【通信】考虑极化和开关损伤的可重构智能表面的新型信道模型的Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 00:22:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 00:22:00 发布 · 941 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#重构 #matlab #开发语言

通信专栏收录该内容

81 篇文章

订阅专栏

本文提出了一种新的RIS信道模型，考虑了极化转换和开关损耗的影响，基于几何光学理论，用于精确预测RIS信道性能，为RIS的设计和部署提供实用指导。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

物理应用机器学习

🔥 内容介绍

可重构智能表面（RIS）是一种新型的无线电传播技术，它能够通过控制电磁波的反射和透射来优化无线信道。然而，RIS的实际部署中存在极化和开关损耗等因素，会影响RIS的性能。本文提出了一种新的RIS信道模型，考虑了极化和开关损耗的影响。该模型基于几何光学理论，并对RIS的极化转换和开关损耗进行了建模。仿真结果表明，该模型能够准确地预测RIS信道，并为RIS的优化设计和部署提供指导。

引言

RIS是一种由大量可控反射元件组成的薄平面结构。通过控制反射元件的相位和幅度，RIS可以改变电磁波的传播方向和幅度，从而优化无线信道。RIS在5G和6G通信系统中具有广阔的应用前景，例如覆盖增强、容量提升和干扰抑制。

然而，在RIS的实际部署中，存在极化和开关损耗等因素，会影响RIS的性能。极化损耗是指由于RIS和接收天线极化不匹配而导致的信号能量损失。开关损耗是指由于RIS的开关元件的非理想特性而导致的信号能量损失。

信道模型

本文提出的RIS信道模型基于几何光学理论。该模型假定RIS是一个理想的平面反射器，并对RIS的极化转换和开关损耗进行了建模。

极化转换

RIS的极化转换可以通过Jones矩阵来描述。Jones矩阵是一个2x2矩阵，它描述了RIS对入射电磁波的极化变换。对于一个水平极化的入射波，RIS的Jones矩阵为：

J = [cos(θ) -sin(θ); sin(θ) cos(θ)]

其中，θ是RIS的反射相位。

开关损耗

RIS的开关损耗可以通过一个复数因子来描述。该因子表示开关元件的插入损耗和相移。对于一个理想的开关元件，插入损耗为0 dB，相移为0度。然而，实际的开关元件会引入损耗和相移，因此开关损耗因子为：

α = α_i e^(jφ)

其中，α_i是插入损耗，φ是相移。

信道模型公式

考虑极化转换和开关损耗后，RIS信道模型的公式为：

h = α J h_0

其中，h是RIS信道，h_0是RIS前的信道。

仿真结果

本文使用仿真软件对提出的RIS信道模型进行了验证。仿真结果表明，该模型能够准确地预测RIS信道。图1给出了RIS信道幅度和相位的仿真结果。

[图1 RIS信道幅度和相位仿真结果]

结论

本文提出了一种新的RIS信道模型，考虑了极化和开关损耗的影响。该模型基于几何光学理论，并对RIS的极化转换和开关损耗进行了建模。仿真结果表明，该模型能够准确地预测RIS信道，并为RIS的优化设计和部署提供指导。

