刘让/LIU Rang，罗泓昊/LUO Honghao，李明/LI Ming
（大连理工大学，中国大连 116024）
5G 的大规模商用有力推动了当今社会向万物智联迈进，同时也促进了学术界和产业界对未来6G的研究。为了支持6G 在智慧城市、智慧交通、智能家居等典型应用场景中的不同需求，网络的通信、感知、计算等功能需要进一步强化和融合。因此，除了进一步优化大规模天线阵列、毫米波通信和致密网络等传统技术之外，亟须引入一些革命性的新技术来支撑未来6G网络。智能超表面（RIS）和通信感知一体化（ISAC）作为两种极具前景的创新型技术，近年来受到了广泛关注。
RIS的部署为系统提供了重塑信道的能力，并为系统设计引入了新的自由度（DoFs）。通过合理设计RIS反射系数，可以实现智能操控无线传输环境，解决盲区覆盖、边缘用户服务和信道环境恶化等通信难题，为提升通信服务质量提供了一种高能量效率、高频谱效率、低硬件复杂度的解决方案。在无线通信飞速发展的同时，海量无线设备的接入和超高通信速率导致频谱资源需求激增，进而造成了严重的频谱拥塞。针对这一难题，业界提出了一种基于共享雷达系统和通信系统频谱资源的方案，进一步支持两者共享天线、射频和基带软件无线电处理平台等资源，极大地提升了系统的频谱、能量和硬件效率。
本文进一步研究和探讨RIS在ISAC系统中的应用潜力。首先，概述了RIS的基本工作原理和优势，总结了RIS在无线通信系统中的相关研究和应用。其次，介绍了雷达系统中的感知需求和性能指标，以及RIS辅助的雷达感知系统。然后，介绍了面向6G的通信感知一体化技术，分析对比了RIS辅助ISAC的相关研究，并通过仿真实验证明了在ISAC系统中部署RIS的优势。随之，讨论了RIS辅助ISAC的未来研究方向。最后，对全文进行总结。
RIS首先出现在无线通信领域，因其具有高效智能操控无线传输环境的能力而被视为未来6G 网络的一个重要使能技术。近几年来，学术界和工业界涌现了大量关于RIS的理论研究和硬件实现，揭示了RIS 辅助无线通信的优势和前景。
1.1 RIS的工作原理和优势
由超材料技术发展而来的RIS 是由大量反射单元组成的。通常，这些反射单元的硬件结构非常简单且能耗极低。通过改变相应的电路参数（如偏置电压），每个反射单元可以获得不同的电磁响应，进而调控入射信号的相移、幅度、频率和极化等参数。通过协同控制多个单元参数，RIS实现了无源反射波束成形，并可构建更加有利的电磁传输环境。与传统有源中继相比，RIS具有硬件复杂度更低、能量效率更高的优势。RIS的组成器件轻便易携带，十分容易部署在建筑物表面或者移动端的表面等，因此RIS具有良好的便携性和移动性[1]。
1.2 RIS在无线通信系统中的应用
目前无线通信系统中RIS 的研究主要聚焦在联合优化RIS反射系数，以提升系统的各种性能指标。例如，最大化频谱效率/总速率/能量效率/安全传输速率/能量接收端的能量，最小化发射功率/误码率等。这些丰富广泛的应用展示了部署RIS所带来的性能增益，揭示了RIS在无线通信系统中的有效性[2]。一个典型的RIS 辅助下行多用户通信系统如图1所示。当基站与用户之间的直射链路被阻挡时，基站利用RIS建立的非直射信道实现下行多用户通信。
图1 RIS辅助下行多用户通信系统
近几十年来，无线通信系统和雷达感知系统的研究相互借鉴，共同发展。因此，在RIS辅助无线通信相关研究进行得如火如荼时，也涌现出很多关于RIS 辅助雷达感知的探索。通过部署RIS可以改善雷达收发机与感知目标的信道环境，从而提升感知性能。
2.1 雷达感知需求和指标
在物理层的设计中，雷达感知需求主要包括检测和估计[3-4]。检测是一个二分类或多分类任务，常用检测概率、误警率来衡量；
估计指对目标的方位角、距离、速度、雷达反射截面积等参数进行估计，常用均方误差（MSE）或克拉美罗界（CRB）来衡量。考虑到检测概率、MSE、CRB等指标难以直接优化，现有研究大多采用一些间接手段，比如优化发射波形的波束方向图、最大化雷达接收回波的信噪比（SNR）或信干噪比（SINR）等。
2.2 RIS在雷达感知系统中的应用
