面向6G的智能反射面无线通信综述

摘要
智能反射面（IRS）是一种新兴的无线通信技术，在5G向6G过渡中具有重要意义。本文综述了IRS的基本概念及其在6G通信网络中的应用潜力。IRS通过利用反射单元对传播环境进行优化，显著提升了系统频谱效率和能量效率，并为大规模MIMO技术提供了新的解决方案。研究重点包括其在性能分析、优化设计、信道估计及毫米波通信中的应用进展。未来研究方向涵盖信道模型与理论分析、将 IRS 与毫米波通信结合等议题。总体而言，尽管当前研究成果丰富但 IRS 在6G中的研究仍处于起步阶段。

摘 要

【关键词】 智能反射面；6G；无线通信；毫米波通信

0 引言

自5G标准的发布实施起,全球范围内,5G网络全面进入商用阶段。展望未来十年间,信息时代将因5G移动通信系统的全面应用而得到全方位的无线通信支持,这一技术体系将构成人类历史上规模最大的通信网络体系,并对社会发展及人类生活的方方面面都将产生深远的影响[1-3]。尽管当前阶段还处于初步发展与完善之中,但与此同时也需要前瞻性地规划和研究,以应对即将到来的信息社会带来的各种新型需求和技术挑战。就当前发展进程而言,与十年前看待5G技术的地位相仿,6G技术或可视为5G技术体系的一个自然延伸部分。然而,随着新兴用户需求、新场景应用以及新型网络趋势的不断涌现,将面临更为复杂的通信系统设计问题,这不仅要求我们在物理层面上进行技术创新突破,更需要在更高的层次上进行系统架构上的创新构思[3-4]。

要实现5G系统的成功部署，则需要依赖于大规模MIMO技术、毫米波通信系统以及超密集网络架构的强大支撑作用[1-2]。尽管如此，在实际应用中往往需要消耗巨大的能量资源，并且由于无线传播信道管理方面的不足，在恶劣环境下难以持续为用户提供稳定的连接服务和令人满意的性能保障。例如，在大规模基站点部署以实现网络密集化时就需要增密基站数量以满足需求，并由此导致总体能耗呈现线性增长趋势。每个射频链都包含一系列关键组件如数模转换器和低噪声放大器等核心设备，在其运行过程中不仅会增加系统的总成本还会显著提升能源消耗水平。值得注意的是，在毫米波频段虽然信号覆盖范围较广但由于其在长距离传输中的损耗特性决定了其在复杂散射环境下的性能表现会受到严重影响。此外，在这种情况下即使频率范围再宽也无法从根本上解决无线传播路径损耗这一基础性问题因此单纯依赖于广谱频率可能难以取得理想效果

随着对高效能网络需求的不断提升，在绿色通信网络建设方面面临着诸多技术挑战和经济压力等现实困境。近期智能反射面（IRS）技术作为解决这些难题的关键创新方案，在无线通信领域已引起广泛关注并被列为6G潜在关键技术之一。该技术通过有效克服了这些关键挑战，在实现无线信号传输性能提升方面发挥了重要作用

1 智能反射面介绍

IRS也被称作可重构智能面（RIS, Reconfigurable Intelligent Surface），大型智能面（LIS, Large Intelligent Surface），软件定义面（SDS, Software-Defined Surface）。基于不同的研究领域和视角，IRS还拥有众多不同的别名[5-10]。

IRS是由众多个体构成的表面集合体[5]。其采用先进的超材料作为电磁材料[6]。这些反射单元能够灵活地安装于建筑物表面、道路灯柱、广告牌等户外设施上[7]，同时也能应用于室内棚顶、墙面以及家具、衣物等物品[8]。每个反射单元均能独立控制入射信号特征参数[9]：相位、幅度、频率以及极化方向均可调节设置[10]。目前研究最多的改进方向是相位调控技术[11]。如图2所示 ，即使在传统直链传播效果欠佳的情况下（如信道覆盖不足）， IRS借助智能重构传播环境仍能有效构建良好的传播路径网络模式[12]，从而显著提升无线网络传输性能水平[13]。

