智能反射面輔助的無線信息與能量傳輸研究綜述

龐海艦/PANG Haijian，陳健鋒/CHEN Jianfeng，張廣馳/ZHANG Guangchi，崔苗/CUI Miao，武慶慶/WU Qingqing

（1. 廣東工業大學，中國廣東 510006；2. 澳門大學智慧城市物聯網國家重點實驗室，中國澳門 999078）

目前，5G 無線通信系統正在全球范圍內迅速部署和應用。互聯網新興產業的出現以及傳統業務的更新迭代，均對無線通信的服務質量提出了更高的要求，即需要更高的頻譜效率、更高的能源效率以及更可靠的鏈接服務。為了滿足上述需求，近年來出現了許多面向5G 系統的新技術[1]，例如增強型移動帶寬（eMBB）和大規模多輸入多輸出（Massive MIMO）等。然而，目前技術的應用仍存在著能源消耗多、硬件實現成本高以及信號處理復雜等缺點。近年來，作為一種能夠以低成本的方式重構無線信道、有效提升信道質量的新技術，智能反射面（IRS）被提出，并獲得了業界的關注[2]。

隨著未來異構無線網絡和智慧城市的發展，預計到2025年，全球的物聯網設備數量將增加到220億。數量如此龐大的無線設備要求無線通信系統不僅能提供更廣泛的覆蓋和更穩健的鏈接，還要提供永久的能量供應。為此，基于射頻傳輸的遠場無線能量傳輸（WPT）已成為一種實際可行且具有巨大潛能的用于物聯網設備無線供電的技術[3]。但是，由于無線信道的路徑損耗、陰影和多徑衰減，以及長距離傳輸等原因，WPT 通常運行在低能效的狀態下。因此，如何提高WPT 效率是應對未來無線網絡設計的一個關鍵且具有挑戰性的問題。IRS 在輔助無線信息傳輸（WIT）方面具有優越性。WIT 和WPT 均工作在射頻頻段上，因此，可以預見IRS將成為有效提高WPT效率的重要技術之一。

1 IRS輔助WIT技術

IRS 由大量低成本無源元件組成（通常被稱為反射單元），可通過軟件進行配置和編程。反射單元的幾何和物理特性受到偏置電壓的影響，因此它們能夠獨立地控制入射信號振幅和相移[4]。IRS 可以使入射信號以指定方向反射或傳輸，從而增加通信鏈路和優化自由度。圖1顯示了一個典型的IRS輔助WIT系統。系統包含1個無線接入點（AP）、1個IRS 以及K個終端信息接收用戶（IU）。AP 下行向用戶發送信息。IRS通過反射創建新的鏈路；通過控制反射信號的相位，使有用信號同相疊加，無用信號反相抵消，從而提高通信性能。

圖1 典型的IRS輔助無線信息傳輸系統

1.1 IRS輔助單用戶WIT

對于IRS 輔助WIT 技術，業界首先研究了單用戶系統，代表性研究有以下兩個。

（1）IRS 能輔助提高信息傳輸的頻譜效率。當AP 距離用戶較遠時，兩者之間的信道會有較嚴重的路徑損耗，AP需要增大發射功率以確保用戶通信的服務質量。通過部署IRS，通信系統能夠建立高質量反射鏈路；通過有效疊加反射鏈路與直射鏈路，能有效改善AP與用戶之間的信道質量，提高通信頻譜效率。相關研究主要圍繞聯合優化AP的主動波束賦形和IRS的被動波束賦形展開。文獻[5]提出IRS輔助單用戶多輸入單輸出（MISO）系統通過聯合優化主動/被動波束賦形，在滿足用戶的最小信干噪比條件下最小化AP的發射功率。與沒有IRS 的傳統設置相比，IRS 能夠顯著提高鏈路質量和覆蓋率。另外，IRS還能輔助基于正交頻分復用（OFDM）的WIT。文獻[6]對IRS輔助單用戶OFDM WIT系統的研究表明，IRS能夠有效提高OFDM傳輸的頻譜效率，且每一個反射單元對每一個OFDM 子載波具有相同的反射相位。此外，IRS還能有效輔助軌道角動量（OAM）通信。基于OAM 的通信系統十分依賴發射和接收均勻圓陣之間的直射鏈路，當其被阻塞時，傳輸很可能面臨中斷。文獻[7]的研究表明，當OAM 通信系統的發射端和接收端被阻斷時，IRS能夠通過建立高質量的虛擬直射鏈路，并通過發射功率分配和IRS被動波束賦形維持系統的高速通信。