📣 部分代码

function [ Coeff, Results ] = CalculateReflect( AntData )%% Setup        tx = AntData.tx;        ris = AntData.ris;        rx = AntData.rx;        tx_position = AntData.tx.position;        ris_position = AntData.ris.position;        rx_position = AntData.rx.position;        freq = AntData.freq;        LossType = AntData.LossType;        speed = physconst('lightspeed'); % speed of light(unit: m/s)        lambda = speed/freq; % wavelength(unit: Hz)        k = (2*pi)/lambda; % Wave number        a = AntData.ris.area_a;        b = AntData.ris.area_b;        vec_Tx2RIS = ris_position - tx_position;        len_Tx2RIS = sqrt( sum( vec_Tx2RIS.^2 ,1 ) );        vec_RIS2Rx = rx_position - ris_position;        len_RIS2Rx = sqrt( sum( vec_RIS2Rx.^2 ,1 ) );        len_total = len_Tx2RIS + len_RIS2Rx;        RefEff = 8;        %% Amplitude        % Angle of Tx2RIS        [AOD_Tx2RIS, AOA_Tx2RIS] = CalculateAngle( tx_position, ris_position ); % Angles between Tx and Rx        aod_r_Tx2RIS = AOD_Tx2RIS(2).'*pi/180;        aoa_r_Tx2RIS = AOA_Tx2RIS(2).'*pi/180; % phi_i        eod_r_Tx2RIS = AOD_Tx2RIS(1).'*pi/180;        eoa_r_Tx2RIS = AOA_Tx2RIS(1).'*pi/180; % theta_i        % Sigmal of Tx2RIS        [ Vt, Ht ] = LinearInterpolate( tx , aod_r_Tx2RIS , eod_r_Tx2RIS );        V_Tx2RIS = 1 *Vt;        H_Tx2RIS = 1 *Ht;        % Angle of RIS2Rx        [AOD_RIS2Rx, AOA_RIS2Rx] = CalculateAngle( ris_position, rx_position ); % Angles between RIS and Rx        aod_r_RIS2Rx = AOD_RIS2Rx(2).'*pi/180; % phi_s        aoa_r_RIS2Rx = AOA_RIS2Rx(2).'*pi/180;        eod_r_RIS2Rx = AOD_RIS2Rx(1).'*pi/180; % theta_s        eoa_r_RIS2Rx = AOA_RIS2Rx(1).'*pi/180;        % Sigmal of RIS2Rx        [ Vr, Hr ] = LinearInterpolate( rx , aoa_r_RIS2Rx , eoa_r_RIS2Rx );        V_RIS2Rx = Vr *1;        H_RIS2Rx = Hr *1;        % Vector        NorVec = AntData.ris.normal; % Normal vector of RIS        Vec_RIS2Tx = (tx_position-ris_position)/norm(tx_position-ris_position);        Vec_RIS2Rx = (rx_position-ris_position)/norm(rx_position-ris_position);        Vec_Combine = (Vec_RIS2Tx+Vec_RIS2Rx)/norm(Vec_RIS2Tx+Vec_RIS2Rx);        %%% Reflection Matrix (Good conductor)        R_V = -1;        R_H = 1;                % Reflection coefficient        Amp = V_RIS2Rx * (R_V*V_Tx2RIS - 0) - H_RIS2Rx * (0 - R_H*H_Tx2RIS);%         if isequal(sum(abs(NorVec-Vec_Combine)), 0) % Incident Angle = Reflection Angle%                 Amp = V_RIS2Rx * (R_V*V_Tx2RIS - 0) - H_RIS2Rx * (0 - R_H*H_Tx2RIS);%         else % Incident Angle ~= Reflection Angle%                 Amp = 0; %                 % It is not correct in the practical environment because %                 % the reflected signal exists except the reflection angle.%         end%% Phase                psi_lms = k * mod(len_total, lambda); %% Path Loss        switch LossType                case 'withloss'                        loss_dB_Tx2RIS = pathloss( tx_position, ris_position, lambda );                        loss_dB_RIS2Rx = pathloss( ris_position, rx_position, lambda );                    case 'noloss' % otherwise                        loss_dB_Tx2RIS = 0;                        loss_dB_RIS2Rx = 0;        end        loss = sqrt( 10.^( 0.1 * -1 * loss_dB_Tx2RIS ) ) * sqrt( 10.^( 0.1 * -1 * loss_dB_RIS2Rx ) );%% Calculate Coeff.        Coeff = loss * Amp * exp(-1j*psi_lms);        Coeff = RefEff * Coeff;%% Results        Results.Amp = Amp;        Results.Phase = psi_lms;        Results.PathLoss = loss;end%% Pathlossfunction [ loss ] = pathloss( tx_position, rx_position, lambda )        txpos = tx_position;        rxpos = rx_position;        d_3d = sqrt(sum( (rxpos-txpos).^2 ));        loss = 20 * log10(4*pi*d_3d / lambda);end%% Anglefunction [ AOD, AOA ] = CalculateAngle( T_position, R_position )        % Vector in Cart. coordinate        X_vec = R_position(1) - T_position(1);        Y_vec = R_position(2) - T_position(2);        Z_vec = R_position(3) - T_position(3);                angles = zeros( 4, 1 );         % AOD-Horizontal polarization        angles(1,1) = atan2( Y_vec, X_vec ); % [pi, pi]         angles(1, isnan(angles(1,1)) ) = 0;        % AOD-Vertical polarization        angles(3,1) = atan2( Z_vec, sqrt(X_vec.^2 + Y_vec.^2) ); % [pi, pi]         angles(3, isnan(angles(3,1)) ) = 0;                % AOA-Horizontal polarization        angles(2,1) = pi + angles(1,1);        % AOA-Vertical polarization        angles(4,1) = -1 * angles(3,1);                % Change to (0,360) deg.        angles = angles * 180/pi;        angles(1,1) = mod( angles(1,1) , 360);        angles(2,1) = mod( angles(2,1) , 360);                % AOD (1. V / 2. H)        AOD(1,1) = angles(3,1);        AOD(2,1) = angles(1,1);        % AOA (1. V / 2. H)        AOA(1,1) = angles(4,1);        AOA(2,1) = angles(2,1);                % Vertical polarization changes to (0,180) deg.        AOD(1,1) = -1*AOD(1,1) + 90;        AOA(1,1) = -1*AOA(1,1) + 90;        % Horizontal polarization changes to (0,360) deg.        AODtmp = AOD(2,1);        AODtmp_idx = AODtmp < 0;        AODtmp(AODtmp_idx) = AODtmp(AODtmp_idx) + 360;        AOD(2,1) = AODtmp;        AOAtmp = AOA(2,1);        AOAtmp_idx = AOAtmp < 0;        AOAtmp(AOAtmp_idx) = AOAtmp(AOAtmp_idx) + 360;        AOA(2,1) = AOAtmp;end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

De-Ming Chian, Chao-Kai Wen, Chi-Hung Wu, Fu-Kang Wang, and Kai-Kit Wong, “A novel channel model for reconfigurable intelligent surfaces with consideration of polarization and switch impairments,” arXiv preprint arXiv:2304.03713, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2304.03713.