基于 IRS 在传播环境中对资源的有效利用策略实施优化后，在实际应用中实现了 5G 网络覆盖范围的扩大以及频谱资源利用效率的显著提升。除了通过智能化手段改善无线传输环境外，在实际应用中 IRS 通信技术的具体优势主要体现在以下几个方面[7-9]。

（1）IRS器件可以很方便地部署在室内、室外任何地方；

（2）IRS只控制反射，耗能少、电磁污染小，符合未来绿色通信要求；

（3）IRS可以提高定位精度，增强物理层安全，支持全双工、全频带传输技术；

（4）IRS低成本、易实现，便于应用在各种无线网络中，如物联网、车联网等。

在快速发展的无线通信领域中，IRS（智能反射器）作为一种关键的技术架构与大规模MIMO技术深度结合。特别是在与传统MIMO技术协同应用的情况下，则能够构建出一种具有未来发展潜力的新型大规模MIMO系统架构[9,11]。另一方面，在信号处理层面上和数学描述层面来看，IRS辅助的无线通信系统机制类似于协作中继系统；然而，在系统物理实现层面存在显著差异性特征：协作型中继系统必须具备源天线组件才能产生新的中继信号这一特性[6,12]。

尽管5G无线通信具备动态调整能力，在无线传播环境中却呈现随机不可控特征。相比之下，在控制方面则有明显优势的是 IRS 技术。基于此，在智能无线通信领域中 IRS 技术被视为一项创新突破，在未来6G网络体系中将发挥关键作用[9-11]。鉴于此国内外高校及研究机构纷纷投入到 IRS 研究工作当中。2021年初国家自然科学基金委信息科学部将"智能反射面辅助移动通信理论与技术"列为重点项目研究方向，并对这一领域的最新进展进行了详细阐述

2 智能反射面研究进展

2.1 国内外研究概述

该方法属于跨学科交叉研究领域，在通信工程与电子工程等基础学科中具有重要应用价值。该方法被构建为一种基于超材料设计的新型表征体系，在无线网络环境下具有良好的适应性特征[6]。为了实现对复杂场景的有效处理能力, 该表征体系必须具备良好的动态响应能力, 并能根据实时变化进行优化配置, 从而保证系统的稳定性和可靠性[6]。

值得注意的是，在2018年10月，《Nature Communications》上正式发表了题为《Space-Time-Coding Digital Metasurfaces》的研究成果。该研究由崔铁军院士领导的东南大学毫米波国家重点实验室课题组完成。超材料被定义为在亚波长尺度上按一定宏观排列的人工复合电磁结构单元集合体，在这种人工结构中基本单元及其排列方式均可经过任意设计来构造传统材料与技术所无法实现的超常规媒质参数从而实现对电磁波的高度有效调控进而创造出自然界未曾存在的奇异性物理特性与应用然而传统的电磁超材料及超表面均基于连续变化的媒质参数难以实现对电磁波实时性的操控2014年崔铁军院士课题组首次提出了"数字编码与可编程超材料"的概念该概念通过采用二进制数字编码表征电磁波特性并基于"0"与"1"的空间分布差异来调控电磁波传播这一创新性研究不仅简化了超材料的设计流程优化流程使人们得以从信息科学的角度深入理解探索这种人工复合电磁结构体而且更为关键的是该数字化表征方法为结合具有源功能的电子器件在FPGA等电路系统下实现了电磁波的动态化多维度功能调控提供了切实可行的技术基础

利用具有可重构特性的超表面不仅可以作为无源反射器使用，还可以实现有源发射机与接收机的功能。该研究探讨了大规模MIMO 2.0方案，并提出了一种新型概念——大型智能面LIS（Large Intelligent Surfaces, Lis）。研究表明，在每平方米超表面积的情况下，Lis系统的可达容量随着平均传输功率呈线性增长；相比之下，在传统大规模mimo架构下，则仅呈对数级增长。此外，在终端定位方面也进行了相关探讨。

