研究背景

　　从1G到5G，无线信道通常被认为是无线通信系统中不可调控的部分。近年来，随着超材料技术的快速发展，智能超表面技术（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS）因其具有调控无线信道的能力，为通信系统的设计提供了一种新的范式，是未来6G中颇有前景的关键技术之一。

　　图1. 部署智能超表面（RIS）改变无线信道

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　　问题与挑战

　　智能超表面技术在理论上带来与表面单元数的平方成正比的信噪比增益（对应更高的系统容量），比大规模MIMO可实现的信噪比增益更高，这也是该技术备受关注的主要原因之一。然而，该技术同时也引入了“乘性衰落”效应，即RIS反射路径的衰减与基站到RIS以及RIS到用户这两段路径长度的乘积（而不是其加和）的平方成正比，这将严重“吃掉”RIS带来的增益。因此，RIS只能在直射径被遮挡的非典型通信场景下获得可观的容量增益，而在直射径较强的典型通信场景中，现有的无源RIS能够带来的实际容量增益是微不足道的（如图2所示，非典型场景下的容量增益为65%，但典型场景下的增益只有3%）。现有绝大部分研究都忽略了这一制约RIS广泛应用的基本问题（比如通常假设直射路径不存在，或者其衰减因子明显高于RIS反射路径）。

　　图2. 现有的无源RIS难以在典型场景下获得可观的增益

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　　创新方法

　　为解决上述制约RIS广泛应用的基本问题，我们提出了有源RIS这一新概念及其对应的信号模型和系统设计方法。如图3所示，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单元上集成额外的反射式功放，从而对反射信号进行调控的同时，还能对其进行高增益的放大。

　　图3. 无源RIS vs. 有源RIS

　　对于有源RIS，由于其引入了有源器件，其引入的噪声不再像无源RIS那样可忽略，故其信号模型与无源RIS也明显不同。为此，我们构建了包含有源噪声将被如何放大的有源RIS信号模型。为了验证这一信号模型的正确性，我们研制了一个工作于现有5G主流频段3.5GHz的64单元有源RIS（见图4），并搭建了测试平台（见图5），通过实测数据对信号模型进行回归分析和验证。测试结果表明（见图5），有源RIS能以一定功耗为代价，对反射信号进行高达25dB的放大，同时由于有源器件的引入，有源RIS也会引入并放大噪声，从而验证了我们构建的有源RIS信号模型的正确性。

　　图4. 研制的3.5GHz有源RIS

　　进一步，基于上述有源RIS信号模型，我们从理论上定量分析了有源RIS带来的系统容量极限，并给出了有源RIS辅助的MIMO系统的容量最大化问题。我们也提出了一种联合发射和反射预编码的算法来解决这一问题。

　　仿真结果表明，与没有部署RIS这一共同基线相比，现有的无源RIS在典型应用场景中仅能实现约3%的容量增益，而我们提出的有源RIS可获得129%的显著容量增益，从而有效克服了RIS“乘性衰落”效应。相比于现有的无源RIS，有源RIS在典型和非典型场景下均能获得显著的性能增益，并远高于无源RIS可获得的性能增益，故有望在未来6G系统中得到广泛应用。