Несмотря на бурную революцию в беспроводных технологиях за последние несколько десятилетий, было несколько констант. Одна из них — переполненность радиодиапазонов, а другая — попытка избежать этого перегруженности за счет использования все более и более высоких частот. И сегодня, когда инженеры внедряют 5G и планируют беспроводную связь 6G, они оказываются на распутье: после многих лет разработки сверхэффективных передатчиков и приемников и компенсации потерь сигнала в конечных точках радиоканала они начинают чтобы понять, что они приближаются к практическим пределам эффективности передатчика и приемника.
Отныне, чтобы получить высокую производительность при переходе на более высокие частоты, нам нужно будет спроектировать сам беспроводной канал . Но как мы можем спроектировать и контролировать беспроводную среду, которая определяется множеством факторов, многие из которых случайны и, следовательно, непредсказуемы?
Возможно, наиболее перспективным решением на данный момент является использование реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей. Это плоские структуры, размер которых обычно варьируется от примерно 100 квадратных сантиметров до примерно 5 квадратных метров или более, в зависимости от частоты и других факторов.
Эти поверхности используют передовые вещества, называемые метаматериалами , для отражения и преломления электромагнитных волн. Тонкие двумерные метаматериалы, известные как метаповерхности, могут быть разработаны для восприятия локальной электромагнитной среды и настройки ключевых свойств волны, таких как ее амплитуда, фаза и поляризация ., поскольку волна отражается или преломляется поверхностью. Так как волны падают на такую поверхность, это может изменить направление падающих волн, чтобы усилить канал.
На самом деле, эти метаповерхности можно запрограммировать на динамическое внесение этих изменений, реконфигурируя сигнал в реальном времени в ответ на изменения в беспроводном канале. Думайте о реконфигурируемых интеллектуальных поверхностях как о следующей эволюции концепции повторителей.
Реконфигурируемые интеллектуальные поверхности могут сыграть большую роль в грядущей интеграции беспроводных и спутниковых сетей.
Это важно, потому что по мере того, как мы переходим к более высоким частотам, характеристики распространения становятся более «враждебными» по отношению к сигналу. Беспроводной канал постоянно меняется в зависимости от окружающих объектов. На частотах 5G и 6G длина волны исчезающе мала по сравнению с размерами зданий, транспортных средств, холмов, деревьев или дождя. Волны более низкой частоты преломляются вокруг таких препятствий или проходят сквозь них, а сигналы более высокой частоты поглощаются, отражаются или рассеиваются. По сути, на этих частотах сигнал прямой видимости — это все, на что вы можете рассчитывать.
Такие проблемы помогают объяснить, почему тема реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) является одной из самых горячих в исследованиях беспроводных сетей. Ажиотаж оправдан. Всплеск активности и результатов исследований и разработок набрал обороты за последние несколько лет, вызванный разработкой первых метаматериалов с цифровым управлением почти 10 лет назад .
Прототипы RIS демонстрируют большие перспективы в десятках лабораторий по всему миру. И все же один из первых крупных проектов, Visorsurf, финансируемый европейцами , начался всего пять лет назад и продлился до 2020 года. Первые публичные демонстрации технологии состоялись в конце 2018 года компаниями NTT Docomo в Японии и Metawave из Карлсбада, Калифорния.
Сегодня сотни исследователей в Европе, Азии и США работают над применением RIS для создания программируемых и интеллектуальных беспроводных сред. Такие поставщики, как Huawei, Ericsson, NEC, Nokia, Samsung и ZTE, работают самостоятельно или в сотрудничестве с университетами. И крупные сетевые операторы, такие как NTT Docomo, Orange, China Mobile, China Telecom и BT, проводят существенные испытания RIS или планируют это сделать. Эта работа неоднократно демонстрировала способность RIS значительно усиливать сигналы в самых проблемных диапазонах 5G и 6G.
Как реконфигурируемые интеллектуальные поверхности усиливают беспроводной сигнал
Чтобы понять, как RIS улучшает сигнал, рассмотрим электромагнитную среду.
Традиционные сотовые сети состоят из разбросанных базовых станций, которые развернуты на мачтах или башнях, а также на крышах зданий и опорах электропередач в городских районах. Объекты на пути сигнала могут блокировать его, и эта проблема становится особенно серьезной на более высоких частотах 5G, таких как диапазоны миллиметровых волн от 24,25 до 52,6 гигагерц. И будет только хуже, если коммуникационные компании продолжат реализацию планов по использованию субтерагерцового диапазона., между 90 и 300 ГГц, в сетях 6G.
В 4G и аналогичных низкочастотных диапазонах отражения от поверхностей могут фактически усилить принимаемый сигнал, так как отраженные сигналы объединяются. Однако по мере того, как мы движемся выше по частотам, такие эффекты многолучевости становятся намного слабее или полностью исчезают. Причина в том, что поверхности, которые кажутся гладкими для более длинноволнового сигнала, являются относительно шероховатыми для более коротковолнового сигнала. Таким образом, вместо того, чтобы отражаться от такой поверхности, сигнал просто рассеивается.
Одним из решений является использование более мощных базовых станций или установка большего их количества по всей территории. Но эта стратегия может удвоить затраты или того хуже. Повторители или ретрансляторы также могут улучшить покрытие, но и здесь затраты могут быть непомерно высокими. RIS, с другой стороны, обещает значительно улучшенное покрытие при чуть более высокой стоимости.
Ключевой особенностью RIS, которая делает ее привлекательной по сравнению с этими альтернативами, является ее почти пассивный характер. Отсутствие усилителей для усиления сигнала означает, что узел RIS может питаться только от батареи и небольшой солнечной панели.
RIS функционирует как очень сложное зеркало, ориентацию и кривизну которого можно регулировать, чтобы сфокусировать и перенаправить сигнал в определенном направлении. Но вместо того, чтобы физически перемещать или изменять форму зеркала, вы электронно изменяете его поверхность, так что оно изменяет ключевые свойства входящей электромагнитной волны , такие как фаза.
Это то, что делают метаматериалы. Этот развивающийся класс материалов демонстрирует свойства, превосходящие (от греческого мета ) свойства природных материалов, такие как аномальное отражение или преломление. Материалы изготавливаются с использованием обычных металлов и электрических изоляторов или диэлектриков. Когда электромагнитная волна сталкивается с метаматериалом, заданный градиент в материале изменяет фазу и другие характеристики волны, позволяя изгибать фронт волны и перенаправлять луч по желанию.
Узел RIS состоит из сотен или тысяч элементов метаматериала, называемых элементарными ячейками. Каждая ячейка состоит из металлических и диэлектрических слоев, а также одного или нескольких переключателей или других настраиваемых компонентов. Типичная структура включает верхнюю металлическую накладку с переключателями, смещающий слой и металлический заземляющий слой, разделенные диэлектрическими подложками. Управляя смещением — напряжением между металлической накладкой и слоем земли — вы можете включать и выключать каждую элементарную ячейку и, таким образом, контролировать, как каждая ячейка изменяет фазу и другие характеристики падающей волны.
Чтобы управлять направлением большей волны, отражающейся от всего RIS, вы синхронизируете все элементарные ячейки, чтобы создать модели конструктивной и деструктивной интерференции в больших отраженных волнах [см. иллюстрацию ниже]. Эта интерференционная картина преобразует падающий луч и направляет его в определенном направлении, определяемом этой картиной. Между прочим, этот основной принцип работы такой же, как у РЛС с фазированной антенной решеткой.
Формирование луча за счет конструктивной и деструктивной интерференции
Реконфигурируемая интеллектуальная поверхность состоит из массива элементарных ячеек. В каждой элементарной ячейке метаматериал изменяет фазу входящей радиоволны, так что результирующие волны интерферируют друг с другом [вверху, вверху]. Точное управление структурой этой конструктивной и деструктивной интерференции позволяет перенаправлять отраженную волну [внизу], улучшая охват сигнала.
У RIS есть и другие полезные функции. Даже без усилителя RIS удается обеспечить значительное усиление — от 30 до 40 децибел относительно изотропного (дБи) — в зависимости от размера поверхности и частоты. Это потому, что коэффициент усиления антенны пропорционален площади апертуры антенны. RIS имеет эквивалент многих антенных элементов, покрывающих большую площадь апертуры, поэтому она имеет более высокий коэффициент усиления, чем обычная антенна.
Все многочисленные элементарные ячейки в RIS управляются логическим чипом, таким как программируемая пользователем вентильная матрица с микроконтроллером, который также хранит множество последовательностей кодирования, необходимых для динамической настройки RIS. Контроллер дает соответствующие инструкции отдельным элементарным ячейкам, устанавливая их состояние. Наиболее распространенной схемой кодирования является простое двоичное кодирование, при котором контроллер включает и выключает переключатели каждой элементарной ячейки. Переключатели с элементарной ячейкой обычно представляют собой полупроводниковые устройства, такие как PIN-диоды или полевые транзисторы.
Важными факторами здесь являются потребляемая мощность, скорость и гибкость, при этом схема управления обычно является одной из самых энергоемких частей RIS. Достаточно эффективные сегодня реализации RIS потребляют от нескольких ватт до дюжины ватт в состоянии переключения при реконфигурации и намного меньше в состоянии простоя.
Инженеры используют моделирование, чтобы решить, где развернуть узлы RIS
Чтобы развернуть узлы RIS в реальной сети, исследователи должны сначала ответить на три вопроса: сколько потребуется узлов RIS? Где они должны быть размещены? И насколько большими должны быть поверхности? Как и следовало ожидать, существуют сложные расчеты и компромиссы.
Инженеры могут определить лучшие позиции RIS, запланировав их при проектировании базовой станции. Или это можно сделать позже, выявив на карте покрытия области со слабым сигналом. Что касается размера поверхностей, это будет зависеть от частот (более низкие частоты требуют больших поверхностей), а также от количества развертываемых поверхностей.
Чтобы оптимизировать производительность сети, исследователи полагаются на моделирование и измерения. В Huawei Sweden , где я работаю, у нас было много дискуссий о наилучшем размещении устройств RIS в городских условиях. Мы используем проприетарную платформу, называемую симулятором кофемолки, для имитации установки RIS до ее создания и развертывания. Мы сотрудничаем с CNRS Research и CentraleSupélec , в том числе во Франции.
В недавнем проекте мы использовали моделирование для количественной оценки повышения производительности при развертывании нескольких RIS в типичной городской сети 5G. Насколько нам известно, это была первая крупномасштабная попытка оценить производительность RIS в таких условиях на системном уровне. Мы оптимизировали покрытие беспроводной сети, дополненное RIS, за счет использования разработанных нами эффективных алгоритмов развертывания. Учитывая расположение базовых станций и пользователей, алгоритмы были разработаны, чтобы помочь нам выбрать оптимальные трехмерные местоположения и размеры узлов RIS из тысяч возможных положений на стенах, крышах, углах и так далее. Результатом работы программного обеспечения является карта развертывания RIS, максимально увеличивающая количество пользователей, способных принимать целевой сигнал.
Экспериментальная реконфигурируемая интеллектуальная поверхность с 2304 элементарными ячейками была протестирована в Пекинском университете Цинхуа в прошлом году..
Конечно, особый интерес представляют пользователи, находящиеся на краях зоны покрытия сотовой связи, у которых прием сигнала наихудший. Наши результаты показали значительное улучшение покрытия и скорости передачи данных на границах ячеек, а также для пользователей с приличным приемом сигнала, особенно в миллиметровом диапазоне.
Мы также исследовали, как потенциальные компромиссы оборудования RIS влияют на производительность. Проще говоря, каждая конструкция RIS требует компромиссов, таких как преобразование откликов каждой элементарной ячейки в бинарные фазы и амплитуды, чтобы построить менее сложную и более дешевую RIS. Но важно знать, создаст ли конструктивный компромисс дополнительные лучи в нежелательных направлениях или вызовет помехи для других пользователей. Вот почему мы изучили влияние сетевых помех из-за нескольких базовых станций, переизлучения волн RIS и других факторов.
Неудивительно, что наши симуляции подтвердили, что как большие поверхности RIS, так и большее их количество улучшают общую производительность. Но что предпочтительнее? Когда мы учитывали затраты на узлы RIS и базовые станции, мы обнаружили, что в целом меньшее количество более крупных узлов RIS, развернутых дальше от базовой станции и ее пользователей для обеспечения покрытия большей территории, было особенно затратным.