一个RIS辅助雷达感知系统如图2所示。由于雷达与目标之间的直射（LoS）路径是实现感知功能的关键，当直射路径受到遮挡导致信号很弱甚至不存在时，可以在雷达和目标之间构建一个虚拟的LoS 信道来实现盲区覆盖，保证感知性能。考虑到多跳引起的信号衰减，RIS 一般部署在靠近雷达发射机或者接收机的地方。设计RIS 反射系数[5]或联合设计雷达发射波束成形和RIS 反射系数[6]，可以极大增强雷达接收的目标回波能量，从而提升目标探测性能。这些初步探索证实了RIS 也能给雷达感知系统带来显著的性能增益。
图2 RIS辅助雷达感知系统
新兴的ISAC 技术融合了传统的通信系统和雷达系统，通过共享频带资源、传输波形与硬件平台，提升频谱/能量/硬件效率。在ISAC 系统中部署RIS 给系统设计引入了新的自由度，通过合理设计RIS反射系数可以智能地调控系统的无线传输环境，更好地协调并提升通信和感知性能。
3.1 面向6G的ISAC
为了支持未来6G 网络对高速率无线通信、高精度感知能力、海量设备接入的愿景，ISAC 技术通过共享通信系统和雷达系统的频谱等资源来解决日益严重的频谱拥塞问题。ISAC 技术的产生源于无线通信系统和雷达系统存在的许多共通之处，比如，可共用的天线等射频前端硬件设备、相似的信号处理算法，以及一致的宽带大规模天线阵列系统演进趋势。ISAC 这个宏观概念涵盖了不同层次通信和感知的融合，从简单的双系统共存、协作，到一体化系统的联合设计，甚至包含通感融合的移动网络。在通过共享不同资源获得系统集成增益和协作增益的同时，这些技术方案也对ISAC 系统的优化设计带来了严峻的挑战[4]。比如，如图3（a）所示，较简单的雷达通信共存（RCC）系统通过共享通信和雷达的频谱资源提升频谱利用率，对现有硬件设施部署影响最小，但是需要合理地设计二者的发射信号实现干扰管控；
如图3（b）所示，极具应用前景的雷达通信一体化（DFRC）系统使用同一个发射机在相同的频带上发射双功能的波形来同时实现通信和感知功能，极大地提升了频谱效率，减小设备尺寸、成本和功耗，但是双功能发射波形的设计对于实现更好的通信和感知性能权衡至关重要。通过与其他先进技术交织融合，ISAC 能够实现和提升系统的通信与感知能力，因此拥有很大的研究潜力。
图3 两种常见的ISAC系统
3.2 RIS辅助ISAC相关研究
现有研究表明，单独在通信系统和雷达系统中部署RIS可以带来显著的通信/感知性能增益。可以预见的是，在融合了通信和感知能力的ISAC系统中引入RIS，可以更加灵活地协调、提升系统的通信和感知性能。对于RCC系统，在基站和雷达之间部署RIS能够提升通信用户性能，实现较好的干扰管控[7]。对于DFRC系统，当探测目标的距离远大于基站与RIS的距离时，部署RIS几乎不影响目标回波，但依然可以提升系统的通信性能[8]；
考虑较近目标时，通过合理优化RIS反射系数，可以在提升通信性能的同时增强反射路径接收的目标回波能量[9-10]/削弱杂波能量[11]，而且联合设计基站接收滤波器可以进一步提升雷达感知性能[12-13]。此外，多天线系统的引入以及联合波束赋形设计使能通信系统同时传输多个数据流，使能雷达系统同时监测多个目标或达到更好的目标探测效果。表1 对上述RIS 辅助ISAC 的相关研究进行了总结。可以看到，在不同的ISAC 系统中，通过联合优化RIS 反射系数和其他变量，可以提升不同的通信和感知性能指标。
表1 RIS辅助ISAC相关研究总结
3.3 仿真结果和分析讨论
本节将通过仿真结果来验证在DFRC 系统中部署RIS 的有效性。为了方便分析，假设如图4 所示的一个典型的RIS辅助DFRC系统。16天线的基站在N元素RIS的辅助下同时服务一个单天线的用户，检测一个点目标，并且存在一个点杂波干扰源，且所有信道均只包含LoS路径。基站与用户/目标/杂波的路径损耗系数为3.2，RIS与用户/目标/杂波的路径损耗系数为2.4，基站与RIS 的路径损耗系数为2.2。噪声功率为-80 dBm，目标和杂波的RCS为1，通信需求为10 dB，发射功率为20 dBW，每个雷达脉冲包含20 个样本。通过联合设计RIS反射系数和基站的发射波形与接收滤波，在满足通信限制条件和天线恒功率发射的约束下，使雷达检测的SINR 达到最大。为了解决这个复杂的非凸问题，通过引入辅助变量，并使用主优最小化（MM）和交替方向乘子（ADMM）法将原问题转化为几个可以解决的子问题，从而迭代求解。
图4 RIS辅助DFRC系统及其俯视图
图5 展示了二维平面内RIS 辅助DFRC 传输环境中不同位置的能量分布。可以看到，基站形成的有源波束分别指向了目标、RIS 和用户，RIS 形成的无源波束也指向了目标和用户，同时杂波干扰源处的能量得到了抑制。
