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为破解6G高频段覆盖死角与IoT设备能耗瓶颈，研究团队提出“智能反射面（RIS）辅助的混合波束赋形”框架，通过联合优化相位矩阵与功率分配，在28 GHz毫米波场景下实现32%的能效提升与99.2%的覆盖概率。结果对构建绿色超连接6G具有里程碑意义。
论文解读
清晨的首尔，当第一班地铁驶出江南站，5G手机信号瞬间掉格——这是毫米波（mmWave）绕射能力羸弱的缩影。步入6G时代，频率将攀升至太赫兹，基站密度需提高10倍，能耗却必须减半；与此同时，千亿级物联网（IoT）终端靠纽扣电池苦苦支撑。如何在“信号死角”与“能耗红线”之间找到平衡点，成为悬在全球通信产业头顶的达摩克利斯之剑。
面对这一难题，韩国科学技术院（KAIST）与韩国通信研究院（ETRI）联合团队将目光投向“智能反射面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）”。RIS由大量亚波长单元构成，可编程地调控电磁波相位，宛如给无线信道装上一面“可折叠的镜子”，把原本被建筑遮挡的高频信号精准反射到阴影区，既无需新增基站，也不产生射频功耗。然而，RIS的引入使传统“发射端-接收端”二维优化跃升为“发射端-RIS-接收端”三维耦合，非凸的混合整数规划让学术界望而却步。
为啃下这块硬骨头，作者首先建立“RIS辅助的多用户毫米波下行系统”模型：基站（BS）配备64根天线的均匀平面阵列（UPA），RIS镶嵌在建筑物外墙，含256个无源单元，随机服务20个单天线IoT终端。目标是在满足每个用户最小速率R=100 Mbit/s的前提下，最小化总功耗P，并最大化网络能效（Energy Efficiency, EE），定义为总速率与总功耗之比。
借助“分数规划”与“块坐标下降（Block Coordinate Descent, BCD）”思想，作者将原非凸问题拆成三个子循环：
固定RIS相位θ，利用毫米波信道稀疏性，采用“正交匹配追踪（OMP）”求解混合波束赋形矩阵F、F；
固定F、F，通过“半正定松弛（SDR）”与“高斯随机化”优化离散相位θ∈{0,2π/2,…,2π}，其中b=2 bit量化；
在功率域，用“拉格朗日对偶分解”更新功率分配矩阵P，使发射功率回退到刚好满足R的临界点。三轮迭代直至收敛，算法复杂度由原始O(NM)降至O(NM logM)。
关键技术方法（≤250字）
研究基于KAIST校园28 GHz室外测量数据，构建3GPP TR 38.901城市微蜂窝信道；采用64×256×20规模的RIS辅助毫米波系统；算法核心为“分数规划+BCD”联合优化混合波束赋形与无源相位，辅以OMP压缩感知、SDR半正定松弛、高斯随机化与拉格朗日对偶分解，实现量化相位下的能效最大化。
研究结果
算法收敛性
图2显示，所提“J-BCD”算法在15次迭代内即收敛，EE提升达32%，而传统交替优化（Alt-Opt）仅提升12%，证明三维联合设计的必要性。
能效 vs. 发射功率
当基站总功率预算P从20 dBm增至35 dBm时，J-BCD的EE曲线呈“先升后平”，在25 dBm处进入饱和；而无RIS场景EE持续下降，验证RIS可在低功率区“以小搏大”。
用户速率分布
CDF曲线表明，J-BCD使99.2%用户速率高于R，比基准方案提高18个百分点，显著改善边缘覆盖。
RIS量化位宽影响
b=1 bit时EE下降仅5%，b=∞时提升饱和，说明2 bit相位量化已逼近连续性能，为硬件低成本实现提供依据。
能效-覆盖权衡
引入“覆盖概率（Coverage Probability, CP）”指标，定义为用户SINR>?5 dB比例。J-BCD在EE=3 bit/J时CP达98%，而无RIS场景需牺牲40% EE才能换取同等CP，揭示RIS在绿色通信中的不可替代性。
研究结论与讨论
论文首次在RIS辅助毫米波系统中，将混合波束赋形、离散相位与功率分配纳入统一框架，通过“分数规划+BCD”算法实现复杂度可控的全局联合优化。实验表明，仅需256单元、2 bit量化的RIS，即可在28 GHz频段把网络能效提升32%，边缘覆盖概率逼近100%，且对发射功率回退10 dBm，直接转化为IoT终端电池寿命延长2.3倍。该成果为6G超低功耗海量接入提供了可落地的理论基石，也为后续“RIS+太赫兹”“RIS+全双工”等研究开辟了新范式。正如作者在结论中写道：“当墙壁学会反射智慧，无线世界将不再受限于功率与频率。”这项研究已发表于2025年10月《Journal of Communications and Networks》，无疑为绿色6G愿景注入了一剂强心针。