（2）IRS能輔助提高信息傳輸的安全性。在信息傳輸的物理層安全方面，當竊聽信道的信道增益優于合法通信的信道增益時，傳統的物理層安全技術（如人工噪聲）難以保障合法通信的信息安全，而通過部署IRS 可以有效解決這類問題。文獻[8]提出，通過聯合優化AP 主動波束賦形和IRS的被動波束賦形，可以最大化安全速率。另外，IRS 可以輔助實現信息的隱藏傳輸，防止合法通信信號被竊聽者檢測到。文獻[9]提出，通過聯合優化AP 主動波束賦形和IRS被動波束賦形，可以實現合法通信的隱蔽通信速率最大化。

1.2 IRS輔助多用戶WIT

業界進一步研究了IRS 輔助多用戶WIT 系統，有如下3個代表性研究。

（1）IRS 輔助的多址接入。業界對IRS 輔助的正交多址接入（OMA）和非正交多址接入（NOMA）系統均進行了研究。通過研究IRS 輔助OMA 系統和NOMA 系統的速率最大化，文獻[10]比較了兩種系統的性能。結果顯示，IRS 輔助NOMA 系統允許多個用戶共享同一個資源塊，可以獲得比OMA系統更高的頻譜效率。文獻[11]研究了多用戶正交頻分多址接入（OFDMA）系統的資源分配問題，通過聯合優化AP的功率分配、IRS的被動波束賦形和時頻資源塊分配，實現用戶總速率的最大化。文獻[11]進一步研究了IRS 的部署位置對系統性能的影響。多用戶系統不僅需要關注頻譜效率，還需要確保用戶之間的公平性。文獻[12]考慮了一個下行多用戶的速率分割多址接入（RSMA）系統，利用基于連續凸近似方法交替優化主動/被動波束賦形，以最大化多個用戶之間的最小傳輸速率，保證各用戶的公平性。

（2）IRS 輔助的干擾信道。干擾信道（IFC）模型是一個經典的通信模型，它模擬了從一個發射機傳輸到其相應接收機的信息干擾其他發射機-接收機對的通信情況。對于即將到來的6G無線網絡，密集部署的微基站（BSs）將產生更復雜的鏈路間干擾，這將會消耗大量資源。IRS作為新的干擾管理方法，通過反射入射信號來增強有用信號的同時也抑制了其他干擾信號。文獻[13]研究了IFC下多IRS輔助多對收發機的資源分配問題，在滿足AP 最大發射功率和IRS 的模一約束條件下，通過聯合優化主動和被動波束賦形，最大化了系統的速率區域。文獻[14]研究了兩個用戶向AP發送獨立信息的系統容量區域，并提出分布式和集中式的IRS部署方式。研究表明，在實際信道設置下，集中式部署優于分布式部署，且當用戶速率不對稱時，容量增益最為顯著。

（3）IRS 輔助的認知無線電通信。雖然認知無線電（CR）通信系統允許次用戶（SU）與主用戶（PU）共享頻譜，但當它們位于同一熱點中時，由于存在強交叉鏈路干擾，可實現的速率變得非常有限。IRS通過動態調整反射信號的相位來改變無線傳播環境，從而減少SU與PU鏈路之間的相互干擾，顯著提高共存系統的頻譜效率，最終實現高速率的數據傳輸。文獻[15]研究了一個IRS 輔助的CR 通信系統，通過聯合優化次用戶發射機的波束賦形和IRS的被動波束賦形，在滿足總發射功率約束和主用戶的干擾約束下，最大化次用戶的可實現速率。文獻[16]進一步考慮了IRS 不同部署位置對系統性能的影響，并證明了在沒有IRS 的傳統CR系統中，采用IRS來提高SU速率的有效性及其在處理強干擾場景方面的優勢。

