Автор: Денис Аветисян
Новое поколение реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) открывает возможности для значительного улучшения покрытия и производительности беспроводных сетей.
Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.
Купить акции "голубых фишек"
Обзор принципов, проблем и перспектив использования реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей за пределами диагональной конфигурации для сетей 6G.
Несмотря на постоянное развитие беспроводных сетей, обеспечение надежной связи и высокой пропускной способности остается сложной задачей. В данной работе, ‘Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces for 6G Networks: Principles, Challenges, and Quantum Horizons’, исследуется потенциал реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей нового типа — BD-RIS — для значительного улучшения характеристик сетей 6G за счет гибкого формирования луча и, возможно, интеграции с алгоритмами машинного обучения. Предложенная архитектура BD-RIS, в отличие от традиционных, обеспечивает более эффективное управление радиоволнами и расширяет возможности беспроводной связи. Какие инновационные подходы к проектированию и оптимизации BD-RIS позволят полностью раскрыть их потенциал в будущих беспроводных системах?
Шестое поколение связи: вызовы и ограничения
Сети 6G обещают революционные возможности подключения для таких приложений, как расширенная реальность (XR), тактильный интернет и цифровые двойники, однако для их реализации требуются значительно более высокие скорости передачи данных и ультранизкая задержка. Расширенная реальность, объединяющая виртуальную и дополненную среды, нуждается в бесперебойной передаче огромных объемов визуальной информации в реальном времени. Тактильный интернет, предполагающий дистанционное управление физическими объектами с минимальной задержкой, требует мгновенной обратной связи для обеспечения реалистичного взаимодействия. Цифровые двойники, представляющие собой виртуальные реплики физических объектов или систем, нуждаются в постоянной синхронизации данных в режиме реального времени для точного моделирования и анализа. Для обеспечения функционирования этих приложений сети 6G должны преодолеть ограничения существующих технологий, предоставив пропускную способность в десятки раз превышающую возможности 5G и обеспечив задержку менее 1 миллисекунды.
Существующие беспроводные технологии сталкиваются с серьезными ограничениями в реализации требований 6G, обусловленными, главным образом, двумя факторами: дефицитом радиочастотного спектра и сложностями распространения сигнала. Несмотря на постоянное совершенствование методов модуляции и кодирования, доступный спектр ограничен, и его эффективное использование становится все более сложной задачей. Кроме того, высокочастотные диапазоны, необходимые для достижения требуемой пропускной способности, характеризуются значительным затуханием сигнала и подвержены влиянию препятствий, таких как здания и растительность. Это приводит к снижению дальности связи и требует развертывания большого количества базовых станций для обеспечения надежного покрытия, что существенно увеличивает стоимость и сложность инфраструктуры. В результате, существующие решения оказываются недостаточными для поддержки ресурсоемких приложений будущего, требующих сверхвысоких скоростей передачи данных и минимальной задержки.
Для реализации потенциала сетей 6G и удовлетворения растущих потребностей в скорости и задержке, необходимы прорывные технологии. Исследования направлены на использование терагерцового диапазона частот, который обладает значительно большей пропускной способностью, чем используемые сегодня частоты. Однако, терагерцовые волны подвержены сильному затуханию и требуют новых методов формирования луча и сетевой архитектуры. Кроме того, перспективным направлением является использование искусственного интеллекта для динамического управления ресурсами сети и оптимизации передачи данных в реальном времени. Развитие материалов с улучшенными характеристиками поглощения и излучения также играет ключевую роль в создании эффективных и энергоэффективных систем связи 6G, что позволит преодолеть текущие ограничения и открыть новые возможности для приложений, требующих сверхвысокой скорости и надежности.
