多RIS与天线选择协同优化：硬件损伤下毫米波系统的性能提升研究

本研究针对毫米波(mmWave)通信系统中收发器硬件损伤(THI)导致的性能下降问题，创新性地结合多可重构智能表面(RIS)与发射天线选择(TAS)技术，在Nakagami-m 信道下推导出可实现速率(AR)和能效(EE)的闭式表达式。结果表明，THI会显著降低AR和EE，而TAS与RIS的协同使用可有效缓解硬件损伤，为5G/B5G网络部署提供理论指导。

　　

随着5G及超5G(B5G)网络的快速发展，毫米波(mmWave)通信因其大带宽特性成为实现高速数据传输的关键技术。然而，mmWave信号的高路径损耗、易受遮挡等固有缺陷，以及收发器硬件损伤(THI)导致的信号失真，严重制约了系统性能。与此同时，传统多输入多输出(MIMO)系统为提升性能需要配置大量射频(RF)链，导致能耗和成本激增。如何在高频段实现高效可靠的通信，成为学术界和工业界亟待解决的难题。

可重构智能表面(RIS)作为一种革命性技术，通过被动反射调控电磁波传播环境，可有效扩展mmWave覆盖范围。而发射天线选择(TAS)技术则通过动态选择最优天线，在保证性能的同时降低硬件复杂度。尽管已有研究分别探讨过RIS和TAS的单独作用，但二者在THI条件下的协同机制、以及对系统可实现速率(AR)和能效(EE)的联合影响尚未明确。特别是在符合5G标准的Nakagami-m
信道模型下，缺乏同时考虑RIS、TAS、THI和mmWave效应的系统性分析。

胡志明市工业与贸易大学联合韩国国家研究基金会的研究团队，在《Digital Signal Processing》发表的最新研究中，首次建立了多RIS辅助的mmWave系统分析框架。该研究创新性地将TAS技术引入多RIS-mmWave系统，在Nakagami-m
信道下推导出THI存在时的AR和EE闭式表达式。通过蒙特卡洛仿真验证，揭示了硬件损伤对系统性能的关键影响，并量化了TAS与RIS的协同增益。

研究采用三大关键技术方法：首先建立包含THI的多RIS-mmWave系统模型，其中路径损耗参数严格遵循5G/B5G标准；其次基于Gamma分布特性推导Nakagami-m
信道的统计特征；最后通过凸优化理论求解最优天线选择策略，并结合10⁶
次蒙特卡洛仿真验证理论结果。

系统模型
构建包含N_t
个发射天线、K个RIS（每个含M个反射单元）的下行链路。THI建模为加性高斯失真，其方差与发射功率成正比。采用TAS从N_t
根天线中选择最优子集，RIS通过智能反射构建增强信号路径。

性能分析
推导出AR的精确表达式：AR=log₂
(1+γ_eff
)，其中有效信噪比γ_eff
受THI系数κ、RIS配置和TAS策略共同影响。EE定义为EE=AR/(P_c
+ξP_t
)，P_c
为电路功耗，ξ为功放效率。分析表明，当κ=0.05时，THI可使AR降低达42%。

数值结果
三个关键发现：1）采用TAS后，AR较无TAS系统提升2.3倍，证实其缓解THI的有效性；2）每增加10个RIS单元，EE提升19%，但边际效益递减；3）在70GHz频段，带宽超过800MHz时EE开始下降，揭示频段选择的重要性。

结论与讨论
该研究首次量化了THI对RIS-mmWave系统的实质性影响，证实TAS与RIS的协同使用可使EE较传统系统提升5.8倍。所提框架可扩展至多跳中继网络，特别适用于山区、森林等恶劣环境中的物联网(IoT)部署。研究为B5G网络设计提供重要启示：需平衡RIS规模、天线数量与频段选择，当THI系数κ>0.1时，建议采用至少3个RIS（各含50单元）配合TAS以维持性能。这些发现为下一代无线网络的能效优化奠定了理论基础。