张瑞院士：RIS在6G网络中具有重要技术潜力，但也面临诸多应用挑战

11月15日消息（九九）日前，以“新视界·RIS赋能6G”为主题的第三届智能超表面技术论坛在西安召开。新加坡工程院院士张瑞在主旨报告中指出，智能超表面（RIS）通过对电磁信号的调控，可以实现智能和可重构的无线传播环境，在未来6G网络中具有重要技术潜力，但其实际应用也面临诸多挑战，需要进一步探索有效的解决方案。

张瑞介绍，在移动通信系统中，智能超表面的主要应用场景是通过智能调控无线信号实现基站覆盖的增强，有效弥补覆盖盲区或改善热点区域的覆盖，而智能超表面的部署和反射系数调控决定了其覆盖增强的效果。为了在未来6G网络中有效发挥智能超表面的作用，智能超表面的部署和反射系数设计需要综合考虑覆盖需求、成本以及与现有网络协议的兼容性等因素。

张瑞进一步介绍，在智能超表面部署方面，主要问题可以概括为“放在哪、怎么放、放多少”。已有研究大多基于视距信道条件假设，无法准确刻画复杂多径环境下智能超表面的部署对覆盖性能的影响。为解决这一技术难题，一种可行的方案是基于大尺度信道知识进行智能超表面部署。对于目标覆盖区域，可以利用射线追踪、信道测量等方法获得区域内点对点大尺度信道增益，并由此预测不同部署方式下区域的信号覆盖性能，从而优化智能超表面的部署位置、高度、朝向以及单元数量。在满足预定覆盖性能指标的条件下，可以最大化资源利用效率，显著降低智能超表面部署成本。

在智能超表面反射系数调控方面，主要难题集中在现有网络协议不支持智能超表面的信道估计，使得基于传统导频的信道估计和反射系数优化方法无法适配移动通信系统。为解决该问题，一种可行的方案是基于用户接收信号功率进行智能超表面信道估计。在现有网络协议中，用户接收信号功率（例如RSRP）数据是比较容易获取的。研究表明，基于不同反射系数下用户接收信号功率的测量数据，可以恢复智能超表面级联信道的大部分状态信息。在此基础上，根据目标区域内多个用户位置的信道信息优化设计反射系数，可以显著提升区域内的平均接收信号功率，达到覆盖增强的效果。

演讲的最后，张瑞总结了智能超表面在6G网络应用中存在的挑战和难题，并指出未来研究方向，包括基于大尺度信道知识的智能超表面辅助无线网络性能分析、多个智能超表面的协同设计、智能超表面辅助的干扰抑制、新型智能超表面架构、智能超表面辅助的通感一体化网络等。

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