面向6G的RIS增强型OFDM-MIMO通感一体化系统资源分配优化研究

《IEEE Communications Surveys & Tutorials》：Resource Allocation for RIS-Enhanced OFDM-MIMO ISAC Systems

本文针对复杂城市环境中通感一体化(ISAC)系统面临的通信性能受限与高功耗挑战，提出了一种基于可重构智能表面(RIS)辅助的正交频分复用多输入多输出(OFDM-MIMO)系统架构。研究团队通过联合优化发射预编码、子载波分配和RIS相位偏移，在保证感知精度和服务质量约束下，实现了系统频谱效率(SE)和能量效率(EE)的协同提升。仿真结果表明，所提方案相较于传统重叠方案和随机相位方案，频谱效率提升达40%，能量效率改善达60%，为6G网络绿色智能化发展提供了创新解决方案。

　　

随着6G时代的临近，下一代无线网络被寄予厚望，需要在频谱效率、能量效率、峰值数据速率和感知服务精度等方面实现突破性进展。集成传感与通信(ISAC)技术作为6G关键使能技术，通过共享频谱资源实现通信与感知功能的深度融合，在智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。然而，现有ISAC系统在复杂城市环境中面临严峻挑战：感知功能会引入干扰导致通信性能下降，高功率感知需求又会降低通信能效，特别是在存在局部覆盖盲区的场景中，通信用户可能因建筑物遮挡而无法获得稳定服务。

为解决这些问题，由Progress Zivuku、Van-Dinh Nguyen等研究人员组成的团队在《IEEE Transactions on Communications》上发表了创新性研究，提出了一种RIS增强型OFDM-MIMO ISAC系统架构。该研究通过在建筑物外立面战略性地部署RIS（可重构智能表面），为位于覆盖盲区的通信用户建立虚拟视距链路，从而在不增加基站发射功率或部署额外接入点的情况下，显著改善通信性能并优化通感效能平衡。

研究团队构建了一个典型的多用户RIS增强型OFDM-MIMO ISAC系统模型，其中基站(BS)配备M根天线，RIS包含N个反射单元，同时服务K个单天线用户设备(UE)和S个感知目标。系统采用通信中心化设计，所有子载波L用于通信，而其中子集J用于感知功能，实现了通信与感知资源的动态适配。

在技术方法层面，研究人员主要采用了以下关键方法：首先构建了包含基站发射功率、RIS相位偏移和感知精度约束的混合整数非线性规划(MINLP)问题；其次开发了基于连续凸近似(SCA)和交替优化(AO)的迭代算法求解频谱效率最大化问题；然后结合Dinkelbach算法和黎曼流形优化处理能量效率最大化问题；最后通过子载波动态分配策略实现通感功能的最优平衡。

系统模型与问题构建

研究团队考虑了三维系统部署场景，基站位于坐标(0,0,3)m，用户随机分布在(0,40-60,1.5)m区域，RIS部署在用户侧(5,50,3)m位置。系统采用频率选择性莱斯衰落信道模型，路径损耗遵循PL=-30-10ρlog₁₀(d)dB规律。通过定义RIS对角反射矩阵Θ=diag([e^jθ₁...e^jθ_n...e^jθ_N])，建立了包含基站-RIS信道H[?]、RIS-用户信道g_r,k[?]的完整传输模型。

频谱效率最大化设计

研究首先针对系统总频谱效率最大化问题，构建了包含用户最小信干噪比(SINR)约束、基站功率约束、RIS单位模约束和感知精度约束的优化框架。通过引入松弛变量λ_k[?]将原始问题重构为更易处理的形式，并采用交替优化方法将问题分解为基站预编码设计和RIS相位偏移优化两个子问题。

算法收敛性分析表明，所提交替优化算法能够稳定收敛到局部最优解。仿真结果显示，在基站发射功率20-40dBm范围内，所提方案始终优于重叠方案(Overlap)、随机相位方案(RandomPhase)等基准方法。特别是随着功率增加，性能差距进一步扩大，证明了优化子载波分配和RIS相位偏移在干扰受限场景下的有效性。

能量效率优化策略

针对感知功能通常需要高发射功率的特点，研究团队进一步提出了能量效率最大化方案。系统总功耗模型包含基站发射功率、基站电路功耗、用户设备功耗和RIS静态功耗。通过Dinkelbach方法将分式规划问题转化为等价减式形式，并采用类似的交替优化框架进行求解。

能量效率优化结果表明，所提方案在RIS单元数8-128的范围内均保持显著优势。随着RIS单元数增加，优化相位偏移带来的能效增益更加明显，突显了大规模RIS部署在能效提升方面的潜力。

感知性能与通信质量平衡

研究还深入分析了感知精度与通信性能的权衡关系。通过构建理想波束方向图作为感知基准，定义了发射信号协方差矩阵与理想协方差矩阵之间的失配度量Φ(W)。子载波分配策略选择使Φ值最小的子载波用于感知功能，确保在满足感知精度要求的同时最小化对通信性能的影响。

波束方向图仿真显示，所提方案能够在不同子载波分配策略下(J=L/2和J=3L/4)有效形成指向感知目标方向的主瓣，同时通过权重因子ξ灵活调整感知精度与通信质量的平衡。随着ξ增大，系统更注重感知精度，但通信性能下降幅度较为平缓，体现了设计良好的权衡特性。

性能评估与比较分析

研究团队通过大量仿真实验验证了所提方案的有效性。在频谱效率方面，与重叠方案相比，所提方案在基站天线数6-12、RIS单元数8-128的各种配置下均表现出显著优势。特别是在大规模RIS场景下，性能差距进一步扩大，证明了优化RIS相位偏移在提升系统自由度方面的关键作用。

通信专用方案(CommOnly)作为性能上界，为ISAC系统设计提供了参考基准。结果表明，虽然ISAC系统需要兼顾感知功能，但通过精心设计的资源分配策略，能够以较小的通信性能代价实现高质量的感知服务。

研究结论与意义

本研究针对6G通感一体化系统面临的挑战，提出了创新的RIS增强型OFDM-MIMO架构和高效的资源分配算法。理论分析和仿真验证表明，所提方案能够在保证感知精度的同时，显著提升系统频谱效率和能量效率，最高分别可达40%和60%的改进。

研究的核心贡献在于：首次将RIS技术引入OFDM-MIMO ISAC系统，解决了复杂城市环境中的覆盖盲区问题；开发了低复杂度的优化算法，有效处理了混合整数非线性规划问题的求解挑战；提出了灵活的子载波分配策略，实现了通信与感知功能的动态平衡。

该研究成果为6G网络绿色智能化发展提供了重要技术支撑，特别是在智慧城市、环境监测、公共安全等需要同时实现高效通信和精确感知的应用场景中具有广阔前景。未来研究方向包括考虑更复杂的感知质量指标（如克拉美-罗界CRB、检测概率等）和多目标优化框架，进一步提升ISAC系统的实用性和适应性。