文献[16]进一步挖掘了IRS的技术潜力，在RF信号源靠近IRS的情况下，该研究提出了一种创新性方案：即让 IRS 本身作为接入点的新方案。该方案的核心在于：当RF信号源位于IRS附近时，通过调节 IRS 的相位偏移量（Phase Shift）来实现对 IRS 所携信息的有效传递，并使接收端信噪比达到最大值。具体而言，在这一过程中，未调制的载波信号由专门设计的RF数模转换器（RF DAC）产生，并通过精确控制其反射相位来传递数据信息。值得注意的是，在RF信号源与 IRS 足够接近的情况下（即距离远小于系统工作波长），信道衰减会被显著抑制。基于上述原理所提出的RIS传输方案具有极低复杂度和极高的能量效率特征，在无线网络持续发展的背景下具有重要的应用价值和推广意义。

IRS wireless network concept's main idea is to transfer mobile functions from wireless endpoints to their environment [7]. In this domain, integrating emerging technologies through coordination is a promising direction that requires attention. Given this, researchers and engineers are actively exploring its various application scenarios, covering multiple related research areas such as [6-9, 17]:

（1）边距智能体系主要包括边距缓存、边距计算以及边距学习三个核心组件，在提升网络数据传输效率方面具有显著的技术优势。通过 IRS 技术的应用能够显著提升各组分的工作效能。特别强调的是，在边距设备能量受限的情况下，IRS 通过优化入射电磁波相位实现了高效的通信资源管理。从而进一步提升了各阶段的联合上行和下行通信性能。

（2）室内外定位：类似于借助大规模MIMO技术的操作方式，在此基础上借助智能反射面辅助传输技术能够有效提升室内及室外的定位精度。基于对未来无线信息技术发展趋势的分析可知， IRS 技术的发展将有助于推动无线感知技术向更高水平发展。

（3）物理层安全：是无线通信领域与信息安全领域的关注重点之一。采用智能反射面技术不仅能够提升合法用户的安全传输速率，还能够减弱非法用户的窃听效果。

（4）D2D通信：属于5G移动通信空口领域的新兴技术之一，在实际应用中能够实现设备间直接的信息交互。该技术通过应用智能反射面技术，在提升各设备间信息传递速度的同时有效地减少了各设备间的干扰影响。

（5）无线携能通信：作为绿色通信领域的创新技术，在物联网领域展现出广泛的应用前景。借助智能反射面的有效布置，在无线携能通信网络中能够显著地提高信息传递效率和能量传递效率。

无人机通信具备覆盖范围广、安装简便、操作自如以及显著的经济效益优势等多种优点。该技术引起学界和工业界的广泛关注。无论是将IRS布置在外墙表面还是安装在无人机上，都能显著提高系统的服务质量。

未来IRS具体的应用场景如图2所示 。

在当前的研究中，关于IRS的重要进展主要集中在硬件实现、传输性能和应用场景这几个方面。近年来，学术界对基于IRS反射功能的应用研究持续关注，并取得了一定成果。本节将详细探讨 IRS在性能分析、优化设计、信道估计以及毫米波通信领域中的应用研究进展。

2.2 性能分析方面进展

针对单端到多端（S2M）和多端到多端（M2M）无线传输场景，在IRS辅助下系统的性能表现得到了全面考察。值得注意的是，在单端到端（S2M）传输场景中，相关领域的研究者们从误码性能指标出发对其潜在价值进行了深入研究。研究表明，在较低输入信噪比条件下通过 IRS 辅助技术能够显著提升接收信噪比水平，并且该提升幅度与 IRS 反射单元数量平方呈线性关系。

在单小区下行传输场景下,当使用多天线辅助基站时,文献[18]通过优化基站传输功率得出了一个单用户功率缩放规律（Power Scaling Law）,即当 IRS 的反射单元数量趋向于无限时,接收信号的功率增益能够以单元数量的平方方式进行线性增长。相比之下,在传统大规模 MIMO 系统中,接收信号功率增益只能按照天线数量的一次方进行线性增长。文献[19]进一步探讨了这一问题,并通过仿真结果表明,在采用 IRS 辅助的情况下,即使基站在天线数量上显著减少,整体系统的性能增益也能与传统大规模 MIMO 系统相媲美。