Реконфигурируемые интеллектуальные поверхности: новый подход к управлению сигналом
Реконфигурируемые интеллектуальные поверхности (РИП) представляют собой экономически эффективный и энергоэффективный подход к динамическому управлению распространением радиосигнала. В отличие от традиционных методов, требующих активных ретрансляторов или сложных антенных решеток, РИП используют пассивные отражающие и преломляющие элементы для изменения траектории и амплитуды сигнала. Это достигается за счет изменения фазы и/или амплитуды отраженного или преломленного сигнала, что позволяет формировать направленные лучи и улучшать покрытие сети. Низкое энергопотребление РИП обусловлено отсутствием необходимости в активных компонентах, таких как усилители мощности, что делает их привлекательным решением для развертывания в средах с ограниченными ресурсами энергии, например, в сетях Интернета вещей (IoT).
Традиционные поверхности с возможностью реконфигурации (RIS) обеспечивают базовые возможности формирования диаграммы направленности, однако для достижения максимальной производительности требуется развитие более продвинутых форм. Это обусловлено тем, что стандартные RIS, ограничиваясь лишь отражением сигнала, не могут эффективно адаптироваться к сложным радиосредам и динамически изменяющимся условиям распространения. Для оптимизации покрытия, повышения надежности связи и увеличения скорости передачи данных необходимы RIS, способные к более тонкому управлению сигналом, включая прецизионную настройку фазы и амплитуды отраженных волн, а также адаптацию к различным частотным диапазонам и сценариям использования. Разработка и внедрение усовершенствованных RIS является ключевым направлением исследований в области беспроводной связи.
Многофункциональные реконфигурируемые интеллектуальные поверхности (MRIS) представляют собой значительный прогресс в области управления радиосигналом, поскольку объединяют в себе элементы отражения, преломления и усиления. В отличие от традиционных RIS, обеспечивающих лишь базовую формировку луча, MRIS позволяют более тонко контролировать распространение сигнала, активно изменяя фазу и амплитуду отраженных и преломленных волн. Интеграция усиливающих компонентов в MRIS позволяет компенсировать потери сигнала на больших расстояниях и повысить качество связи, особенно в сложных условиях распространения. Эта комбинация возможностей позволяет MRIS эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и требованиям сети, обеспечивая более надежное и эффективное беспроводное соединение.
Архитектура MRIS: раскрытие возможностей управления сигналом
Многомерное управление сигналом в MRIS (Multi-dimensional Radio Imaging Systems) осуществляется посредством комбинации отражающих, преломляющих и усиливающих компонентов. Отражающие элементы перенаправляют сигнал, изменяя его направление распространения без изменения частоты. Преломляющие компоненты изменяют направление сигнала за счет изменения скорости его распространения в различных средах. Усиливающие компоненты повышают мощность сигнала для компенсации потерь и расширения зоны покрытия. Комбинированное использование этих компонентов позволяет формировать и контролировать сигнал в трехмерном пространстве, обеспечивая высокую точность позиционирования и надежность связи.
Разделение энергии в архитектуре MRIS позволяет усиливать входной сигнал и направлять его по двум независимым путям: отраженному и преломленному. Этот процесс достигается за счет использования специализированных компонентов, которые эффективно разделяют энергию сигнала, обеспечивая ее одновременное распространение по нескольким траекториям. В результате, увеличивается общая зона покрытия сети и повышается мощность сигнала в различных областях, что особенно важно для обеспечения надежной связи в сложных условиях распространения радиоволн. Эффективность разделения энергии напрямую влияет на дальность и стабильность соединения, а также на способность системы адаптироваться к изменениям в окружающей среде.
Многорежимные отражающе-преломляющие системы (MRIS) обеспечивают адаптацию к изменяющимся сетевым условиям посредством переключения между режимами отражения и преломления, а также временного переключения, позволяющего функционировать в заданные временные интервалы. Переключение режимов позволяет оптимизировать распространение сигнала в зависимости от текущей обстановки, направляя его по наиболее эффективной траектории. Временное переключение, в свою очередь, позволяет эффективно использовать доступные ресурсы и минимизировать интерференцию, активируя систему только в периоды высокой потребности или оптимальных условий распространения сигнала. Комбинирование этих двух методов позволяет MRIS динамически адаптироваться к изменениям в сетевой топологии, плотности трафика и внешним факторам, обеспечивая стабильную и высокопроизводительную работу сети.