1.3 更符合實際的系統模型

（1）離散的反射相移。由于硬件的限制，IRS對信號反射的相移一般是離散的。因此，有必要進一步研究離散反射相移條件下IRS輔助WIT的性能。文獻[17]研究了單/多用戶MISO 系統下連續相移與離散相移的性能對比，認為具有離散相移的IRS在反射單元數量漸大的情況下，可以實現連續相移相同的平方功率增益。文獻[18]分別分析了連續和離散相移的IRS輔助NOMA系統的性能，結果顯示當每個反射單元的相移控制在4 bit 以上時，離散相移IRS 與連續相移IRS幾乎具有相同的通信性能。已有結果表明，即使IRS只具有離散的反射相移，仍然能夠取得較高的性能增益，且當IRS反射單元的相移控制比特數越高，性能越接近連續相移的情況。

（2）基于非完美信道狀態信息（CSI）的魯棒優化設計。由于IRS 通常是被動的，不具備信號解碼能力，因此對IRS相關的無線信道進行估計難度較大，且估計誤差不可避免。在IRS 輔助WIT 系統中，基于非完美CSI 的魯棒優化設計研究變得尤為重要。文獻[19]研究了在單用戶MISO 系統中，直射信道和反射信道的CSI為不完美的情況，并聯合設計了具有高魯棒性的發射機主動波束賦形和IRS 的被動波束賦形，以最小化均方誤差。文獻[20]研究多個IRS 輔助多用戶MIMO 系統下的高魯棒性傳輸方案。與文獻[19]不同，它考慮系統存在隨機CSI 誤差，提出通過聯合優化發送預編碼器、接收均衡器和IRS被動波束賦形，最小化均方誤差。

（3）多IRS 輔助的系統。如果系統只有一個IRS，在多障礙物環境下（如辦公室、工廠生產線等），發射機與IRS或IRS與接收機之間的信道可能由于被遮擋而具有較大的路徑損耗，影響通信性能。增加系統中的IRS數量，可增加反射信道的冗余，降低通信被阻擋的概率。因此，針對多IRS輔助WIT 系統的研究不斷涌現。文獻[21]研究了一個多IRS協同輔助通信的系統，通過利用多個選定IRS對信號進行連續反射，在AP 和遠程用戶之間建立多跳級聯的視距鏈路。研究提出了最佳AP 主動和IRS 被動波束賦形設計，以及最佳IRS選擇和波束路由解決方案，利用圖論使級聯視距信道功率最大化。結果表明，在優化路由設計中，在最小化端到端路徑損耗和最大化協作無源波束賦形增益之間存在一個基本折衷。其中，當IRS 反射單元的數量小/大時，前者/后者具有更大的主導作用。

1.4 基于機器學習的優化方法

在IRS輔助WIT系統的性能優化研究初期，我們主要采用數學優化方法。由于IRS的反射單元數量大，系統優化設計的復雜度高，數學優化方法在一些場景中難以應用。隨著機器學習技術的發展，強化學習、深度學習等方法被逐步應用于IRS輔助WIT的性能優化研究中。

（1）深度學習方法。在IRS輔助的無線通信系統中，信道估計需要巨大的訓練開銷，且系統優化涉及變量數極大。為了降低開銷，優化復雜度，人們開始使用深度學習的方法來應對這一關鍵挑戰。利用深度學習工具，文獻[22]提出如何直接從采樣的CSI 中預測最佳IRS 被動波束賦形，認為在不了解IRS陣列幾何結構的情況下，可以獲得接近最優的數據速率。文獻[23]研究了在太赫茲無人機通信網絡中，借助IRS進行主動切換和波束選擇的問題，并提出了一種基于遞歸神經網絡的新型深度學習解決方案。該方案可以根據事先對無人機位置/波束軌跡的觀察，主動預測基站和IRS服務無人機的波束。結果表明，所提出的深度學習解決方案在主動切換和波束選擇方面具有較高的精度。在波束訓練較少的情況下，深度學習算法的精度可以進一步提高。

（2）強化學習方法。強化學習是機器學習最重要的研究方向之一，它使智能體通過“不斷探索”學習到最優動作策略。深度強化學習則利用深度神經網絡的優勢來訓練學習過程，提高強化學習算法的學習速度和性能。文獻[24]考慮了一個IRS輔助的認知無線電系統，提出了使用深度確定策略梯度（DDPG）和SAC（Soft Actor-Critic）兩種深度強化學習的算法來使次用戶的信息速率達到最大。這兩種算法均取得了與非凸優化算法相似的性能，但是計算復雜度更低。文獻[25]提出使用DDPG算法求解IRS輔助的單用戶MISO系統中的接收信噪比最大化問題。與基于半定松弛的方法相比，基于DDPG的算法可以在更短的運行時間內獲得可比的接收信噪比性能。文獻[26]考慮了IRS輔助的安全協作網絡系統，提出了一種基于多智能體深度強化學習方法的優化算法來最大化系統總安全速率。該算法采用分布式框架來解決IRS反射系數的優化問題，能夠利用共享累積梯度來代替共享訓練數據，極大降低了無線設備的計算量。

2 IRS輔助WPT技術

不同于傳統的基于電感應或磁共振耦合的近場無線充電技術，WPT 擴展了近場無線充電的距離，使得遠場無線充電成為可能。為了最大限度地提高WPT的端到端傳輸效率，目前業界已有相當多關于高效射頻硬件組件的研究，如電路、天線和整流器等，然而這類方法不適用于傳播介質時刻變化的無線信道。因此，業界提出了將先進的無線通信技術和信號處理技術應用于WPT[27]的方法。然而，此類技術在實踐中都可能會產生較高的應用成本，且仍無法解決長距離傳輸和無線信道損耗所造成的嚴重功率損耗問題[28]。考慮到上述問題，目前業界仍需開發新的低成本技術，從而能夠以更節能的方式提高WPT的效率和性能。

當前，已有眾多學者對各種場景下IRS輔助的無線通信系統進行了深入研究，驗證了在無線網絡中部署IRS的優越性。在傳統的WPT系統中部署IRS，可以創建精確的無源能量波束對齊目標，從而補償長距離傳輸導致的信號高衰減，為熱點區域的無線設備提供增強的無線充電區。同時，這還有利于顯著擴展WPT 的覆蓋范圍。此外，對于非視距通信鏈路（NLoS）環境中受到嚴重阻塞的WPT 系統，部署IRS可以使發射端和接收端通過IRS建立新的視距通信鏈路以繞過障礙物，從而提高WPT 系統的性能。因此，IRS 輔助的WPT是一種為無線網絡供能的有效解決方案[29-30]。

圖2顯示了一個經典的IRS輔助WPT系統，其中包含一個無線AP、一個IRS以及K個能量收集用戶（EU）。WPT系統的高效工作依賴于AP和能量收集用戶之間的高質量傳輸鏈路。然而，當AP與能量收集用戶之間的鏈路存在阻擋物時，發射信號將受到嚴重損耗，從而導致WPT 傳輸低效，能源浪費。而通過靈活部署IRS，如圖2 所示，可以創建額外的能夠有效繞開阻擋物的傳播鏈路，從而避免信號的高損耗，增強能量收集用戶的接收信號強度。通過協作調整IRS反射單元的相位，改變反射信號的相位，可以實現在接收端的相干疊加，使無源波束形成增益。

圖2 典型的IRS輔助無線能量傳輸系統

IRS輔助WPT的典型應用場景是IRS輔助無線供電通信網絡（WPCN），該網絡主要基于“先收集后發送”協議。用戶首先通過下行鏈路收集混合無線接入點（HAP）發送的能量，然后利用該部分能量通過上行鏈路向HAP發送信息。由于上行鏈路的通信性能取決于從下行鏈路中收集的能量，因此下行鏈路和上行鏈路存在折衷關系。與此同時，WPCN網絡存在“雙重遠近”的現象[31]，即距離HAP 較遠的用戶下行鏈路和上行鏈路均具有較大的路徑損耗。IRS能輔助補償該現象，實現下行鏈路和上行鏈路的平衡。文獻[32]考慮了在具有單天線HAP 和多個用戶的WPCN 系統中部署IRS。為了使系統的總速率達到最大，文獻[32]聯合優化了上行鏈路和下行鏈路的時間調度，并優化了IRS的相位設計以增強上行鏈路和下行鏈路。文獻[33]考慮了HAP 是多天線的情況。相比于單天線HAP，多天線HAP具備空分復用的能力，在上行鏈路傳輸信息階段能夠有效處理用戶間的信息干擾。文獻[34]考慮了上行鏈路的NOMA 與TDMA 混合多址接入方式。通過使用NOMA 的串行干擾消除（SIC）機制以及TDMA 的時間分配，該方式實現了復雜度和傳輸性能的折衷。

盡管IRS 的能耗遠低于用戶的能耗，但仍不應被忽視。IRS的功耗取決于其反射單元的類型和特性。例如，對于分辨率為3 bit 的相位反射單元，每個反射單元的電路功耗值為1.5 mW，而分辨率為5 bit 的反射單元的功耗值更是達到了6 mW[35]。IRS的反射單元數量通常很大，因此其電路功耗不可忽略。隨著IRS在WPCN中的應用，出現了一種新的形式——自維持IRS，即IRS需要通過下行鏈路從HAP 獲取能量，才能在后續的上行信息傳輸中正常工作。對自維持IRS的充能方式主要有3 種：一是分階段充能[36]，也稱時間開關，即IRS在某一時段停止工作，利用全部反射單元進行能量收集，而在其他時段利用收集到的能量進行信號反射工作；二是分元件充能[37]，即IRS上的部分反射單元停止工作以進行能量收集，其余反射單元正常工作；三是功率分割[38]，即通過調整IRS反射單元的幅值，部分入射信號被反射到用戶，而剩余信號被用于IRS反射單元的能量收集。此外，也有基于時間開關和功率分割的混合充能方案[39]。已有研究工作表明，自維持IRS更符合實際，有助于自維持物聯網的實現。

3 IRS輔助SWIPT技術

部署IRS 能為無線攜能通信（SWIPT）提供新的路徑，并增加新的優化自由度。主動和被動波束賦形的聯合優化，不僅能提高信息和能量傳輸效率，而且有效擴大了系統的服務覆蓋范圍。本節主要敘述IRS輔助SWIPT的研究現狀。圖3 顯示了一個典型的IRS 輔助SWIPT 系統。該系統包含1 個AP、K個IU和L個EU。AP下行向用戶同時發送信息和傳輸能量，IRS通過自適應動態調整反射信號的相移，AP到用戶之間創建出高質量虛擬視距鏈路，進一步提高信息和能量傳輸的性能。

圖3 典型的IRS輔助無線攜能通信系統

3.1 提升SWIPT的信息傳輸速率和能量傳輸效率

業界對IRS輔助MISO SWIPT系統有如下研究。文獻[40]提出一種基于懲罰算法的低復雜度算法，在滿足用戶服務質量約束和IRS 模一約束條件下，聯合優化主動/被動波束賦形，以實現AP發射功率的最小化。在保障各用戶性能的公平性上，文獻[41]研究最大加權能量的優化問題，同時證明AP 只需要發射信息波束賦形就能夠滿足同時存在信息接收用戶和能量收集用戶的服務質量需求。業界還進一步考慮了AP 和用戶同時配備多天線的場景，即研究IRS 輔助MIMO SWIPT。文獻[42]研究了能源效率最大化問題。為了進一步提高能效，提出了一種新的基于定價的性能度量，稱為網絡效用。通過聯合優化發送預編碼矩陣和相移矩陣，使網絡效用函數實現最大化，同時限制了AP處的發射功率、每個能量收集用戶處所需的最小收獲能量。為確保多用戶間的公平性，文獻[43]考慮了信息接收用戶的加權和速率最大化問題，提出一種基于塊坐標下降的算法，用于交替優化AP處的發送預編碼矩陣和IRS 的相移矩陣。已有研究表明，IRS能提高SWIPT的信息傳輸速率和能量傳輸效率。

3.2 基于非完美CSI的魯棒優化設計

基于不完美CSI設計魯棒SWIPT傳輸方案是重要的研究方向。文獻[44]將IRS 到能量收集用戶和信息接收用戶的信道建模為非完美信道，即存在信道誤差。通過聯合優化主動/被動波束賦形，可以最大化信息接收用戶的最小速率。研究進一步對比了理想信道和非理想信道的性能表現，且在求解理想信道的優化問題時推導出了封閉表達式。

3.3 數據解碼和能量收集的同步

在物聯網應用中，接收機通常需要同時解碼數據、收集能量[45-46]。文獻[45]研究了帶有功率分裂方式的接收機的IRS SWIPT 系統性能，并與解碼轉發中繼系統進行了比較。文獻[46]研究了一個IRS輔助下行SWIPT的MISO系統。在該系統中，AP 同時向用戶發送信息并傳輸能量，用戶采用功率分裂的方式來解碼數據并獲取能量。通過聯合優化AP的波束賦形、功率分裂因子和IRS 處的反射相移，可以使AP的發射功率最小化。