假设虽然理论上连续相移能实现某种最优性能[18]但在实际应用中这一方案由于其过于理想化而难以满足未来技术发展的需求。随后在文献[18]的研究基础上进一步研究中将考虑采用离散相移方案并在此基础上重新审视相应的功率最小化优化问题。进一步分析的结果表明对比之下在理想情况下连续相移带来的优势主要体现在其理论上的完美性和更高的效率然而当采用有限分辨率的离散相移方案时这种优势却变得相对模糊具体而言两者在功率缩放规律上表现一致并且所引入的额外损耗仅与系统的量化比特数量相关这一损耗随着系统中反射单元数量的增加而逐渐趋近于零从而对整体性能的影响可忽略不计

研究文献[21]探讨了在莱斯衰落环境下的 IRS 辅助大规模 MIMO 单用户系统的构建。该研究不仅提出了基于遍历容量近似表达式以及 CSI 统计信息的 IRS 相位优化方案，并且进一步考察了不同莱斯因子以及离散相位点对系统性能的具体影响。通过仿真分析表明，在仅采用 2 个离散相位点的情况下仍能维持较低的信道容量损失。

空间调制（SM, Spatial Modulation）作为当前广泛采用的一种重要技术手段，在信息传递领域发挥着关键作用。该方法基于MIMO天线的衰落特征特性，在实际应用中实现了高效的信号传输效果。在相关研究中，学者们首次提出了一种结合智能反射面（IRS）与索引调制（IM）的新框架，在此基础上开发出了两类创新性传输方案：一类是 IRS-SM 系统架构方案；另一类为 IRS-SSK 方案设计框架。这些创新性研究方案充分体现了 IRS 技术与 IM 技术的融合优势，在提升信号质量的同时也显著提升了系统的频谱效率表现

当前已有若干研究致力于将协作中继系统与传统中继方案进行对比分析。研究表明，在文献[12]中指出，在 IRS（智能反射）辅助系统下相比经典的 AF（Amplify-and-Forward）处理方式能够显著提升了能量传输效率。进一步研究显示，在文献[23]中对比分析了 IRS辅助无线传输系统在不同反射单元数量下的性能特征，并确定了最优配置策略以实现对 DF（Decode-and-Forward）系统的超越。

2.3 优化设计方面进展

IRS技术的优化设计是其研究重点之一，并已获得广泛的关注和深入探讨。假设多个天线阵列部署于基站位置，在考虑基于IRS辅助单小区下行链路传输场景下[24]（如图3所示 ），则应将焦点放在通过调节 IRS相位配置与用户功率分配以实现系统性能与数据传输速率的最大化问题上。为此提出了结合交替最大化算法与 Majorization-Minimization（MM）技术的新方法[25]。研究表明，在这种方案下系统的吞吐量较传统方法有明显提升。进一步的研究工作如[12]所示，则更加全面地验证了不同能量效率、系统性能及传输速率指标下的系统行为特性。值得注意的是，在实际应用中要实现上述方案需满足基站端具备精确的信道状态信息（CSI）以及完整的 IRS相位知识以实现精确的波束成形处理能力。

在相关文献研究中

文献[19]进行了深入分析，在基站-IRS的线性可辨识信道模型下探讨了最小用户信干噪比的最大化问题；基于相关瑞利衰落模型中，在 IRS端实现了相位校正参数的最佳配置；另类研究中，则聚焦于优化发射波束成形与 IRS 相位校正方案；基于理论分析认为，在理论上能够实现频谱效率的最大化目标；与现有对比研究中不同，在基站与 IRS 具备完美 CSI 的前提下所提出的算法能够确保局部最优解的存在

文献[32]与[33]对IRS辅助无线系统的物理层安全性进行了深入研究。具体而言，在文献[32]中讨论了一个合法接收器与一个窃听器共存情况下的RIS辅助安全通信问题，并重点研究了通过综合考虑基站主动波束成形与RIS被动波束成形的联合优化方法来提升安全传输速率的问题。研究表明，在大规模MIMO系统下增加 IRS 的反射单元数量相比单纯增加基站天线数量更为显著地提升了安全传输效率。而对于文献[33]则聚焦于多端点合法接收器与多端点窃听器共存环境下的下行安全传输问题，并探讨了如何通过综合运用主动与被动波束成形技术以最大化最小的安全传输速率，并提出了全局最优算法以及低复杂度次优算法以满足实际应用需求。此外，在文献[17]中进一步拓展了窃听信道模型的复杂度并提出了一种新的联合设计方法以最大化合法用户的安全传输速率

