【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附Matlab代码

原创于 2025-12-22 19:38:33 发布 · 474 阅读

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#分布式 #重构 #matlab

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🔥 内容介绍

1 引言

1.1 研究背景

随着5G-Advanced及6G通信技术的快速发展，无线通信系统对频谱效率、能源效率、覆盖范围及抗干扰能力提出了更高要求。智能反射表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）作为一种新兴的无源智能通信技术，通过调控大量低成本反射单元的相位、幅度等参数，可动态改变无线信道传播特性，实现信号的定向增强、干扰抑制与覆盖拓展，被视为构建未来智能无线通信网络的核心技术之一。

传统集中式RIS由于部署范围有限、信道增益衰减快、抗遮挡能力弱等缺陷，难以满足复杂场景（如城市密集区、室内多隔断环境、广域乡村覆盖）的通信需求。分布式多重构智能表面（Distributed Multiple-Reconfigurable Intelligent Surface, D-MRIS）通过将多个RIS单元分布式部署于通信场景的不同位置，形成协同工作的智能反射阵列，可突破单RIS的物理限制，实现多路径信号的协同调控与全局信道优化。然而，D-MRIS辅助无线系统的信道具有多径叠加、动态时变、空间相关性强等特性，其统计表征与建模面临诸多挑战，现有集中式RIS的建模方法难以直接适配，亟需建立精准、高效的统计模型以支撑系统设计与性能优化。

1.2 研究意义

本研究聚焦分布式多重构智能表面RIS辅助无线系统的统计表征与建模，其理论与工程意义主要体现在以下两方面：其一，在理论层面，构建D-MRIS辅助无线系统的信道统计模型框架，揭示分布式RIS单元协同调控下的信道传播规律，丰富智能反射表面通信的理论体系，为复杂场景下无线信道的统计表征提供新的思路与方法；其二，在工程层面，精准的统计模型可为D-MRIS辅助无线系统的参数设计、资源分配、链路预算及性能评估提供可靠依据，推动分布式RIS技术在6G广域覆盖、车联网、工业物联网等领域的实际应用，助力实现高效、可靠的智能无线通信。

2 核心技术原理

2.1 分布式多重构智能表面（D-MRIS）基础架构

分布式多重构智能表面（D-MRIS）由多个独立的RIS子单元、集中式控制器及通信接口组成，其核心架构特征包括：

1. 分布式部署：多个RIS子单元（每个子单元包含数十至数百个反射单元）根据通信场景需求，部署于基站与用户之间的不同位置（如建筑物墙面、路灯杆、天花板等），形成多节点协同的反射网络；

2. 集中式协同控制：集中式控制器通过有线或无线链路与各RIS子单元通信，根据信道状态信息（CSI）统一优化调控各子单元的反射参数（相位、幅度），实现多RIS子单元的协同波束成形；

3. 多重构能力：每个RIS子单元具备独立的重构能力，可根据实时通信需求动态调整反射模式，适配不同用户、不同信道条件下的信号调控需求，提升系统的灵活性与适应性。

2.2 D-MRIS辅助无线系统的信道传播特性

相较于传统无线信道及集中式RIS辅助信道，D-MRIS辅助无线系统的信道具有显著不同的传播特性：

1. 多径协同叠加：信号从基站出发，可通过多条路径传播至用户，包括直接路径、各RIS子单元的反射路径，各路径信号在用户端叠加，形成复杂的多径干涉效应；

2. 空间相关性强：各RIS子单元的反射路径存在空间关联，其相关性取决于子单元的部署位置、间距及散射环境，对信道的统计特性产生显著影响；

3. 动态时变特性：由于用户移动、环境散射体变化及RIS反射参数重构，信道冲激响应随时间动态变化，且变化速率受RIS重构频率与用户移动速度的共同影响；

4. 稀疏性特征：尽管存在多路径传播，但实际通信场景中有效散射体数量有限，D-MRIS辅助信道具有一定的稀疏性，为信道建模与估计提供了切入点。

3 D-MRIS辅助无线系统的建模方法

3.1 系统模型框架

本研究构建的D-MRIS辅助无线系统模型涵盖发射端、D-MRIS反射网络、信道及接收端四个核心模块，具体建模如下：

1. 发射端模型：假设基站配备M根发射天线，采用正交频分复用（OFDM）技术传输信号，发射信号向量可表示为$\mathbf{x} \in \mathbb{C}^{M \times 1}$，满足功率约束$\mathbb{E}[\|\mathbf{x}\|^2] = P_t$（$P_t$为发射功率）；

2. D-MRIS反射网络模型：设系统部署K个RIS子单元，第k个RIS子单元包含N_k个反射单元，其反射系数矩阵为$\mathbf{\Phi}_k = \text{diag}(\phi_{k1}, \phi_{k2}, ..., \phi_{kN_k})$，其中$\phi_{ki} = \alpha_{ki}e^{j\theta_{ki}}$（$\alpha_{ki} \in [0,1]$为幅度衰减系数，$\theta_{ki} \in [0, 2\pi)$为相位调整系数）；集中式控制器根据CSI优化得到最优反射系数矩阵集合$\{\mathbf{\Phi}_1^*, \mathbf{\Phi}_2^*, ..., \mathbf{\Phi}_K^*\}$；