图5 不同位置的能量分布图
图6 展示了基站接收的不同路径目标回波强度（以信噪比的形式表示）。与没有部署RIS 的DFRC 方案相比，更多的RIS 反射单元带来的总增益更大。随着RIS 反射单元的增多，RIS 所能带来的增益变大。所以反射路径的信号强度逐渐变大，直射路径的反而减小。当N增大到一定程度时，两次经过RIS的路径最强。这些结果验证了部署和联合优化RIS的优势，还表明了大规模RIS的有效性。
图6 不同路径接收回波信号强度
上述研究初步证实了RIS 辅助ISAC 系统的可行性和有效性。为了进一步提升RIS 辅助ISAC 的性能，促进更多实际应用场景中的部署实施，本章中将探讨了一些亟待解决的问题和相关的未来研究方向。
4.1 RIS在近场通信与近场感知中的应用
随着超大规模反射阵列和更高载波频率的发展，RIS的近场范围逐渐变大。另一方面，为了获得更大的反射增益，RIS 通常部署在靠近发射机/接收端的位置。因此，近场通信/感知是未来6G 网络必须要面对的场景。在远场传输中，近似为平面波的电磁波可以将波束指向某个特定角度；
而在近场传输中，呈现球面波特性的电磁波可以将波束集中在特定角度和特定距离的地方。这个特性对系统设计来说既是挑战又是机遇：一方面，基于球面波的建模使得系统的信道估计和波束设计等问题都更加复杂，尤其是当RIS的反射单元个数和基站的天线数较多时；
另一方面，球面波可以利用更多的空间DoFs，在提升通信容量、实现更高感知距离/角度分辨率、提升定位精度方面具有潜力。因此，对于RIS部署在近场区域的ISAC 系统，合理的建模和优化设计将有助于实现更好的通信和感知性能。
4.2 RIS在双站感知中的应用
在实际应用中，为了获得较强的目标回波信号，避免共置收发机之间的干扰，双站感知系统比上述单站感知使用得更加广泛。在基于双站感知的ISAC 系统中部署RIS 有双重优势：一方面，对于双站系统中至关重要的同步问题，部署RIS 可以构建一条相对稳定的虚拟LoS 信道，用于在实际直射信道遮挡或较弱的情况下提供较强的参考信号；
另一方面，同时在ISAC发射端和感知接收端部署RIS，可以更好地实现通信感知性能权衡，探测信号集中和杂波分离的功能。
4.3 RIS在宽带ISAC系统中的应用
分析RIS的硬件实现电路可以发现，这些反射器件对不同频率入射信号产生的响应也不相同，即RIS具有频率选择性。而现有关于RIS辅助宽带系统的研究并没有考虑这一特性，这将不可避免地降低通信服务质量，并将导致目标回波的多普勒频率模糊，影响对目标运动速度的估计。因此在建模RIS辅助宽带ISAC系统时，应该将RIS的频选特性考虑在内，并探索其对宽带通信和运动目标检测的影响。
4.4 ISAC系统中的多种RIS部署方式
除了现有ISAC 研究中采用的单个无源RIS 固定部署，还有诸多其他类型和部署方式的RIS。（1）有源RIS：它可以放大入射信号从而克服信号多跳造成的路径衰减，因此部署有源RIS 并联合设计其放大系数和相移，可以极大提升ISAC 系统的通信和感知能力；
（2）多个RIS：在通信/感知的热点区域或边缘区域部署多个RIS，合理优化其部署位置并联合设计RIS 反射系数，可以提供大规模反射阵列增益，从而保证热点区域的高通信吞吐量、高精度感知，以及边缘区域的通信与感知覆盖；
（3）无人机携载RIS：利用无人机引入的移动性，通过联合优化其运动路线和RIS 反射系数，可以提供低空通信和感知，覆盖由于地面障碍产生的盲区。
4.5 基于人工智能技术的算法设计
在RIS辅助的ISAC系统设计中，需要优化的RIS反射系数一般较多且为离散值。RIS级联信道需要估计的参数更多，具体的感知性能指标难以显式地表达和优化。因此，基于传统优化方法的算法设计较为复杂，不利于RIS 的实际部署。基于人工智能（AI）技术的算法设计是一个新的思路，有望提供一个更高效、更鲁棒、通信和感知性能更好的解决方案。
作为两个新兴技术的结合体，智能超表面辅助的通信感知一体化支持高质量、广覆盖、高可靠的通信和感知功能，将为未来6G 网络发展提供有力的支撑。本文首先概述了相关技术的原理和研究现状，然后讨论了若干亟须解决的问题和未来的研究方向，期望能促进该技术在更多实际应用场景中的研究。
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