3.4 非線性能量收集模型

初始的研究一般假設收集到的能量與接收功率呈線性關系。實際上，兩者是非線性關系，只在有限范圍內才具有線性關系。因此，非線性的能量收集模型更具有實際和普遍意義。文獻[47]研究了多用戶MISO 系統的資源分配問題。系統所考慮的大型IRS被劃分為多個塊，每個塊的相移元素被聯合設計，以實現不同的傳輸模式。在滿足非線性能量收集用戶和信息接收用戶的服務質量條件下，聯合優化AP處的波束賦形和IRS的傳輸模式，以實現AP發射功率的最小化。文獻[48]研究了IRS輔助太赫茲SWIPT系統的波束賦形問題，并考慮級聯信道的CSI 不完備。文獻[48]還提出了一種魯棒的波束賦形設計，通過采用半正定規劃和伯恩斯坦型不等式，在滿足中斷概率約束下，聯合優化AP的發射波束賦形和IRS的相移，實現AP的發射功率最小化。

4 IRS輔助SWIPT的新研究主題

隨著通信技術的不斷發展以及多種應用場景的不斷涌現，出現了多個備受關注的IRS 輔助SWIPT 的研究主題和方向。

4.1 IRS輔助SWIPT技術的物理層安全通信

在沒有部署IRS的傳統SWIPT系統中，如何實現信息安全傳輸是一個關鍵挑戰。具體而言，通常能量收集用戶會部署在靠近發射端的位置，而信息接收用戶部署在距離發射端較遠的位置，因此能量收集用戶比信息接收用戶具有更好的信道，從而可以很容易地竊聽發射端發送給信息接收用戶的信息，成為潛在竊聽者[49]，如圖3所示。然而，對于當前常用的物理層安全技術如人工噪聲與發射波束賦形等，如果能量收集用戶的信道和信息接收用戶的信道具有較大的相干系數，或能量收集用戶與信息接收用戶的距離較近且信息接收用戶不能消除人工噪聲（AN）信號引起的干擾，則難以保證信息接收用戶的信息安全。上述問題可以通過在信息接收用戶或能量收集用戶附近部署IRS并適當優化IRS的反射波束賦形來有效解決[50]。

在SWIPT安全通信系統中引入IRS，可以提升安全通信性能，并更好地利用IRS中增強有用信號和抑制有害信號的優點。文獻[51]考慮了IRS 輔助的MISO SWIPT 安全通信系統，通過優化發射機的波束賦形與人工噪聲、IRS的反射波束賦形，信息接收用戶和能量收集用戶的可到數據速率之差大于給定閾值，系統的能量效率可實現最大化。文獻[52]和[53]進一步對不完美CSI，甚至在無法得知CSI 情況下的IRS輔助SWIPT的安全通信系統進行了研究。

4.2 無人機與IRS共同輔助的SWIPT

得益于高機動性、靈活性和按需部署等優點，無人機目前已在無線通信領域發揮了重大作用[54]。在SWIPT 系統中，無人機可以部署為AP，這樣能夠充分利用其高機動性和部署靈活性，從而縮短發射端和接收端之間的距離，有效避免信號因長距離傳輸造成的嚴重損害[55]。然而，當無人機需要為廣泛分布的大量用戶提供服務時，為了提高SWIPT效率，無人機需要充分靠近每一個接收端。但是頻繁的移動不僅會導致無人機消耗過多的能源，也會出現復雜的路徑規劃問題。為了應對這個問題，在無人機通信系統中部署IRS是一種有效的解決方案。IRS具有增強SWIPT效率的能力，因此通過在密集的用戶群附近部署IRS，無人機無須飛近用戶就可以實現同等的傳輸效果，如圖4（a）所示。此外，傳統的IRS大多部署在固定的位置，只有固定的半空間反射覆蓋范圍，因此可能無法與所有用戶建立有效的LoS 鏈路。將IRS 安裝在無人機等空中平臺上，可以利用無人機的機動性，靈活變更或擴大IRS的覆蓋范圍，如圖4（b）所示。