Оценка эффективности и оптимизация: количественная оценка преимуществ
Для оценки эффективности многолучевых отражающих поверхностей (MRIS) используется ряд ключевых метрик, среди которых особое значение имеет суммарная скорость передачи данных R_{sum}. Данный показатель отражает общую пропускную способность системы и напрямую влияет на качество связи. Анализ, представленный на рис. 2, демонстрирует зависимость суммарной скорости передачи данных от количества элементов RIS, расположенных вне диагонали. Исследование показывает, что увеличение числа таких элементов способствует повышению R_{sum}, однако существует оптимальное значение, после которого дальнейший рост числа элементов не приводит к существенному улучшению производительности, что указывает на необходимость оптимизации конструкции MRIS для достижения максимальной эффективности и снижения вычислительной сложности.
Оптимизация конструкции и функционирования многолучевых отражающих поверхностей (MRIS) является ключевым фактором для достижения максимальных преимуществ при минимальной вычислительной сложности. Исследования показали, что тщательно подобранные алгоритмы управления MRIS способны значительно повысить общую производительность системы. Сравнение различных алгоритмов, представленное на рисунке 2, демонстрирует, что определенные подходы позволяют достичь более высокой скорости передачи данных и снизить энергозатраты на обработку сигнала. Таким образом, эффективная оптимизация не только улучшает ключевые показатели системы, но и делает внедрение MRIS более практичным и экономически выгодным решением для современных беспроводных сетей.
Многолучевые отражающие поверхности (MRIS) способны значительно повысить надежность беспроводной связи за счет улучшения отношения сигнал/помеха/шум (SINR). Увеличение SINR напрямую влияет на снижение вероятности обрыва связи (Outage Probability), поскольку более сильный полезный сигнал по сравнению с помехами и шумом позволяет поддерживать стабильное соединение даже в сложных условиях распространения радиоволн. Исследования показывают, что оптимизация конструкции и работы MRIS, направленная на максимизацию SINR, является ключевым фактором для обеспечения высокой доступности и стабильности беспроводных каналов, что особенно важно для критически важных приложений, требующих непрерывной связи.
Будущие направления: MRIS за пределами связи
Современные конструкции MRIS (Multiple-Input, Multiple-Output Reconfigurable Intelligent Surfaces) активно используют сложные матрицы формирования диаграммы направленности, такие как перестановочные блочно-диагональные и недиагональные матрицы, для дальнейшей оптимизации передачи сигнала. Эти матрицы позволяют более точно управлять направлением и формой радиоволн, фокусируя энергию сигнала в нужном направлении и минимизируя интерференцию. В отличие от традиционных методов, применение таких матриц обеспечивает повышенную гибкость и адаптивность к изменяющимся условиям беспроводной среды, что приводит к увеличению скорости передачи данных, снижению энергопотребления и повышению надежности связи. Использование перестановочных матриц позволяет создавать более сложные и эффективные схемы формирования диаграммы направленности, а недиагональные матрицы обеспечивают дополнительную степень свободы для управления сигналом, что особенно важно в сложных многолучевых средах.
Интеграция квантового машинного обучения представляет собой перспективный подход к значительному повышению эффективности систем многопользовательского множественного доступа с пространственным кодированием (MRIS). В отличие от традиционных алгоритмов, квантовые модели способны обрабатывать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности, что позволяет оптимизировать распределение ресурсов и обработку сигналов с беспрецедентной точностью. Использование квантовых алгоритмов для динамического назначения частотных диапазонов, мощности передачи и схем кодирования позволяет адаптироваться к изменяющимся условиям беспроводной среды в реальном времени, минимизируя помехи и максимизируя пропускную способность. Такой подход обеспечивает интеллектуальное управление беспроводной сетью, повышая надежность связи и улучшая пользовательский опыт, особенно в условиях высокой плотности пользователей и ограниченности ресурсов.
