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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
- 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。
- 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。
- 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
- 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
- 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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- 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
- 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）。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
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