多单元智能反射表面的部署优化：用于提升无线覆盖范围

《Results in Engineering》：Deployment Optimization of Multi-Unit Intelligent Reflecting Surface for Wireless Coverage Enhancement

无线通信中智能反射面（IRS）的部署优化研究。摘要：提出多单元IRS系统优化框架，通过调整位置、高度、方向及数量，显著提升网络覆盖与信号强度。对比单/双单元IRS，双单元系统使传输功率需求降低80%，数据率提高85%。仿真显示，优化部署可完全消除22/55 blocked用户，且信号强度分布更均匀。结论：多单元IRS协同反射机制有效克服路径损耗与遮挡，为6G提供低成本高能效解决方案。

　　在当今的无线通信技术发展中，智能反射面（Intelligent Reflecting Surface, IRS）作为一种新兴技术，正逐渐展现出其在提升网络覆盖和信号强度方面的巨大潜力。IRS通过可重构的反射单元智能地调控无线信号的传播路径，从而改善无线通信环境，使得其在第六代（6G）通信系统中成为一项关键的技术。本文探讨了多单元IRS辅助通信系统的部署优化方法，旨在提高信号质量和网络覆盖范围，同时降低传输功率需求，为未来无线通信系统的高效部署提供了理论支持和实践指导。

### 1. 引言

随着无线通信技术的快速发展，网络覆盖和信号传输效率成为制约通信性能的重要因素。6G通信系统的目标是显著提升数据传输速率、降低延迟并增强可靠性，相较于5G系统而言，具有更高的性能和更优质的用户体验。然而，实现这些目标面临诸多挑战，尤其是在部署网络基础设施方面，传统的增加天线或基站的方法成本高昂且效率有限。IRS作为一种低成本、可编程的反射面技术，能够通过调整其反射特性，优化无线信号的传播路径，从而改善通信质量。它不仅可以克服非视距（NLOS）环境下的信号阻塞和衰减问题，还能有效减少长距离传输中的功率损耗，提高通信的可靠性和效率。IRS的应用范围涵盖了从室内空间、城市区域到卫星通信等多个领域，为解决复杂环境下的通信难题提供了新的思路。

在实际部署中，单个IRS单元存在一些局限性，例如信号路径多样性不足、传输功率需求较高、数据传输速率较低以及在长距离覆盖场景中表现不佳。这些限制在密集城市峡谷或室内NLOS环境中尤为明显，例如在建筑物拐角处，单个IRS可能无法覆盖到所有用户，导致通信盲区。因此，研究人员提出了多单元IRS部署方案，通过在多个位置部署IRS单元，可以实现直接单跳反射或协调的多跳反射，从而优化信号传播路径。多单元IRS系统在能量效率和数据传输可靠性方面表现出显著优势，成为未来通信网络中不可或缺的一部分。

尽管多单元IRS系统在提升通信性能方面具有潜力，但其部署优化仍面临诸多挑战。例如，如何选择最佳的IRS部署位置、高度、方向以及元素数量，以实现最大的覆盖效果和信号增强。此外，IRS的部署参数对通信性能的影响需要深入研究，以确定适合不同应用场景的部署策略。目前已有不少研究关注IRS的部署优化，例如E. Bj?rnson等人的研究分析了IRS辅助的SISO系统与重复编码解码转发（DF）中继系统的性能差异，而M. Fu等人则提出了混合部署策略，通过将IRS放置在基站和用户之间，提高信号覆盖。此外，J. Bai等人研究了如何在最小化部署成本的前提下优化IRS的覆盖效果，而S. Zhang等人则分析了在对称信道条件下，集中式部署IRS优于分布式部署。J. Liu等人首次提出了IRS关联方案，以最小化乘积距离路径损耗，而Q. Wu等人则对IRS在不同场景下的部署策略进行了深入研究，包括点对点、点对多点以及点/多点对区域的配置。Q. Peng等人则通过被动、主动和混合IRS部署方案，对IRS辅助的无线系统容量进行了优化研究。H. Hashida等人探讨了部分障碍物对IRS辅助通信的影响，并提出了优化的IRS部署策略。Razzaque等人则通过模拟一个32×32的IRS阵列，研究了其在特定入射角和波长下的影响，揭示了IRS元素数量对数据速率的显著作用。