值得注意的是，在 IRS 优化设计领域的相关论文大量涌现。然而，在设计 IRS 辅助系统的过程中，人们所考虑的主要方面包括以下几个：

（1）IRS分布结构：最初阶段通常会采用单一的 IRS 以简化分析。然而随着研究的深入发展，越来越多的研究开始采用多 IRS 的架构。在当前研究中既可以采用并行结构作为主要辅助手段之一，在串行架构上同样得到了广泛关注和应用。对于更为复杂的串并混合场景的研究也是当前学术界的一个重要方向。

除了着重考虑提高数据传输速率和降低能源消耗之外（原句） ，另有学者从数据可靠性、网络安全以及公平性等维度进行优化算法的设计与开发（原句）。

被动波束成形技术中，在处理IRS相移控制时，默认假设连续变化的情况便于进行理论推导和性能分析。然而，在实际应用场景中逐渐转向研究离散形式的相移配置方案，并通过精确量化这些相移值来提升至高精度的理想化水平。

（4）信道状态信息：早期人们将IRS系统的分析与设计限定在了完美的信道状态信息CSI条件下展开。然而这一假设过于理想化且不符合实际应用需求。为此，研究者们大量开发了多种信道估计算法，并分别实现了主动型和被动型波束成形的优化设计。

2.4 信道估计方面进展

IRS辅助系统要实现理想性能必须具备准确获取CSI的能力。不过，在对IRS系统进行信道估计时会遇到两个主要挑战：一是由于 IRS 反射单元具有无源特性；二是由于反射单元数量众多导致估计难度加大。因此，在典型的IRS辅助下行传输场景中通常需要将信道估计过程分为多个阶段：首先在基站处完成 CSI 的估计工作；然后将估算结果反馈至 IRS 处的控制器；最后由控制器依据估算信息对反射单元进行相位调节以达到优化传输效果的目标。基于此思路，在文献[34]中提出了一种基于 MMSE（最小均方误差）的信道估计协议：该协议将整个信道估计时间划分为多个时分段，并在每个时间段内实施特定操作以逐步完善 CSI 的估算结果。具体而言，在第一个时间段里所有 IRS 单元切换至关闭状态待机；接着在后续时间段内仅激活一个反射单元进入工作状态而其余均处于关闭状态以减少复杂度并提高效率；最后通过整合所有时间段内的估算结果采用 MMSE 估计方法综合出完整的 CSI 数据以支持后续传输过程

但当移动用户数量较多时，在文献[34]中所提出的方案会导致信道估计负担显著增加。为了缓解IRS引起的信道估计负担问题，在这一背景下提出了一种替代思路：通过依次激活每个用户的方式来实现CSI（信道状态信息）的估计[8]。这种逐个激活的方式使得需要估计的级联信道被分解为一系列单输入多输出的子信道（即每个用户所感知的信道）。基于这一思路，在面对多用户上行传输场景时，文献[35]提出了一种分三个连续处理阶段的新信道估计方案。通过充分利用所有用户共享同一台IRS至基站的链路这一关键特征，在该方案下所需的导频长度得以显著减少。

考虑了大规模基带阵列与小规模用户设备之间的下行链路场景。文献[36]研究采用了完全被动 IRS 元件构建级联信道估计模型，并在此基础上设计了一个基于发送端与 IRS 以及 IRS 与接收端级联 MIMO 的信道估计框架。该框架分为稀疏矩阵因子分解、歧义消除以及矩阵补全三个阶段，并引用文献[9]作为补充说明。具体而言，在第一阶段中使用接收信号进行矩阵因子分解以导出基站与 IRS 间的信道矩阵以及 IRS 与移动用户间的信道矩阵；第二阶段通过利用 IRS 状态信息来排除因因子分解带来的不确定性；第三阶段则结合信道矩阵特性恢复缺失数据点的信息。每一个处理环节均需借助特定算法来实现：双线性广义近似消息传递（BGM）算法负责完成第一阶段的任务；贪婪追踪算法用于第二阶段的核心逻辑；而黎曼流形梯度算法则被应用于第三阶段的数据恢复过程。值得注意的是，在文献[36]之后的研究工作中进一步优化后缩减为两个关键处理环节

