RIS 辅助的可见光通信系统：覆盖足迹与干扰管理

《Optical Switching and Networking》：RIS-assisted visible light communication systems: Coverage footprint and interference management

　　

摘要
可见光通信（VLC）是一种面向下一代无线网络的全新技术。然而，光学接入点的密集部署会引起小区间干扰（ICI），这会显著降低可达到的数据速率并缩小覆盖范围。本文研究了ICI下VLC系统的覆盖范围，推导了针对给定目标速率的最大覆盖半径的闭式表达式。随后，我们提出利用可重构智能表面（RIS）作为干扰管理机制——而非主要用于遮挡缓解——来扩大满足目标速率要求的区域。推导了RIS辅助覆盖半径的闭式表达式，表明RIS可有效缓解ICI并显著提升覆盖范围，尤其在小区边缘处效果尤为明显。此外，针对传统VLC系统和RIS辅助VLC系统，分别推导了覆盖范围半径的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。为进一步改善性能，建立了通过RIS放置设计最大化覆盖范围的优化问题，并确定了最优水平偏移量和归一化高度。解析分析和蒙特卡洛仿真结果表明，在固定目标速率下，优化后的RIS辅助VLC系统相较于传统VLC系统实现了更大的覆盖范围和更高的SINR。

引言
可见光通信（VLC）是一种满足日益增长的无线技术需求的有前景的解决方案。发光二极管（LED）的发明不仅实现了照明，还通过强度调制和直接检测（IM/DD）实现了无线通信。大量研究充分强调了VLC的优势，包括大量免许可频谱、更低能耗、增强的安全性以及支持高速数据传输。此外，VLC传输过程中与射频（RF）频段之间不存在干扰。这一独特特性使VLC能够与5G/6G网络系统中的RF技术协同工作[1]、[2]、[3]、[4]。

在室内VLC系统中，为满足所需照明水平必须部署多个光学接入点（AP）。然而，多AP部署会缩小有效小区半径并在重叠覆盖区域中引入小区间干扰（ICI）。由于可见光兼具通信和环境照明双重功能，该问题相较于射频（RF）系统尤为关键。信干噪比（SINR）可下降30 dB[5]，这是一个尚未解决的重大挑战。

小区间干扰缓解技术至关重要。例如，频率复用（FR）在过去数十年中已被广泛应用于无线通信中。然而，其直接适配于VLC并非易事，因为VLC小区通常覆盖范围有限。在VLC中，频率需每隔几米切换一次，使实际部署极具挑战性[6]。此外，其他信号处理技术和预编码方案，如线性零强迫（ZF）[7]和最小均方误差（MMSE）[8]，需要额外资源，增加了VLC系统的实现复杂度[9]。

已有多种方法在VLC网络中被提出以增强信号质量和降低接收端干扰。文献[10]最近研究了接收端视场角（FoV）优化对干扰降低的影响。该研究确定了在真实场景下最小化干扰功率的最优FoV，并分析了各种方向和位置下的性能。与此同时，角度分集接收机（ADR）是近年来在VLC中提出的一种增强信号接收和最小化遮挡的技术[11]、[12]。利用优化ADR研究了LiFi蜂窝网络中的覆盖问题和干扰问题，结果表明ADR可显著扩大覆盖范围同时减小小区间干扰[13]。文献[14]针对单小区和多小区场景推导了覆盖范围概率分布函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的闭式表达式，研究发现利用选择最佳合并（SBC）方案可将覆盖范围提升高达87%[14]。

近年来，可重构智能表面（RIS）被引入VLC，主要用于补偿视距（LoS）遮挡、增强非视距（NLoS）分量并提高通信可靠性。在VLC中，RIS通常由一组反射或光操控单元（如镜面）组成，将光信号重新导向目标光电二极管。早期代表性研究表明，将RIS集成到室内VLC中可改善反射光路，并在LoS退化情况下提升信道冲激响应（CIR）和误码率（BER）性能[15]。RIS也被提出用于缓解遮挡并提供稳健的NLoS路径[16]。例如，文献[17]研究了LoS遮挡对LiFi中断性能的影响，其中开发了基于RIS的信道状态信息模型，并考虑了RIS的形状、尺寸和高度。在多小区VLC场景中，超表面辅助RIS在遮挡下被证明可改善SINR和覆盖概率，可实现增益强烈依赖于接收机结构，特别是改良自由曲面分集接收机优于传统光电二极管设计[18]。类似地，RIS辅助VLC被扩展到车联网（IoV）场景，经验证的信道模型表明，合理优化收发机、RIS和基础设施参数可同时改善可靠性和可达数据速率[19]。

另一条研究路线聚焦于RIS辅助VLC系统中的优化和高级传输设计。混合光学RIS架构（如镜面阵列和基于液晶的配置）被提出通过智能表面调谐来最大化可达速率[20]。相关研究解决了包括总速率和公平性最大化[21]、超密集TDMA结合非正交多址（NOMA）VLC网络中的能效提升[22]、以及速率分裂多址（RSMA）和NOMA传输下的保密速率及保密能效优化[23]等网络级优化问题。此外，配备RIS的发射机被用于波束控制和流量感知资源分配[24]，而OSTAR-RIS结构被应用于安全和高覆盖的多用户VLC传输[25]。其他研究探讨了镜面RIS下低信噪比可见光通信和定位[26]、容量优化的光学RIS辅助NOMA-MIMO VLC-IoT系统[27]、以及光学RIS与角度分集接收机联合使用在遮挡和超出视场角条件下的可靠通信[28]。此外，超越传统的速率和可靠性目标，还提出了隐蔽VLC的优化框架，其中基于镜面阵列的RIS通过反射和折射操控光环境[29]。文献[30]还研究了反射面放置问题，优化了光学RIS部署以最小化中断概率，发现RIS单元放置在墙壁高处时效果最佳。综合这些研究，证实了RIS可通过遮挡缓解、波束控制、资源分配、保密增强和环境感知优化显著提升VLC性能。