Размер и габариты RIS зависят от рабочей частоты. Мы обнаружили, что небольшое количество прямоугольных узлов RIS, каждый шириной около 4 метров для частот C-диапазона (3,5 ГГц) и около полуметра для диапазона миллиметровых волн (28 ГГц), является хорошим компромиссом и может повысить производительность. значительно в обоих диапазонах. Это приятно удивило: RIS улучшила сигналы не только в диапазоне миллиметровых волн (5G high), где проблемы с покрытием могут быть особенно острыми, но и в диапазоне C (5G mid).
Чтобы расширить покрытие беспроводной сети в помещении, исследователи из Азии изучают действительно интригующую возможность: покрыть окна комнаты прозрачными узлами RIS. В экспериментах в NTT Docomo, а также в университетах Southeast и Nanjing в Китае использовались смарт-пленки или смарт-стекло. Пленки изготовлены из прозрачных проводящих оксидов (таких как оксид индия и олова ), графена или серебряных нанопроволок и не снижают заметно пропускание света. Когда пленки размещаются на окнах, сигналы, поступающие снаружи, могут преломляться и усиливаться при прохождении внутрь здания, увеличивая охват внутри здания.
Что потребуется, чтобы сделать узлы RIS интеллектуальными?
Планирование и установка узлов RIS — это только часть задачи. Чтобы узел RIS работал оптимально, он должен иметь конфигурацию, момент за моментом, соответствующую состоянию канала связи в момент использования узла. Наилучшая конфигурация требует точной и мгновенной оценки канала. Технические специалисты могут получить такую оценку, измерив «импульсную характеристику канала» между базовой станцией, RIS и пользователями. Этот отклик измеряется с использованием пилот-сигналов, которые представляют собой опорные сигналы, заранее известные как передатчику, так и приемнику. Это стандартный метод беспроводной связи. На основе этой оценки канала можно рассчитать фазовые сдвиги для каждой элементарной ячейки в RIS.
Текущие подходы выполняют эти вычисления на базовой станции. Однако для этого требуется огромное количество пилот-сигналов, потому что каждой элементарной ячейке нужна своя фазовая конфигурация. Существуют различные идеи по снижению этих накладных расходов, но пока ни одна из них не является многообещающей.
Общая рассчитанная конфигурация для всех элементарных ячеек передается на каждый узел RIS через беспроводную линию управления. Таким образом, каждому узлу RIS необходим беспроводной приемник для периодического сбора инструкций. Это, конечно, потребляет энергию, а также означает, что узлы RIS полностью зависят от базовой станции с неизбежными — и неподъемными — накладными расходами и необходимостью постоянного контроля. В результате вся система требует безупречной и сложной координации базовых станций и нескольких узлов RIS через беспроводные каналы управления.
Нам нужен лучший способ. Напомним, что «I» в RIS означает «разумный». Это слово предполагает динамическое управление поверхностью в режиме реального времени изнутри самого узла — способность учиться, понимать и реагировать на изменения. У нас сейчас этого нет. Сегодняшние узлы RIS не могут воспринимать, рассуждать или реагировать; они только выполняют удаленные заказы с базовой станции. Вот почему я и мои коллеги в Huawei начали работу над проектом, который мы называем Autonomous RIS (AutoRIS). Цель состоит в том, чтобы позволить узлам RIS автономно контролировать и настраивать фазовые сдвиги своих элементарных ячеек. Это в значительной степени устранит управление на основе базовых станций и массовую передачу сигналов, которые либо ограничивают выигрыш в скорости передачи данных от использования RIS, либо требуют синхронизации и дополнительного энергопотребления на узлах.
Конечно, довольно сложно интегрировать в узел RIS необходимые возможности приема и обработки, сохраняя при этом легкий вес узла и низкое энергопотребление. На самом деле, это потребует огромных исследовательских усилий. Чтобы RIS была коммерчески конкурентоспособной, она должна сохранить свою маломощную природу.