### 2. 系统概述

在本文的研究中，我们构建了一个多单元IRS辅助的无线通信系统模型，以分析IRS对信号传输和网络覆盖的影响。系统由一个单天线发射器和一个单天线用户组成，发射器和用户之间的信道由复数增益 $ h $ 表征，包括幅度衰减和相位变化。在IRS辅助的系统中，IRS通过其反射单元对信号进行调控，从而优化通信路径。我们还研究了IRS的部署参数，如位置、高度、方向和元素数量，对信号传输性能的影响。

为了评估IRS对通信系统的影响，我们采用了一种基于距离的路径损耗模型，并假设路径损耗指数为常数。这种模型能够有效地捕捉大尺度传播特性，同时通过引入3GPP Urban Micro（UMi）信道模型，模拟实际无线环境中的阴影和小尺度衰落，提高评估的准确性。此外，我们还考虑了IRS的反射特性，如反射系数和相位调控能力，这些特性对信号的增强效果具有决定性作用。

在系统模型中，我们特别关注了单个IRS辅助的SISO系统和多单元IRS辅助系统的性能对比。通过模拟和分析，我们发现多单元IRS系统在提升网络覆盖和信号强度方面表现更为出色。具体而言，多单元IRS通过在多个位置部署，能够有效扩展信号的传播范围，减少长距离传输中的信号衰减，从而提高通信效率。同时，我们还研究了IRS的部署参数，如位置、高度、方向和元素数量，对信号强度和传输功率的影响。这些参数的优化对于实现高效的IRS部署至关重要。

### 3. 方法论

在方法论部分，我们首先计算了SISO系统和IRS辅助系统的可实现数据速率和所需传输功率。然后，我们进一步分析了部署参数对传输功率的影响，包括位置和方向。最后，我们提出了一个算法，用于在给定区域内寻找最优的IRS部署方案，并计算用户端的信号强度。

在计算可实现数据速率和所需传输功率时，我们假设了信道的特性，并通过调整IRS的部署参数，模拟了不同情况下的通信性能。具体而言，我们通过公式（7）和（8）计算了SISO系统和IRS辅助系统的数据速率，分别表示为：

$$
R_{SISO} = \log_2(1 + \frac{p \beta_{sd}}{\sigma^2})
$$

$$
R_{IRS}(N) = \log_2(1 + \frac{p (\sqrt{\beta_{sd}} + \sum_{i=1}^{J} N \alpha_i \sqrt{\beta_{IRS,i}})}{\sigma^2})
$$

其中，$ p $ 表示发射功率，$ \beta_{sd} $ 表示发射器到用户的直接路径增益，$ \beta_{IRS,i} $ 表示第 $ i $ 个IRS单元到用户的反射路径增益，$ \alpha_i $ 表示IRS单元的反射系数，$ \sigma^2 $ 表示接收噪声功率。

为了进一步分析部署参数对传输功率的影响，我们假设发射器和用户的位置固定，并通过调整IRS的位置和方向，计算不同情况下的传输功率需求。我们还考虑了IRS的反射特性，如反射系数和相位调控能力，这些特性对信号的增强效果具有决定性作用。

在算法设计方面，我们提出了一个基于贪心策略的IRS部署优化算法。该算法首先确定所有可能的IRS部署位置，然后根据每个位置的信号增强效果和用户覆盖情况，逐步选择最优的IRS部署方案。算法通过计算每个候选IRS位置的信号增强效果和用户覆盖情况，选择最优的部署方案，以最大化网络覆盖并最小化所需IRS数量。