尽管RIS辅助VLC近期受到广泛关注，但现有研究主要聚焦于增强接收信号强度、缓解遮挡或提升阴影或NLoS场景下的通信可靠性。相比之下，本工作针对的是一个不同且更具针对性的挑战：多个VLC接入点部署下小区间干扰导致的可达覆盖范围退化。从这一角度出发，引入RIS的主要目的不在于遮挡恢复，而是重塑光传播环境，以缓解干扰并扩大满足目标速率要求的区域。此外，与主要通过仿真报告性能改善的现有研究不同，本文推导了干扰限制覆盖半径、RIS辅助覆盖半径以及覆盖范围统计特征的闭式表达式，并结合覆盖范围最大化的RIS放置优化。为便于理解，表1总结了具有代表性的RIS辅助VLC研究并突出了那些工作与本贡献之间的差异。贡献总结如下：

1. 研究了存在ICI的室内VLC系统的覆盖范围，并识别了目标数据速率无法保证的干扰限制边界。特别是，推导了给定目标速率下ICI最大覆盖半径的闭式表达式。

2. 为VLC专门提出使用RIS缓解干扰和增强覆盖范围，而非仅用于遮挡恢复。基于此框架，推导了RIS辅助最大覆盖半径的闭式表达式，表明RIS可显著提升性能，尤其在干扰最为明显的小区边缘处。

3. 推导了传统VLC系统和RIS辅助VLC系统覆盖范围半径的闭式统计特征，包括PDF和CDF，并通过蒙特卡洛仿真验证了解析结果。

4. 建立并求解了RIS部署优化问题，通过联合确定RIS的水平偏移量和归一化高度，在给定目标速率下最大化覆盖范围。结果表明，优化RIS放置可相较于传统VLC系统显著扩大可达覆盖区域。

本文其余部分组织如下：第2节描述VLC系统模型，包括LoS朗伯模型和RIS配置引入的NLoS模型。第3节讨论传统VLC系统和RIS辅助VLC系统的覆盖范围，并推导覆盖范围的闭式表达式。第4节提出RIS放置的优化问题。最后两节分别呈现仿真结果和结论。

系统模型
在本系统模型中，考虑具有L个光学接入点的VLC下行场景，记为l∈{1,…,L}，提供照明。图1展示了三维系统模型，仅显示目标AP l和位于高度h处的干扰AP。RIS由n个单元组成，位于房间后墙（xRIS, 0, αh）处，这意味着它只能在两个AP之间沿x和z方向移动。这里α是RIS相对于光学AP的高度比。用户均匀分布

传统VLC系统
对于传统VLC系统，假设光学AP向下指向地面而用户接收机向上朝向。基于此几何关系，距离和辐照角与入射角的余弦值分别为dl,k=(r2+h2)^1/2，cos(φl,k)=h/(r2+h2)^1/2，cos(?l,k)=h/(r2+h2)^1/2。然后将这些参数代入公式(1)的第一部分，VLC的LoS信道增益可表示为Hl,k^LoS(r)=C(m+1)h^(m+1)/(r2+h2)^((m+3)/2)，其中C由C=1/(2πATs(φ))给出。

RIS放置优化问题
目标是在阈值目标速率Rth下放置RIS以最大化覆盖范围。具体来说，RIS位于水平位置xRIS和归一化高度α处，使得z=αL。径向速率R(r)从直接LoS链路和RIS辅助链路计算得出，跨越从目标光学AP到小区边缘的用户半径r。因此，覆盖半径rth可定义为速率仍至少为Rth的距目标AP最远距离。rth(Rth; xRIS,

仿真结果
本节呈现仿真结果以评估所提出系统有无RIS时的性能。系统由两个光学AP组成，分别代表目标AP和干扰AP。本研究考虑光学AP半角和高度的变化，随后分析RIS部署策略及其对可达阈值速率Rth和覆盖半径rth的影响。结果通过蒙特卡洛仿真进行分析，随后结论

本文研究了VLC系统的覆盖范围和干扰问题。我们提出在VLC中使用RIS以改善SINR并增强覆盖范围。推导了闭式表达式用于计算特定目标速率下有RIS辅助和无RIS辅助两种情况下的覆盖半径。此外，提出了一种优化方法来通过确定RIS的最优水平和垂直放置来最大化覆盖范围。仿真结果

CRediT作者贡献声明
Ahmed Gaafar AL-Sakkaf：撰写–初稿、可视化、验证、软件、正式分析、数据整理、概念化。

Ali Hussein Muqaibel：写作——审阅与编辑，可视化，验证，监督，方法论，形式化分析。

利益冲突声明
作者声明，他们不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能被认为会对本文所报告的工作产生影响。

致谢
作者感谢沙特国王法赫德石油与矿业大学（KFUPM）研究院长办公室通过通信系统与传感中心所提供的支持。

Ahmed Gaafar AL-Sakkaf