IRS辅助NOMA通信系统中双向中继的性能评估：面向B5G/6G的覆盖增强与能效优化

本研究针对B5G/6G网络中密集城区覆盖不足与频谱效率瓶颈问题，创新性地提出了一种结合智能反射面(IRS)、非正交多址接入(NOMA)和双向中继的混合通信系统。研究人员通过理论推导与仿真验证，建立了基于Nakagami-m衰落信道的系统中断概率(OP)和遍历容量(EC)解析模型，证实IRS反射单元数量与用户服务质量(QoS)的定量关系。该成果为高密度物联网场景提供了低功耗、高可靠性的通信解决方案，相关技术指标较传统方案提升显著。

　　

在5G技术全球部署如火如荼之际，6G研究的号角已然吹响。未来无线网络面临三大核心挑战：城市峡谷效应导致的信号盲区、海量物联网设备接入引发的频谱饥荒，以及能源消耗与传输效率的博弈困局。传统解决方案如大规模MIMO和毫米波通信虽有一定效果，但硬件成本高、能耗大的缺陷始终难以克服。这一背景下，智能反射面(IRS)技术横空出世——这种由数千个可编程无源元件组成的"电磁魔术镜"，能动态调控无线环境，为破解上述难题提供了全新思路。

印度理工学院帕特纳分校的研究团队独辟蹊径，将IRS技术与非正交多址接入(NOMA)、双向中继技术深度融合，构建了一个无需基站参与的设备直连(D2D)通信框架。通过严格的数学推导和系统仿真，研究人员首次在Nakagami-m衰落信道条件下，建立了IRS辅助系统的中断概率闭合表达式，并揭示了反射单元数量与远距离用户服务质量之间的量化规律。这项发表于《Digital Signal Processing》的研究表明，当IRS反射单元超过128个时，系统中断概率可降低至传统中继方案的1/5，同时能效提升达300%，为智慧城市、应急通信等场景提供了革命性的技术选项。

研究团队采用三项关键技术方法：首先建立包含IRS反射矩阵的两跳信道模型，结合NOMA的功率域复用特性；其次推导Nakagami-m分布下复合信道的统计特性；最后通过蒙特卡洛仿真验证理论结果，并分析不完美连续干扰消除(SIC)对系统的影响。实验数据来自城市微蜂窝场景的实测信道参数。

系统模型
创新性地设计了一个半双工解码转发(DF)中继架构，其中用户2因建筑物遮挡完全依赖IRS进行信号反射。系统采用_a1=0.9和_a3=0.6的功率分配系数，确保近端用户能有效执行SIC操作。

系统中断概率
推导出关键参数Ψ=(_a1^?ρ_sβ_u1r-R₂)/(_a2^?R₂ρ_s)的分布函数，证明当反射单元N>64时，远用户中断概率呈指数下降趋势，突破传统中继的线性改善瓶颈。

仿真结果
在m_h=m_H=1的瑞利衰落条件下，IRS-NOMA系统在20dB信噪比时EC达到12.7bps/Hz，较OMA方案提升4.3倍。特别值得注意的是，反射系数β=1时的性能曲线为实际工程部署提供了理论上限。

这项研究的意义不仅在于理论突破，更开辟了多项应用前景：在灾害救援中，可快速部署的IRS节点能绕过损毁的基础设施；对于偏远地区，低成本被动反射阵列大幅降低网络建设费用；工业物联网领域，其低时延特性支持设备间毫秒级同步。研究同时指出，未来需进一步探索IRS单元相位量化误差的影响，以及三维场景下的波束成形优化问题。正如作者强调的，这种"主动-被动"混合网络架构，很可能成为6G时代破解覆盖、容量、能效"不可能三角"的关键钥匙。