3. 信道模型：采用窄带平坦衰落信道假设，系统总信道矩阵$\mathbf{H} \in \mathbb{C}^{N_r \times M}$（$N_r$为用户接收天线数）由直接信道$\mathbf{H}_{dir}$与各RIS子单元的反射信道$\mathbf{H}_{ref,k}$叠加组成，即$\mathbf{H} = \mathbf{H}_{dir} + \sum_{k=1}^K \mathbf{H}_{ref,k}$。其中，直接信道$\mathbf{H}_{dir}$表征基站与用户之间的直接传播路径，反射信道$\mathbf{H}_{ref,k} = \mathbf{H}_{user,k} \mathbf{\Phi}_k \mathbf{H}_{base,k}$，$\mathbf{H}_{base,k}$为基站到第k个RIS子单元的信道矩阵，$\mathbf{H}_{user,k}$为第k个RIS子单元到用户的信道矩阵；

4. 接收端模型：用户接收信号可表示为$\mathbf{y} = \mathbf{H} \mathbf{x} + \mathbf{n}$，其中$\mathbf{n} \in \mathbb{C}^{N_r \times 1}$为加性高斯白噪声（AWGN），满足$\mathbf{n} \sim \mathcal{CN}(0, \sigma^2 \mathbf{I})$（$\sigma^2$为噪声功率，$\mathbf{I}$为单位矩阵）。

3.2 信道统计表征方法

针对D-MRIS辅助无线系统的信道特性，提出基于混合分布与空间相关性分析的统计表征方法，核心包括以下两方面：

3.2.1 信道增益的统计分布建模

由于D-MRIS辅助信道由多路径叠加而成，其信道增益的统计分布呈现复杂的混合特性。基于中心极限定理与实际信道测量数据，采用 Nakagami-m 混合分布对信道增益进行建模：

设信道增益$g$的概率密度函数（PDF）为$f(g) = \sum_{i=1}^L w_i f_{Nak}(g; m_i, \Omega_i)$，其中$L$为混合分量数，$w_i$为第i个分量的权重（满足$\sum_{i=1}^L w_i = 1$），$f_{Nak}(g; m_i, \Omega_i)$为Nakagami-m分布的PDF，表达式为$f_{Nak}(g; m, \Omega) = \frac{2m^m g^{2m-1}}{\Gamma(m) \Omega^m} e^{-\frac{m g^2}{\Omega}}$（$\Gamma(\cdot)$为伽马函数，$m$为形状参数，$\Omega$为尺度参数）。通过期望最大化（EM）算法估计混合分布的参数（$w_i, m_i, \Omega_i$），可精准拟合信道增益的统计特性。

3.2.2 空间相关性的统计表征

D-MRIS各子单元反射信道的空间相关性对系统协同波束成形性能具有重要影响，采用相关系数矩阵与角度扩展参数对其进行统计表征：

1. 空间相关系数矩阵：定义第k个与第l个RIS子单元反射信道的空间相关系数矩阵为$\mathbf{R}_{k,l} = \mathbb{E}[\text{vec}(\mathbf{H}_{ref,k}) \text{vec}(\mathbf{H}_{ref,l})^H]$，其中$\text{vec}(\cdot)$表示矩阵向量化操作，$(\cdot)^H$表示共轭转置。通过分析$\mathbf{R}_{k,l}$的特征值与特征向量，可量化不同RIS子单元反射信道的空间关联强度；

2. 角度扩展统计：角度扩展（AS）表征信号入射/反射角度的离散程度，对空间相关性具有决定性影响。采用均匀分布与高斯分布的混合模型对角度扩展进行统计建模，通过测量数据估计模型参数，进而建立角度扩展与空间相关系数之间的映射关系，实现空间相关性的间接表征与预测。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本研究围绕分布式多重构智能表面RIS辅助无线系统的统计表征与建模展开，得出以下核心结论：1）D-MRIS辅助无线信道具有多径协同叠加、空间相关性强、动态时变等独特特性，传统信道建模方法难以适配；2）提出的基于Nakagami-m混合分布的信道增益建模方法与基于空间相关系数矩阵的相关性表征方法，能够精准拟合D-MRIS辅助信道的统计特性，拟合精度优于现有单一分布模型与集中式RIS信道模型；3）通过仿真验证与实测数据校准，所提统计模型在多种场景下均展现出良好的适配性，可为D-MRIS辅助无线系统的设计与优化提供可靠支撑。

4.2 未来展望

未来研究可从以下方向进一步拓展：1）宽带信道建模：针对OFDM等宽带通信系统，拓展所提模型至宽带频率选择性衰落信道场景，考虑频率相关性对统计特性的影响；2）动态时变信道建模：结合用户移动速度、RIS重构频率等动态因素，建立时变D-MRIS辅助信道的统计模型，实现信道特性的实时预测；3）多用户场景建模：考虑多用户干扰与D-MRIS子单元的协同调度，构建多用户D-MRIS辅助无线系统的统计模型；4）硬件损伤影响分析：引入RIS反射单元的相位量化误差、幅度衰减偏差等硬件损伤因素，优化统计模型，提升模型在实际工程应用中的可靠性。