Имея это в виду, мы сейчас изучаем возможность интеграции чипа искусственного интеллекта со сверхнизким энергопотреблением в RIS, а также использование чрезвычайно эффективных моделей машинного обучения для обеспечения интеллекта. Эти интеллектуальные модели смогут создавать выходную конфигурацию RIS на основе полученных данных о канале, в то же время классифицируя пользователей в соответствии с их контрактными услугами и их сетевым оператором. Интеграция ИИ в RIS также активирует другие функции, такие как динамическое прогнозирование предстоящих конфигураций RIS и группирование пользователей по местоположению или другим поведенческим характеристикам, влияющим на работу RIS.
Интеллектуальная автономная RIS не понадобится во всех ситуациях. Для некоторых областей вполне достаточно статической RIS с периодической реконфигурацией — возможно, пару раз в день или реже. На самом деле, несомненно, будет ряд развертываний от статического до полностью интеллектуального и автономного. Успех будет зависеть не только от эффективности и высокой производительности, но и от простоты интеграции в существующую сеть.
6G обещает высвободить ошеломляющую пропускную способность, но только если мы сможем преодолеть потенциально разрушительную проблему с диапазоном.
Настоящим тестовым случаем для RIS станет 6G. Ожидается, что следующее поколение беспроводных сетей будет охватывать автономные сети и интеллектуальные среды с гибким программно-определяемым и адаптивным управлением в режиме реального времени. Ожидается, что по сравнению с 5G 6G обеспечит гораздо более высокую скорость передачи данных, большее покрытие, меньшую задержку, более интеллектуальные и гораздо более точные сервисы обнаружения. В то же время ключевым фактором для 6G является устойчивость — нам потребуются более энергоэффективные решения для достижения целей «чистого нуля» выбросов, к которым стремятся многие сетевые операторы. RIS отвечает всем этим требованиям.
Начните с массивного MIMO, что означает множественный вход и множественный выход . Этот основополагающий метод 5G использует несколько антенн, объединенных в массив как на передающем, так и на принимающем концах беспроводных каналов, для одновременной отправки и приема большого количества сигналов и, таким образом, значительного увеличения пропускной способности сети. Однако стремление к более высоким скоростям передачи данных в 6G потребует еще более массивного MIMO, для работы которого потребуется гораздо больше радиочастотных цепей, а также будет энергоемким и дорогостоящим в эксплуатации. Энергоэффективной и менее затратной альтернативой будет размещение нескольких узлов RIS с низким энергопотреблением между массивными базовыми станциями MIMO и пользователями, как мы описали в этой статье.
Диапазоны миллиметровых волн и субтерагерцового диапазона 6G обещают высвободить ошеломляющую пропускную способность, но только если мы сможем преодолеть потенциально разрушительную проблему дальности, не прибегая к дорогостоящим решениям, таким как сверхплотное развертывание базовых станций или активных ретрансляторов. Я считаю, что только RIS сможет сделать эти полосы частот коммерчески жизнеспособными по разумной цене.
Индустрия связи уже рекламирует зондирование — услуги высокоточной локализации, а также обнаружение объектов и распознавание положения — как важную возможную функцию для 6G. Чувствительность также повысит производительность. Например, высокоточная локализация пользователей поможет эффективно управлять беспроводными лучами. Зондирование также может быть предложено в качестве новой сетевой услуги для вертикальных отраслей, таких как умные фабрики и автономное вождение, где обнаружение людей или автомобилей можно использовать для картирования окружающей среды; та же возможность может быть использована для наблюдения в системе домашней безопасности. Большая апертура узлов RIS и, как следствие, высокое разрешение означают, что такие приложения будут не только возможны, но, возможно, даже рентабельны.
И небо не предел. RIS может обеспечить интеграцию спутников в сети 6G. Как правило, спутник потребляет много энергии и имеет большие антенны, чтобы компенсировать потери при распространении на большие расстояния и скромные возможности мобильных устройств на Земле. RIS может сыграть большую роль в минимизации этих ограничений и, возможно, даже в обеспечении прямой связи со спутника с пользователями 6G. Такая схема может привести к более эффективным спутниковым сетям 6G.
По мере перехода к новым услугам и обширным новым частотным режимам беспроводная связь вскоре вступит в период больших надежд и отрезвляющих вызовов. Чтобы перейти к следующему захватывающему этапу, потребуется множество технологий. Ничто не будет более важным, чем реконфигурируемые интеллектуальные поверхности.
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com