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NI携手清华大学在第十一届中国国际通信大会上展示有源RIS技术

2022-08-18 16:21:58·  来源：恩艾NI  
　
清华大学戴凌龙老师与杨帆老师课题组联合提出设计、研制了有源智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS），并基于NI的USRP进行了实测验证，可实现对

清华大学戴凌龙老师与杨帆老师课题组联合提出设计、研制了有源智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS），并基于NI的USRP进行了实测验证，可实现对入射信号高达25dB的放大，提高接收信号功率10dB以上，有效克服无源RIS“乘性衰落”效应。


在刚刚落幕的第十一届中国国际通信大会（ICCC 2022）上，NI与清华大学联合展示了该项技术。请跟随小编一起详细了解一下。

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图1.参会人员参观有源RIS技术


智能超表面：6G无线传输潜在关键技术之一

智能超表面技术（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）能够提高6G通信能力，通过在基站和用户之间部署RIS，可以在原有通信链路的基础上，额外建立起一条“基站-RIS-用户”之间的可控反射链路，从而有望起到增强无线信号覆盖、提升系统频谱效率、降低基站发射功率等作用。


目前，学术界和工业界广泛研究的RIS通常是无源RIS。无源RIS能够对入射信号进行被动反射和移相，从而使得多路反射信号在接收机处同相叠加，以提高用户接收信号功率。


尽管理论上RIS技术能够带来与表面单元数的平方成正比的阵列增益，但该技术同时也引入了“乘性衰落”效应，即RIS反射链路的路径损耗为发射机到RIS和RIS到用户这两段子链路路径损耗的乘积。“乘性衰落”效应将严重“吃掉”RIS带来的阵列增益，使得RIS在基站与用户之间已有较好通信链路（可以是直射径，也可以是非直射径）的典型场景下的性能增益十分受限。


为克服RIS“乘性衰落”效应这一难题，清华大学团队提出了有源RIS及其对应的信号模型和系统设计方法[1]。


无源RIS和有源RIS的对比，可以总结为：

无源RIS：被动反射信号，受“乘性衰落”限制，典型场景下难以获得明显增益

有源RIS：放大反射信号，克服“乘性衰落”，可获得明显增益


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图2.无源RIS（左）和有源RIS（右）


与现有的无源RIS只能被动地反射信号而不能对其进行放大不同，有源RIS通过在每个（或者部分）RIS单元上额外集成反射式功放，在对反射信号进行调控的同时，还能对其进行高增益的放大（见图2），从而能够补偿乘性衰落带来的路损，有效克服“乘性衰落效应”[1]。目前，已有相关文献分别表明，该技术还可以将RIS的“乘性衰落”有效转化为“加性衰落”[2]。


有源RIS的信号模型及验证

对于有源RIS，由于其额外引入了反射式功放，故其信号模型与无源RIS也明显不同。具体而言，不同于无源RIS被动地反射信号时热噪声可以忽略不计，有源RIS在放大被反射信号的同时，也将额外引入并放大不可忽略的热噪声。


为此，清华大学团队提出了有源RIS的信号模型。进一步，为验证该信号模型的正确性，研制了一个工作于现有5G主流频段3.5GHz的64单元有源RIS，并搭建了模型测试平台（见图3），通过实测数据对信号模型进行回归分析和验证。


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图3.有源RIS信号模型的测试平台


测试结果表明，有源RIS利用其单元集成的反射式功放，能以一定功耗为代价，实现对入射信号进行高达25dB的进一步放大。同时，有源RIS也在一定程度上额外引入和放大了热噪声，这验证了所提出有源RIS信号模型的正确性。


基于NI USRP搭建的有源RIS原型验证平台

为进一步深入验证有源RIS在实际通信系统中的性能，基于NI的USRP产品，清华大学团队搭建了有源RIS辅助的无线通信原型验证平台（见图4）。


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图4.有源RIS辅助的无线通信系统原型验证


所搭建原型验证平台的实测结果表明，有源RIS产生了高增益的反射波束，相比于金属板，能够提高接收信号功率约10dB以上，实现了显著的接收功率提升，有望在未来6G系统中得到应用。


参考文献

[1] Z. Zhang, L.Dai, X. Chen, C. Liu, F. Yang, R. Schober, and H. V. Poor, “ActiveRIS vs. passive RIS: Which will prevail in 6G?,” arXiv preprintarXiv:2103.15154, Mar. 2021.

[2] E. Basar and H.V. Poor, “Present and future of reconfigurable intelligentsurface-empowered communications,” IEEE Signal Process. Mag., vol.38, no. 6, pp. 146–152, Nov. 2021.

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