Исследования показали, что гибридные квантово-классические модели, такие как Q-ResNet34 и Q-ViT, демонстрируют значительное улучшение точности, оцениваемой на основе расстояния, по сравнению с классическими моделями, например ViT. Как видно из данных, представленных на рисунке 3, интеграция квантовых вычислений позволяет более эффективно обрабатывать информацию и повышать надежность определения местоположения или других параметров, требующих точной оценки расстояния. Данный подход открывает перспективы для создания более совершенных систем позиционирования и навигации, а также для повышения эффективности беспроводных сетей, где точность определения расстояния играет ключевую роль.
Перспективным направлением развития беспроводных сетей является интеграция многопользовательской ретрансляционной инфраструктуры (MRIS) с концепцией объединенного зондирования, связи и вычислений (ISCC), а также нетеррестриальными сетями. Такой симбиоз позволяет не только значительно расширить пропускную способность и снизить задержки, но и предоставляет возможность создания интеллектуальных систем, способных активно воспринимать окружающую среду и оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям. Использование нетеррестриальных сетей, включающих спутники и высотные платформы, обеспечивает покрытие в труднодоступных районах и расширяет географию применения MRIS-ISCC, открывая горизонты для развития таких приложений, как автономный транспорт, дистанционное зондирование Земли и мониторинг окружающей среды в режиме реального времени. Совместное функционирование этих технологий обещает создание принципиально новых беспроводных систем, способных не просто передавать данные, но и активно участвовать в решении сложных задач, требующих обработки информации и взаимодействия с физическим миром.
Исследование возможностей за пределы диагональных реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) для сетей 6G демонстрирует стремление к утонченности в беспроводных технологиях. Авторы справедливо отмечают, что расширение функциональности RIS за счет продвинутого формирования луча и интеграции с машинным обучением открывает новые горизонты для повышения покрытия и производительности сети. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов». В данном случае, исследование предлагает не просто набор решений, а методику для преодоления ограничений традиционных RIS, стремясь к более гибкой и эффективной архитектуре беспроводной связи. Истина заключается не в сложности реализации, а в ясности принципов, лежащих в основе системы.
Что дальше?
Исследование за рамками диагональных реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) неизбежно наталкивается на проблему избыточности. Каждая новая степень свободы, каждая утончённая схема формирования луча — это ещё один слой сложности, который необходимо оправдать реальной пользой. Иногда ясность — это минимальная форма любви, и следует помнить, что наиболее элегантные решения часто оказываются самыми эффективными.
Будущие работы, вероятно, сосредоточатся на интеграции этих поверхностей не только с машинным обучением, но и с другими технологиями, такими как интегрированная сенсорная связь. Однако, важно не утонуть в море возможностей. Поверхность, которая пытается делать всё, рискует не делать ничего хорошо. Совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать.
Истинный прогресс, возможно, заключается не в создании всё более сложных RIS, а в разработке алгоритмов, которые позволяют использовать их потенциал наиболее эффективно, учитывая ограничения реального мира. Задачей является не просто увеличение числа параметров, а поиск оптимальной конфигурации, которая максимизирует производительность и минимизирует энергопотребление. Это путь к настоящей простоте.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23400.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Российский рынок акций: Ралли продолжается? Анализ драйверов роста и рисков на 2026 год (26.12.2025 21:32)
- Лента акции прогноз. Цена LENT
- Российский рынок: между ростом потребления газа, неопределенностью ФРС и лидерством «РусГидро» (24.12.2025 02:32)
- Лучшие смартфоны. Что купить на Новый Год. Идеи для подарка в декабре 2025.
- Подводная съёмка. Как фотографировать под водой.
- HP Dragonfly Pro 2023 ОБЗОР
- Типы дисплеев. Какой монитор выбрать?
- Руководство для начинающих по Steam Deck — 7 вещей, которые нужно сделать в первую очередь, чтобы получить наилучшие впечатления от ваших игровых сессий.
- Ulefone Armor Mini 20T Pro ОБЗОР: беспроводная зарядка, большой аккумулятор
- Новые смартфоны. Что купить на Новый Год. Идеи для подарка в декабре 2025.
2025-12-30 13:54