Одновременная настройка RIS и передача данных на основе методов Монте-Карло по марковским цепям и имитации отжига

Чтобы в полной мере реализовать потенциал RIS, требуется алгоритм настройки, который определяет оптимальную фазу отражения для каждого элементарного блока RIS (Unit Cell, UC) и обеспечивает быструю и надежную передачу данных. Существующие алгоритмы настройки RIS на основе обратной связи по RSRP (Received Signal Reference Power — мощность опорного сигнала) обычно требуют большого количества измерений RSRP перед сходимостью к оптимальной конфигурации, что приводит к длительному времени настройки. Данное направление исследований широко представлено в работах нашей лаборатории.

Мы разрабатываем два основных типа алгоритмов конфигурации RIS: на основе предопределенной кодовой книги (Predefined codebook-based) и алгоритмы слепого отражения/формирования луча (Blind Reflection/Beamforming). Алгоритмы первой группы широко применяются в условиях LOS (Line of Sight — наличие прямой видимости). Алгоритмы Blind Reflection/Beamforming не зависят от условий канала и опираются на статистические подходы для получения оптимальной конфигурации RIS на основе собранных значений RSRP.

Алгоритмы на основе предопределенной кодовой книги
Мы разработали быстрый иерархический алгоритм конфигурации RIS с двумя новыми особенностями.
Во-первых, на каждом уровне иерархии коэффициенты отражения настраиваются таким образом, чтобы компенсировать деструктивную интерференцию между отраженным и прямым каналами на стороне мобильной станции.
Во-вторых, алгоритм опирается на новый подход к синтезу двумерных отраженных лучей заданной ширины и направления на основе «сшивания» фаз узких лучей (narrow beam phase stitching).
Предложенный алгоритм демонстрирует превосходную производительность, превосходя существующие решения до 5 дБ, при этом требуя всего 100 измерений мощности сигнала для RIS с 4096 элементами.

Алгоритмы слепого отражения/формирования луча
В методах Blind Beamforming RIS обычно переключается между равномерно случайными конфигурациями и не обеспечивает прироста пропускной способности во время процедуры настройки. Эта проблема особенно критична для приложений, чувствительных к задержкам, а также для сценариев с высокой мобильностью, что требует разработки новых алгоритмов, способных одновременно сокращать время настройки и обеспечивать прирост производительности.
Мы разработали статистический алгоритм Blind Beamforming для RIS на основе методов MCMC (Markov Chain Monte-Carlo — метод Монте-Карло на основе марковских цепей) и SA (Simulated Annealing — имитация отжига), который обеспечивает одновременную передачу данных в беспроводных сетях с поддержкой RIS в процессе его настройки.
Мы предложили подход к выбору количества перенастраиваемых элементарных блоков (UC) и эффективной температуры алгоритма SA для обеспечения устойчивости метода MCMC-SA к шуму.
Показано, что при ограниченном времени настройки и достаточно большом количестве элементарных блоков предложенный алгоритм MCMC-SA превосходит все известные статистические алгоритмы настройки RIS по показателю SNR во время процесса настройки.

Список актуальных публикаций: