[论文解读] System-level Simulation of Reconfigurable Intelligent Surface assisted Wireless Communications System

Qi Gu, Dan Wu+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种可重构智能表面（RIS）辅助无线网络的系统级仿真框架，建模了真实RIS单元的辐射图样以及视 Line-of-Sight（LOS）条件下的两跳信号传播。结果表明，在小区边缘部署RIS，采用更大尺寸的RIS阵列（例如40×40单元）和更高RIS密度（每扇区16个）时，接收信号功率最高可提升6.3 dB，SINR最高可提升5.4 dB，显著提升了6G网络的覆盖范围和频谱效率。

ABSTRACT

Reconfigurable intelligent surface (RIS) is an emerging technique employing metasurface to reflect the signal from the source node to the destination node. By smartly reconfiguring the electromagnetic (EM) properties of the metasurface and adjusting the EM parameters of the reflected radio waves, RIS can turn the uncontrollable propagation environment into an artificially reconfigurable space, and thus, can significantly increase the communications capacity and improve the coverage of the system. In this paper, we investigate the far field channel in which the line-of-sight (LOS) propagation is dominant. We propose an antenna model that can characterize the radiation patterns of realistic RIS elements, and consider the signal power received from the two-hop path through RIS. System-level simulations of network performance under various scenarios and parameter.

研究动机与目标

• 开发一种适用于多小区场景的RIS辅助无线网络的真实系统级仿真框架。
• 基于球面波前和角度响应，采用定向天线模型对真实RIS单元的辐射图样进行建模，考虑极化特性。
• 评估RIS部署策略（如位置、单元数量和RIS面板数量）对网络性能的影响。
• 在6G网络背景下，量化不同配置下接收信号功率和SINR的性能增益。

提出的方法

• 提出一种RIS单元的定向天线模型，基于球面波前和角度响应，捕捉水平和垂直极化下的幅度图样。
• 在LOS条件下，采用3GPP 38.901城市宏蜂窝（Uma）模型对基站到RIS和RIS到用户设备的路径损耗进行建模。
• 通过RIS实现两跳传输，结合路径损耗、阴影衰落以及相位对齐RIS单元的波束成形增益，计算接收功率和SINR。
• 使用7小区、21扇区的系统级仿真器，将RIS部署在小区边缘或中心，改变RIS尺寸（16×16或40×40单元）和数量（每扇区8个或16个）。
• 分析不同单元间距（0.5λ、0.8λ和0.4λ）的影响，以评估互耦效应。
• 集成真实的RIS部署场景，包括单极化工作模式和基站与RIS的固定下倾角。

实验结果

研究问题

• RQ1 与部署在小区中心相比，在小区边缘部署RIS在接收信号功率和SINR方面有何差异？
• RQ2 增加每个面板的RIS单元数量（16×16对比40×40）对系统性能有何影响？
• RQ3 在多小区场景中，每扇区RIS面板数量从8个增加到16个，对网络性能有何影响？
• RQ4 通过减小RIS单元间距（例如0.4λ对比0.8λ），在SINR和信号功率方面可实现多大性能增益？
• RQ5 路径损耗和阴影衰落模型如何影响城市宏蜂窝环境中RIS辅助系统级仿真的准确性？

主要发现

• 在小区边缘部署RIS相比在小区中心部署可获得更高的性能增益，当使用16个40×40单元的RIS面板时，接收信号功率最高可提升6.3 dB，SINR最高可提升5.4 dB。
• 将每个面板的RIS单元数量从16×16增加到40×40，相比8个面板的16×16配置，接收信号功率提升1.7 dB，SINR提升1.9 dB。
• 将每扇区的RIS面板数量从8个增加到16个，接收信号功率提升1.7 dB，SINR提升1.9 dB，表明RIS密度显著提升性能。
• 将RIS单元间距从0.8λ×0.5λ减小到0.4λ×0.4λ，可改善SINR性能，表明更紧密的单元间距可增强波束成形增益并减少互耦效应。
• 所提出的RIS天线模型能有效捕捉真实辐射图样，从而实现LOS条件下RIS辅助网络的精确系统级仿真。
• 仿真结果证实，通过合理优化单元数量、面板数量和部署位置，RIS部署可显著提升6G网络的覆盖范围和频谱效率。