此外，我们还分析了IRS部署参数对信号强度的影响。例如，当IRS被旋转一定角度时，其反射单元的位置会发生变化，从而影响信号的传播路径和增益。通过调整IRS的方向，我们可以优化信号的传播路径，提高信号的接收质量。同时，我们还研究了IRS高度对信号强度的影响，发现当IRS高度接近发射器和用户时，信号增益最大，传输功率需求最低。

### 4. 性能分析

在性能分析部分，我们通过仿真验证了IRS部署优化的效果。仿真结果表明，IRS辅助的系统在提升信号强度和降低传输功率方面表现出显著优势。具体而言，在单个IRS辅助的系统中，200个反射单元能够将传输功率需求降低约75%，并提升数据速率约77%。而在双单元IRS辅助的系统中，传输功率需求进一步降低，达到80%，数据速率提升至85%。

此外，我们还研究了IRS部署参数对传输功率的影响。例如，当IRS的位置接近发射器或用户时，信号增益最大，传输功率需求最低。而当IRS的高度与发射器和用户相同，信号的传播路径最短，信号增益最高。同时，IRS的方向也对信号强度产生重要影响，45度的入射角能够实现最佳的信号反射效果。

在实际部署中，我们还考虑了多单元IRS的协同效应。通过在多个位置部署IRS单元，可以实现信号的多跳反射，从而提高信号的接收质量。例如，在一个包含100个用户的网络中，22个用户最初被障碍物阻挡，但在优化部署后，所有用户都被成功覆盖。同样，在一个包含200个用户的网络中，55个用户被障碍物阻挡，但通过多单元IRS的部署，所有用户都被成功覆盖。

仿真结果还表明，IRS辅助的系统在密集网络场景中表现尤为突出。例如，在一个包含200个用户和30个障碍物的网络中，IRS的部署使得所有被阻挡的用户都能接收到信号，且信号强度显著提高。这表明，IRS技术在复杂环境下的应用具有巨大的潜力。

### 5. 结论

本文的研究表明，多单元IRS辅助的通信系统在提升网络覆盖和信号强度方面具有显著优势。通过优化IRS的部署参数，如位置、高度、方向和元素数量，可以有效降低传输功率需求，提高通信效率。此外，IRS的部署能够克服传统通信系统中的信号阻塞和衰减问题，提高通信的可靠性。

在单个IRS辅助的系统中，200个反射单元能够将传输功率需求降低约75%，并提升数据速率约77%。而在双单元IRS辅助的系统中，传输功率需求进一步降低至80%，数据速率提升至85%。这表明，多单元IRS的部署能够显著提高通信性能。

此外，我们的仿真结果表明，IRS的部署参数对通信性能有重要影响。例如，当IRS的位置接近发射器或用户时，信号增益最大，传输功率需求最低。而当IRS的高度与发射器和用户相同，信号的传播路径最短，信号增益最高。同时，IRS的方向也对信号强度产生重要影响，45度的入射角能够实现最佳的信号反射效果。

在实际部署中，我们还发现多单元IRS的协同效应能够有效提高信号的接收质量。通过在多个位置部署IRS单元，可以实现信号的多跳反射，从而提高信号的接收质量。例如，在一个包含100个用户的网络中，22个用户最初被障碍物阻挡，但在优化部署后，所有用户都被成功覆盖。同样，在一个包含200个用户的网络中，55个用户被障碍物阻挡，但通过多单元IRS的部署，所有用户都被成功覆盖。

综上所述，IRS技术在无线通信系统中展现出巨大的潜力。通过优化部署参数，可以有效提高信号强度和网络覆盖，同时降低传输功率需求。因此，IRS技术将成为未来无线通信系统的重要组成部分，特别是在复杂环境中，如密集城市峡谷和室内NLOS场景中，其应用前景广阔。