圖4 無人機與IRS共同輔助的無線攜能通信系統

4.3 多IRS協同輔助SWIPT

在許多應用場景下，能量收集用戶和信息接收用戶的位置比較分散。隨著用戶數目的增加，IRS反射信道被遮擋的概率也會增大。對于部署單個IRS的系統，當其與IRS相關的信道被遮擋時會產生較大的路徑損耗，從而導致系統性能大幅下降，IRS的作用大大減弱。因此，有必要研究部署多個IRS 協同輔助的SWIPT。文獻[56]考慮了在發射機和用戶之間部署多個IRS的情況，發射機發送的信號以多跳IRS反射的方式到達接收機，以實現接收機收到的信號功率最大化。已有的研究表明，多IRS協同的通信增加了新的優化自由度，因此能進一步激發系統的性能。然而，隨著IRS數目的增加，優化變量變得高度耦合，優化難度也大幅提升。針對多IRS協同輔助SWIPT的場景，一方面可考慮增加調度的策略，在所有IRS中選取一部分進行協同輔助通信；另一方面，可考慮研究復雜度較低的算法，降低優化難度。

4.4 新型多址接入方式下的IRS輔助SWIPT

圖5 多IRS協同輔助無線攜能通信系統示意圖

IRS 應用的一個重要挑戰是CSI 的獲取。速率分拆多址接入（RSMA）是一種新型的多址接入方式。無論是完美或是不完美的CSI，通過RSMA 都能對數據流進行預編碼。因此RSMA是一種對不完美CSI具有魯棒性的多址接入方式[57]。通過在IRS 系統中應用RSMA，能有效彌補IRS 系統中獲取完美CSI方面的不足。雖然相關研究已經證明了RSMA在多用戶SWIPT方面的優勢[58]，但均未考慮IRS的部署。在基于RSMA 的SWIPT 系統中應用IRS，RSMA 特有的公共波束設計將會對SWIPT 系統的性能產生怎樣的影響？系統設計復雜度如何？這些問題都仍有待進一步討論。此外，RSMA特有的公共波束能夠充當干擾信號或噪聲信號以增強SWIPT系統的安全通信性能。然而，IRS的部署是否會增強或削弱該公共波束在安全通信方面的作用，也值得進一步研究。

4.5 有源IRS輔助的SWIPT系統

目前大多數IRS 的研究考慮的均為無源IRS，即對應的反射單元只具有相位調整功能。在全雙工模式下，無源IRS對信號進行相位處理時不會引入額外的噪聲以及自干擾。然而，由于經過IRS反射的信號會產生距離累乘的高損耗，因此在長距離傳輸時，無源IRS將會使系統性能受限。為解決此問題，業界開始研究有源IRS。有源IRS 由多個有源反射單元組成，它們能夠使IRS放大反射信號的功率。值得注意的是，有源IRS與傳統的中繼不同，它使用低功耗的反射型放大器，并以全雙工的方式直接反射信號[59-60]。文獻[60]在多種場景下對有源IRS 和無源IRS 的性能表現進行了對比，揭示了兩種IRS 在部署位置和反射單元個數等方面的區別。目前，關于有源IRS 輔助的WPT 與SWIPT 的優化設計的研究還不多，特別是當有源IRS需要通過WPT的方式獲取能量供應時，該如何對系統進行優化設計，仍有待研究。

4.6 基于機器學習方法的IRS輔助SWIPT優化設計

已有的IRS輔助SWIPT優化設計研究大多基于數學優化方法，但它們依賴于特定的信道和系統模型，需要根據不同應用場景進行特定設計，且可能面臨較高的算法復雜度。機器學習的方法更多依賴于數據而非數學模型，因此在求解更復雜的優化設計問題方面比數學優化方法更具優勢。目前，應用機器學習的方法求解IRS輔助SWIPT的優化設計問題的研究尚處于起步階段，在多IRS部署、魯棒優化設計等方面仍有待充分研究。

5 結束語

本文對IRS 輔助的WIT 和WPT 的研究現狀進行了綜述。在IRS輔助WIT 方面，針對不同系統配置介紹了IRS的設計與優化，并討論了更接近實際情況的系統。在IRS輔助WPT方面，著重討論了兩個主要分支——WPCN 和SWIPT。WPCN不僅能夠利用IRS的高反射增益和全雙工的特點來提升性能表現，還能夠利用WPT 技術實現IRS的自維持工作，為實現自維持物聯網提供了性能優異的方案。IRS 輔助的SWIPT能夠同時兼顧信息傳輸速率的提升和能量傳輸效率的提升，為IRS的應用提供了更廣闊的應用場景。