【RIS通信】分布式多重构智能表面RIS辅助无线系统的统计表征和建模研究(Matlab代码实现)

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💥1 概述

分布式多重构智能表面(RIS)辅助无线系统的统计表征和建模研究

一、研究背景与意义

随着无线通信技术的快速发展,对通信系统的性能要求日益提高。分布式多重构智能表面(RIS)作为一种新兴技术,通过调控电磁波的传播环境,能够显著增强无线通信性能。RIS由大量可重构的无源亚波长谐振单元组成,这些单元可以独立地控制电磁波的相位、幅度和极化等特性,从而实现对无线信号的智能控制。在分布式部署场景下,RIS能够形成非均匀散射环境,对无线信道产生复杂影响,因此,对分布式RIS辅助无线系统进行统计表征和建模研究具有重要意义。

二、系统模型与信道划分

分布式RIS辅助无线系统的信道可划分为三部分:基站-RIS(BR)信道、RIS-用户(RU)信道以及直达链路(BU)信道。复合信道响应可表示为:

htotal=hBU+hRUTΦhBR

其中,Φ为RIS相位矩阵,hBR和hRU为多天线信道向量。该模型明确了分布式RIS系统中多径信号的叠加机制,为后续统计表征和建模提供了理论基础。

三、统计表征方法

  1. 空间相关性建模:分布式RIS部署导致非均匀散射环境,需采用克拉美罗界(CRB)分析参数估计误差下界,或基于几何的随机模型(GBSM)刻画多径分量角度分布。
  2. 信道互易性验证:RIS的被动反射特性要求信道互易性假设成立,需验证前向(下行)与反向(上行)信道的统计对称性,尤其在时分双工(TDD)系统中。
  3. 统计分布拟合:通过实测或仿真获取信道冲激响应(CIR)数据,分布式RIS需在不同位置部署探头,记录信号强度(RSS)、到达角(AoA)和离开角(AoD)。基于采集数据拟合统计分布,常见选择包括:
  • 小尺度衰落:瑞利(Rayleigh)或莱斯(Rician)分布
  • 大尺度衰落:对数距离路径损耗模型
  • 相位噪声:冯·米塞斯(von Mises)分布
  1. 联合统计特性验证:针对分布式RIS,需验证跨RIS单元的联合统计特性,如协方差矩阵的Toeplitz结构。

四、建模与优化策略

  1. 相位配置优化:以信噪比(SNR)最大化为目标,求解RIS相位矩阵:

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常用算法包括块坐标下降(BCD)或黎曼流形优化。在多用户场景下,联合优化RIS配置与基站波束成形,问题可表述为加权和速率最大化,受限于功率约束:

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  1. 时变信道调整:针对时变信道,设计基于马尔可夫决策过程(MDP)的在线调整策略。状态空间包括信道状态信息(CSI),动作空间为RIS相位组合,奖励函数为瞬时吞吐量。

五、实验与仿真分析

  1. 数据采集与处理:通过实测或仿真获取信道冲激响应(CIR)数据,分布式RIS需在不同位置部署探头,记录信号强度(RSS)、到达角(AoA)和离开角(AoD)。
  2. 模型拟合与评估:基于采集数据拟合统计分布,采用K-S检验或AIC准则评估模型拟合优度。实验结果表明,所提模型能够准确刻画分布式RIS辅助无线系统的信道特性。
  3. 性能优化验证:通过仿真分析不同场景下分布式RIS系统的性能表现,包括城市宏小区、城市微小区、郊区等不同场景。实验结果表明,分布式RIS系统通过智能调控无线信号的传播路径,实现了频谱效率和传输速率的显著提升。

六、研究挑战与未来方向

  1. 技术实现难度:分布式RIS辅助无线系统的实现需要高精度的控制和协调多个RIS的反射参数,技术实现难度较大。
  2. 成本问题:目前,RIS的制作成本较高,大规模应用分布式RIS辅助无线系统需要克服成本问题。
  3. 标准与规范:随着分布式RIS辅助无线系统的广泛应用,需要制定相应的标准和规范,以确保系统的互操作性和兼容性。
  4. 未来研究方向:包括在自动驾驶、无人机通信、卫星通信等领域的应用,以及量子力学和可见光通信等新兴技术的融合。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果资料获取,更多粉丝福利,MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】

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