Page 21 - 网络电信2022年4月刊
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运 营 商 专 栏

                表面等离极化激元（SPP）波属于受限电磁波，它常出现                       状态信息（CSI）来有效地预测未来波束方向和用户  CSI，使波
            在金属和电介质间由电荷的整体振荡产生的界面上，其波长远                          束追踪精度得到进一步提升。
            小于自由空间波长。石墨烯 SPP 波通常适用于频率高于 1 THz                        由于太赫兹信号衰减严重且衍射能力较弱，因此太赫兹出
            的通信场景。等离子体超材料天线在 100 GHz ～ 1 THz 频段                  现阻塞的概率远高于毫米波波段。对此，我们可以采用基站间
            下可能会替代传统天线。SPP  波在石墨烯中的传播特性取决于                       协作的方案来应对波束阻塞。越区切换和阻塞预测是这种方案
            结构尺寸和费米能量。动态调整限制因子能够使天线阵列谐振                          的主要手段。该方案构造序列标记并解决相关问题，利用监督
            频率可调。                                                学习等方法来获取阻塞发生时下一次最可能切换的基站信息，
                在UM-MIMO波束赋形中，大量纳米天线集成为小尺度阵列，                    以防止由阻塞导致的突然链路断开。太赫兹信道的多径特性使
            同时高增益窄波束指向最强的传播路径，以补偿极高的路径衰                          得波束间协作成为解决波束阻塞问题的另一种思路。基于这种
            减。在太赫兹波段，基于码本的混合波束赋形策略是可能的解                          思路的方案可以建立针对  LOS  和（非视距传播）NLOS  路径
            决方案之一。该方案的过程大致包括：首先选择传输窗口，进                          的波束对列表。当检测到堵塞时，系统将首先选择一个新波束
            行预扫描和用户分组，然后进行距离感知多载波传输，精确模                          对，然后立即进行切换。RIS  的引入不仅使得改变传输环境和
            拟波束赋形，最后选择天线子阵列，进行功率分配和混合波束                          获得期望路径成为可能，还使波束协调方案的可行性得到进一
            成形。                                                  步提升。当多个 RIS 协同工作时，可靠传输波束对将获得进一
                在UM-MIMO空间复用中，我们可以将超大规模天线阵列划分                    步增强。这使得波束协同方案在解决波束阻塞问题时更加具有
            为不同的子阵列。子阵列的数量、天线元素数目、星座图之间                          吸引力。
            的权衡都有助于实现不同的传输目标。在短距离通信时，天线
            元素级空间复用更有优势。在长距离传输时，子阵列的数量需                              四、 RIS 技术
            要根据实际需求来配置。基于空域太赫兹信道存在多条不相关                              无线信道是一种不可控的随机连接，本身具有一定的不可
            传播路径的特点，通过空间多路复用可以提高用户数据的传输                          靠性。此外，环境通常也会对通信效率产生负面影响。随着智
            速率。                                                  能无线电磁环境概念的提出，控制无线环境成为超越传统通信
                利用太赫兹传输多窗口可以实现更高的系统容量。等离子                        的可行方法。这为无线通信系统增加了新的自由度。
            体纳米天线阵列的谐振频率可调性使多传输窗口的协同应用成                              RIS  由特殊设计的超材料单元按照一定规则排列组成，是
            为可能。这种方法的基本思路是：首先以虚拟方式将纳米天线                          一种具有可编程电磁特性的二维薄层人工电磁表面。改变  RIS
            阵列分成多个子阵列，然后独立地调整每个子阵列元素的动态                          阵子的电磁特性可以控制无线电波的散射、反射和折射，克服
            复电导率，以使子阵列元素在不同的中心频率上工作，最后通                          多径衰落和自然环境无线传播的负面影响。无需复杂的编译码
            过选择特定元素或交错方式来创建不同频率的虚拟子阵列                    [17] 。  和射频处理，RIS技术就可实现对入射电磁波的定向反射，并形
                4. 波束管理                                          成振幅、相位、频率可控的电场。
                太赫兹波长短的特点使得在小面积内集成大量天线成为可                            全球有不少高校和企业开展了对RIS技术的研究工作。例
            能。虽然太赫兹波束极窄，但容易产生波束指向误差。由于射                          如，东南大学崔铁军院士团队和麻省理工大学H.  BALAKRISHNAN
            频链路数量受限且太赫兹器件不成熟，因此部分具有混合波束                          教授团队等均对基于RIS的6G超大规模无线发射机、新型无线中
                                                                                                  ]
            赋形的连接结构更具有潜力。                                        继、智能电磁墙等新应用展开了深入研究 。欧洲远程教学创作
                太赫兹信道具有天然稀疏特性，可以通过两步波束子集                         与销售网联盟（ARIADNE）正在通过RIS先进连接技术来探究100
            优化和线性波束搜索来减少搜索空间。对此，一种可行的方案                          GHz以上的D波段频率。
            为：通过压缩感知等稀疏信号处理方法来减少波束选择的训练                              1.RIS 优势分析
            负担。具有较低复杂度的正交匹配追踪（OMP）算法、近似消息                            RIS  技术不仅具有低成本、大面积、易部署、连续表面、
            传递（AMP）算法都是候选方法。在波束极窄的情况下，原子范                        强兼容性、全双工的优点，还具有频谱效率增强、无源被动反
            数超分辨率压缩感知的方法  [18]  能够提升波束训练性能。此                     射和全频段工作的突出特点。将RIS应用于太赫兹频段是未来的
            外，数据驱动波束选择方法可以降低波束管理的复杂度。数据                          技术发展趋势。
            模型双驱动的深度学习方法可以将无线传输模型和深度学习的                              太赫兹信号容易受到阻挡物干扰，同时严重的分子吸收和
            优点进一步结合，是一种待挖掘的波束训练方法。                               路损衰减会影响太赫兹信号的可靠性。对此，RIS能够通过重新
                用户的移动性会导致太赫兹波束空间发生快速变化。因                         配置无线传播环境来补偿功率损耗，以克服非视距限制，进而
            此，利用时变信道时间相关性的信道追踪方法是研究方向之                           构建智能可控的无线环境。RIS技术可以显著增加复用层数和容
            一。基于先验信息的波束追踪方案通过实际用户运动模型，来                          量，提高异构网络的服务质量，改善移动边缘计算的网络延迟
            挖掘基站与用户之间的物理方向时间变化规律，并利用先前时                          性能。
            隙中获得的波束空间信道来预测时变波束空间信道。智能波束                              将RIS密集地分布在室内和室外空间中会对太赫兹覆盖空洞
            追踪方案    [19] 借助机器学习的训练和预测过程，并利用过去信道                  产生积极作用。具体来说，RIS可以在用户与服务基站（或接入
                                                                 点）之间创建虚拟视线链接，以克服局部空洞问题，改善恶劣


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