网络中。通常情况下，一颗卫星会消耗大量能量，并配有大天线，以弥补远距离传播的损失和地球上移动设备的有限能力。RIS可以在减少这些限制方面发挥重要作用，甚至可能允许从卫星到6G用户的直接通信。这样的方案可以带来更有效的卫星集成6G网络。
随着它向新的服务和广阔的新频率体系过渡，无线通信将很快进入一个充满希望和严峻挑战的时期。许多技术将需要引领下一个激动人心的阶段。没有什么比可重构的智能表面更重要了。
作者希望感谢乌尔里克·伊姆伯格在撰写本文时给予的帮助。
本文发表在2022年11月的印刷版上，题为“6G的超材料解决方案”。
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