[论文解读] Toward Autonomous Reconfigurable Intelligent Surfaces Through Wireless Energy Harvesting

Konstantinos Ntontin, Alexandros–Apostolos A. Boulogeorgos+10 more|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2021

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 53被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于可重构智能表面（RIS）的功率分配架构，通过从信息信号中无线能量采集实现自主运行。通过将一部分RIS单元单元用于能量采集，另一部分用于波束成形，作者建立了两个优化问题：一个是在能量约束下最大化信噪比（SNR），另一个是在服务质量（QoS）要求下最大化采集到的能量。数值结果表明，基于信道增益排序的低复杂度策略可实现接近最优的性能，即使在几百毫瓦量级的动态功率需求下，也能实现RIS的自主运行。

ABSTRACT

In this work, we examine the potential of autonomous operation of a reconfigurable intelligent surface (RIS) using wireless energy harvesting from information signals. To this end, we first identify the main RIS power-consuming components and introduce a suitable power-consumption model. Subsequently, we introduce a novel RIS power-splitting architecture that enables simultaneous energy harvesting and beamsteering. Specifically, a subset of the RIS unit cells (UCs) is used for beamsteering while the remaining ones absorb energy. For the subset allocation, we propose policies obtained as solutions to two optimization problems. The first problem aims at maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver without violating the RIS's energy harvesting demands. Additionally, the objective of the second problem is to maximize the RIS harvested power, while ensuring an acceptable SNR at the receiver. We prove that under particular propagation conditions, some of the proposed policies deliver the optimal solution of the two problems. Furthermore, we report numerical results that reveal the efficiency of the policies with respect to the optimal and very high-complexity brute-force design approach. Finally, through a case study of user tracking, we showcase that the RIS power-consumption demands can be secured by harvesting energy from information signals.

研究动机与目标

• 研究可重构智能表面（RIS）是否能通过从信息信号中采集能量实现自主运行，从而无需专用电源。
• 识别并建模RIS的主要功耗组件，特别是动态重配置和控制电路，以评估能量采集的可行性。
• 设计一种新型功率分配架构，其中部分RIS单元用于能量采集，其余用于波束成形，实现同时运行。
• 建立两个优化问题：一是在RIS能量采集约束下最大化端到端信噪比（SNR）；二是满足最小SNR要求下最大化采集到的能量。
• 评估低复杂度分配策略相对于穷举法和最优解的性能，并通过用户追踪案例研究验证其可行性。

提出的方法

• 提出一种功率分配架构，其中一部分RIS单元被专门用于能量采集，其余用于波束成形，实现同时运行。
• 基于动态重配置和控制电路建模RIS功耗，估计在1 µs重配置时间下的平均功耗为2 µW。
• 提出两个优化问题：(1) 在RIS能量采集约束下最大化SNR；(2) 在最小SNR约束下最大化采集到的能量。
• 基于RIS到用户（RIS-RX）链路的信道增益排序，设计低复杂度的分配策略，证明在RIS到发射机（RIS-TX）链路为等增益条件下该策略为最优。
• 采用混合波束成形模型，其中RIS仅支持相位移，且发射端为单天线，假设信道状态信息（CSI）完美且为窄带传输。
• 通过数值结果对比所提策略与穷举法和最优解的性能，并在用户移动性追踪场景中评估可行性。

实验结果

研究问题

• RQ1 RIS能否通过从信息信号中采集能量实现自主运行，从而无需外部供电？
• RQ2 RIS功耗（特别是动态重配置和控制电路）对无线能量采集可行性有何影响？
• RQ3 如何设计一种功率分配架构，使同一RIS能同时实现能量采集和波束成形？
• RQ4 在实际约束下，哪些低复杂度策略可近似最优的RIS单元子集分配方案，以实现能量采集与波束成形？
• RQ5 在真实、动态的功耗需求（如几百毫瓦）下，RIS的自主运行是否可行？

主要发现

• 所提出的功率分配架构可实现能量采集与波束成形的并行运行，其中部分RIS单元被专门用于每项功能。
• 数值结果表明，基于RIS-RX信道增益排序的策略可实现接近穷举最优解的性能，且复杂度极低。
• 在RIS-TX链路为等增益条件下，基于RIS-RX信道增益排序的策略对两个优化问题均达到最优解。
• 即使在高达几百毫瓦的动态功耗下，当重配置时间较短（如1 µs）时，RIS的自主运行仍可行，因为平均功耗保持在2 µW以下。
• 用户追踪案例研究证实，可通过信息信号中的能量采集满足RIS的功耗需求，支持其自主部署。
• 研究表明，超低功耗控制芯片（如<1 mW）可支持RIS的重配置和无线指令接收，实现实际的自主运行。