【RIS通信】RIS相位优化光束分配和抑制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在 5G 向 6G 演进的赛道上，可重构智能表面（RIS） 凭借 “重塑无线信道” 的独特能力，成为突破传统通信容量瓶颈的关键技术。不同于基站和终端的 “被动接收”，RIS 能通过调控大量电磁单元的相位、振幅等参数，主动优化信号传播路径 —— 而这其中，相位优化是核心引擎，它直接决定了 RIS 能否实现高效的光束分配，同时精准完成干扰抑制。今天我们就拆解这三大关键技术，看懂 RIS 如何让无线通信从 “被动适应信道” 走向 “主动塑造信道”。

一、先搞懂：RIS 为什么能改变通信规则？

在正式进入技术细节前，我们先快速理清 RIS 的 “底层逻辑”。传统无线通信中，信号从基站到终端的传播路径充满不确定性：建筑遮挡会导致 “阴影衰落”，多路径反射会引发 “符号间干扰”，这些都让信号质量大打折扣。

而 RIS 本质是一块由数百甚至数千个 “智能反射单元” 组成的平面（比如墙面、广告牌形态），每个单元都能独立调整入射信号的相位（0-360°）和振幅。简单来说，它就像一位 “信号指挥官”：当基站信号到达 RIS 时，RIS 通过优化每个单元的相位，让反射后的信号在终端处 “叠加增强”（相长干涉），同时避开障碍物或干扰源 —— 这就是 RIS 提升通信性能的核心原理。

在光束分配与抑制场景中，RIS 的价值更突出：它能将基站的单一信号 “拆分” 为多束定向光束，精准分配给不同终端（光束分配），还能通过相位调控 “抵消” 干扰信号（干扰抑制），相当于同时实现了 “信号精准投递” 和 “噪声过滤”。

二、核心引擎：相位优化 ——RIS 的 “大脑”

相位优化是 RIS 实现光束分配与抑制的 “灵魂操作”。如果把 RIS 的反射单元比作 “士兵”，相位参数就是 “作战指令”—— 指令错了，信号就会杂乱无章；指令对了，才能形成高效的 “信号战队”。

1. 相位优化的目标：让有用信号 “强强联合”

相位优化的核心目标很明确：最大化有用信号的接收功率，同时最小化干扰信号的影响。具体来说，当 RIS 面对多个终端时，需要通过调整每个反射单元的相位，让反射到每个终端的信号 “同相位叠加”（即各条反射路径的信号相位差为 0°），此时终端接收的信号强度会大幅提升；而对于干扰方向，则让反射信号 “反相位抵消”（相位差为 180°），从而抑制干扰。

举个直观的例子：假设基站通过 RIS 向两个终端（终端 A 和终端 B）发送信号。RIS 的相位优化算法会计算每个反射单元到终端 A、终端 B 的距离差，然后为每个单元分配合适的相位 —— 让反射到终端 A 的信号 “同步到达”，反射到终端 B 的信号也 “同步到达”，同时确保两个终端的信号之间不会相互干扰。

2. 相位优化的关键挑战：从 “理想” 到 “现实” 的落地难点

理论上，只要精准计算每个单元的相位，就能实现完美的信号优化，但实际场景中存在三大核心挑战：

• 信道信息获取难：相位优化依赖精准的 “信道状态信息（CSI）”—— 包括基站到 RIS、RIS 到每个终端的信道参数。但 RIS 是无源设备（无主动发射能力），无法像基站那样主动测量信道，只能通过终端反馈或基站间接估计，这会引入误差，影响相位优化精度。

• 多用户冲突：当多个终端位置接近时，它们的信号传播路径可能重叠，此时为一个终端优化的相位，可能会对另一个终端产生干扰 —— 这就需要相位优化算法在 “兼顾所有用户” 和 “提升单个用户性能” 之间找到平衡。

• 实时性要求高：城市通信中，终端（如手机、物联网设备）处于移动状态，信道会实时变化。如果相位优化的计算速度跟不上信道变化（比如车辆高速行驶时），优化后的相位很快就会 “失效”，导致信号质量下降。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%SKEW_PROJ find the projection of a point onto the simplex

% y = skew_proj(x, d) project x onto the simplex

% {x: d'*x=1, x>=0} where d>0

n = length(x);

N = ones(n,1);

% I = [];

% J = N;

% y = x;

% while ~isempty(J)

%     y(J) = y(J) - (d(J)'*y(J) - 1)/norm(d(J))^2*d(J);

%     I_t = find(y<0);

%     if isempty(I_t)

%         break;

%     else

%         I = union(I, I_t);

%         J = setdiff(N, I);

%         y = max(y, 0);

%     end

% end

I = N<0;

J = N>0;

y = x;

while sum(J)

    y(J) = y(J) - (d(J)'*y(J) - 1)/norm(d(J))^2*d(J);

    I_t = y<0;

    if ~(I_t)

        break;

    else

        I = I|I_t;

        J = ~I;

        y = max(y, 0);

    end

end

🔗 参考文献

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