文献[37]研究了一种基于压缩感知的技术用于深度学习领域中的信道估计问题。该研究特别提出了一种新型 IRS 架构设计，在此架构下 IRS 由两类单元构成：一类为无源型单元（即无需外部供电），另一类是有源型单元（需连接至控制器基带处理器）。与无端子组件不同的是，在 IRS 设计中仅采用少量有主元组件即可简化整个系统的信号传输路径。通过将这些主元组件测得的数据输入到深度神经网络中即可全面评估所有组件所在的无线通信环境特性。进一步地，在深度学习的帮助下, IRS 可以学会如何利用主元组件测得的信息以最佳方式与输入信号进行交互作用

基于能量收集机制支持型 IRS 单工系统的场景下，文献[38]提出了一种基于信道估计的新协议设计。特别地，在考虑 IRS 作为无源设备的前提下，为实现高效的能量传输目标，该研究提出了主动型和被动型波束成形方案，并在近似最优性方面进行了详细设计。

2.5 应用在毫米波通信方面进展

已有大量成果主要集中在传统微波通信领域。
然而，
近年来一些学者已经开始探索将该技术应用于更高频段。
其中涉及的主要领域包括无线光通信（编号范围：39-40）、太赫兹通信（编号：41-42）以及毫米波通信（编号：43-54）。
下面重点介绍 IRS 在毫米波领域的最新研究成果。

无论是哪种情况——无论是哪种工作模式下的网络架构——均存在大量相关研究

在IRS辅助支持的单用户毫米波下行通信系统中，在文献[46]中研究重点围绕主动型与被动型波束成形方案的协同优化展开。特别针对基站配置包含多天线、用户部署于单天线以及多组 IRS 共享传输的网络架构进行了深入分析。基于秩1信道模型构建了相应的传输通道统计模型，在此基础上通过理论推导获得了单IRA情况下闭合形式的最优解。而对于多IRA协同工作的场景，则得出了近似最优的解析解表达式。随后研究重点转向文献[47]所关注的问题：即在 IRS 反射单元相位调节精度受限的情况下，在相同频段内用户的收端信号功率仍能按平方关系随反射单元数量增加而显著提升。

在多用户毫米波下行通信系统中采用多个 IRS辅助，在此基础上研究了功率分配与波束成形联合优化问题（见文献[48]）。假设基站部署有多天线阵列而每个用户仅部署于单个天线阵列，则对基站到 IRS 信道以及 IRS 到 用户的信道关系均采用了秩1矩阵模型（见文献[48]）。随后文献[53]进一步研究了相关问题：针对单用户情况，在毫米波下行链路中采用了多个 IRS辅助并研究了安全速率最大化问题。假设基站部署有多天线阵列而合法用户提供端与窃听者均部署于单个天线阵列，则基于连续凸逼近技术和流形优化方法（见文献[53]），提出了一个交替优化方案框架。

在相关文献中研究发现

3 未来研究课题

由于IRS辅助无线通信技术已成为最近引起研究人员广泛关注的一项新兴技术领域，并且其中蕴含着大量值得深入研究的话题和应用前景广阔的领域；该技术的发展前景令人充满巨大潜力和探索空间

3.1 信道模型与理论分析

关于信道模型的研究，在 IRS 到用户的通信系统中通常采用的是独立同分布瑞利衰落或莱斯衰落等较为基础的模型；而基站与 IRS 之间的通信则通常基于秩为1的线性传播（LO S）路径这一假设进行建模。然而这种假设往往难以满足实际应用的需求：因为在 MIMO 通信系统中几乎总是存在空间相关性问题；而秩为1的 LO S 假设也会导致所谓的针孔效应（针孔信道），从而限制系统的多用户支持能力[19]。因此对 IRS 到用户的相关信道以及基站与 IRS 之间高秩 LO S 传播路径的研究无疑是当前的重要课题：尽管已有一定成果但远未达到深入透彻、成熟完善的状态[7,55-56]。值得注意的是，在 IRS 发展过程中空间相关性的建模至关重要：现有的研究表明主要采用基于独立同分布瑞利衰落模型的方法进行建模；然而现有方法难以直接推广至基于超材料技术实现的 IRS 系统：因为这种超材料基元天线系统采用了完全不同的工作原理；传统的离散天线阵列统计模型在此类系统中并不适用：因为其大尺度空间分隔效应与小尺度局部随机效应表现出明显的差异性特征。

目前有大量研究致力于解决复杂的非凸优化问题以实现 IRS 相移的有效优化 [6-9] 。这些数字解虽然能够提供有效的优化结果 但通常难以推导出关于信道参数依赖性的解析表达式 在特殊情况如单个 IRS 和单一用户场景 [34] 中除外 。对于深入理解信道特性和系统性能至关重要 并且能推导出 IRS 的功率放大规律以及提供相应的最优设计指南 [8-9 56 ] 。因此未来的发展方向应聚焦于构建易于处理且富有洞察力的理论框架以刻画 IRS 的优势及作用 尤其是对分布多个 IRS 的情形进行分析 。相比之下 对于复用方面的潜在利益 目前仍缺乏深入认识 [57 ] 。

3.2 将IRS与毫米波通信结合

现存通信技术通过改善通信端点性能来实现系统效率的提升 而 IRS 技术则通过优化传播环境以达到信道容量的最大化 该领域已成为研究重点之一 在 5G 和 6G 等前沿技术的基础上 探索其与其他前沿技术的融合应用包括大规模 MIMO 毫米波通信 太赫兹通信 可见光通信 超密集网络以及非正交多址等多种组合方式 在众多研究方向中 特别值得关注的是 IRS 在毫米波通信中的应用前景

毫米波频段通常定义为频率在30至300 GHz之间、波长介于1至10毫米的电磁辐射。该频段可支持构建高达800 MHz的超宽频通信系统，并能达到高达10 Gbit/s的速度水平[58]。这些性能参数完全符合ITU对于5G通信系统的性能标准要求[58]。作为关键支撑技术之一[58]，毫米波已成功融入3GPP 5G移动通信标准体系中[58]。随着中低频阶段的大规模商用5G之后[62]，《网络容量提升与新业务布局的关键驱动力》一文中指出：毫米波将成为后5G时代及6G时代提升网络容量并推动新业务部署的重要技术支撑手段[62]。因此，在当前研究领域普遍认为：深入研究毫米波技术不仅有助于推动大规模部署下5G毫米波系统向商业化方向发展[62]，《未来 sixth generation mobile networks: RAN architecture and key enabling technologies》一书中明确指出：该技术的成功研究将为后续演进奠定基础并带来更多创新机遇[62]。

毫米波通信与大规模MIMO均被视为5G的关键技术，在功能上相互依存：一方面，毫米波通信的特点是短波且传输损耗较高，在覆盖范围上存在明显局限性；因此必须借助于大规模MIMO技术所带来的束型增益来弥补这一不足。另一方面，在大规模天线阵列部署以及终端设备小型化方面具有显著优势。鉴于此，在两者的结合上既合乎情理又势在必行。鉴于此，在学术界已对毫米波大规模MIMO通信技术展开了广泛深入的研究[59]。然而，在实际应用中面临的技术挑战不容忽视：首先是在发送端及接收端需要安装大量天线从而带来技术难题包括成本上升以及能耗增加等问题；其次由于传输损耗的问题在100 GHz以上移动环境下难以实现可靠的信道状态信息（LOS链路）[7]。而反射式干涉系统（IRS）的出现则为解决上述难题提供了新的思路：其是由大量低成本高效率的反射单元构成能够在特定区域内将弱信号转换为强信号从而改善传播质量。采用IRS方案不仅是一种经济实用的选择而且能够兼顾能效要求因此值得进一步探索以适应未来6G网络对高速率大容量低功耗传输的需求

4 结束语

伴随着5G商业化进程的推进, 6G相关的研究在国内外得到了广泛关注. IRS技术可能承担着未来6G通信中至关重要的角色, 尽管已有大量研究结果出现, 但就整体而言, IRS相关研究仍处于初期阶段. 基于此, 本文综述了现有的研究成果, 并探讨了未来值得进一步研究的问题.