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Rekonfigurierbare Intelligente Oberflächen: Eine moderne Lösung für die drahtlose Kommunikation

Erfahre, wie RIS drahtlose Netzwerke in komplexen Umgebungen verbessert und die Konnektivität steigert.

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Inhaltsverzeichnis

Rekonfigurierbare Intelligente Oberflächen (RIS) sind eine neue Technologie im Bereich der drahtlosen Kommunikation. Sie bestehen aus vielen kleinen Elementen, die man Unit-Cells nennt und die die Art und Weise verändern können, wie Signale gesendet und empfangen werden. Durch die Anpassung dieser Oberflächen können wir die Leistung drahtloser Netzwerke verbessern, besonders in komplexen Umgebungen wie Städten. In diesem Artikel erklären wir, wie RIS funktionieren und warum sie in modernen Kommunikationssystemen wichtig sind.

Was ist ein Unit-Cell?

Ein Unit-Cell ist das grundlegende Bauelement eines RIS. Jedes Unit-Cell ist so gestaltet, dass es mit Radiowellen interagiert und kann mit elektronischen Bauteilen wie Dioden angepasst werden. Wenn viele Unit-Cells zusammen angeordnet sind, bilden sie eine Oberfläche, die eingehende Signale manipulieren kann. Die Grösse und das Design dieser Unit-Cells sind wichtig, da sie bestimmen, wie effektiv das RIS arbeiten kann.

Wie funktionieren RIS?

RIS funktionieren, indem sie die Richtung und Stärke von Radiosignalen ändern. Wenn ein drahtloses Signal an der Oberfläche ankommt, können die Unit-Cells es reflektieren oder umleiten. Um dies zu erreichen, verwendet das RIS einen Steuerkreis, der den Zustand jedes Unit-Cells verwaltet. Je nach Konfiguration kann das RIS verschiedene Signal Muster erzeugen, um unterschiedliche Bereiche oder Nutzer zu erreichen.

Signalarten

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Signalen, wenn man mit RIS arbeitet: Punktquellen und Planwellenquellen. Eine Punktquelle ist ein einzelner Standort, von dem ein Signal kommt, wie ein Mobilfunkmast. Eine Planwellenquelle verteilt das Signal gleichmässig über ein Gebiet, ähnlich wie eine Glühbirne einen Raum beleuchtet. Je nach Signaltyp passt das RIS seine Funktionsweise an, um die besten Ergebnisse zu liefern.

Anwendungen von RIS

Städte

In stark belebten Städten können Signale oft durch Gebäude und andere Hindernisse blockiert werden. RIS können helfen, die Kommunikation in diesen Umgebungen zu verbessern, indem sie mehrere Signalpfade schaffen. Das bedeutet, selbst wenn ein Pfad blockiert ist, können andere das Signal weitertragen, was Ausfälle reduziert und die Netzwerkleistung insgesamt verbessert.

Innenanwendungen

In Gebäuden können traditionelle Signale Schwierigkeiten haben, die Nutzer zu erreichen, aufgrund von Wänden und Möbeln. RIS können sich dynamisch anpassen, um günstige Bedingungen für das Durchlassen von Signalen zu schaffen, und somit eine bessere Konnektivität für Geräte drinnen sicherstellen.

Drahtlose Kommunikationssysteme

Das Hauptziel von RIS ist es, drahtlose Kommunikationssysteme zu verbessern. Durch die Optimierung der Art und Weise, wie Signale gesendet und empfangen werden, können wir schnellere Datenraten und zuverlässigere Verbindungen erreichen. Das ist wichtig, da die Nachfrage nach Highspeed-Internet immer weiter steigt.

Herausforderungen beim Entwerfen von RIS

Es gibt mehrere Herausforderungen beim Entwerfen von RIS, hauptsächlich in Bezug auf das Design der Unit-Cells und die Leistungsanforderungen.

Design der Unit-Cells

Das Design jedes Unit-Cells hat einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des RIS. Unterschiedliche Formen und Grössen können zu unterschiedlichen Fähigkeiten führen, Signale zu reflektieren. Ausserdem beeinflusst die Anordnung der Unit-Cells, wie sie mit eingehenden Signalen interagieren, was entscheidend für die Gesamtwirkung des RIS ist.

Komplexität des Steuerkreises

Die Verwaltung jedes Unit-Cells erfordert einen Steuerkreis, der Signale sendet, um ihre Zustände anzupassen. Mit steigender Anzahl der Unit-Cells wächst auch die Komplexität des Steuerkreises. Das kann zu höheren Kosten und Herausforderungen bei der Umsetzung führen. Ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Komplexität zu finden, ist entscheidend.

Leistungsanforderungen

Obwohl RIS als passive Technologie angesehen wird, benötigen die Steuerkreise trotzdem Energie. Mit der steigenden Anzahl der Unit-Cells wächst auch der Energiebedarf zu ihrer Bedienung. Das wirft Fragen auf, wie man eine effiziente Energienutzung aufrechterhalten kann, während man sicherstellt, dass das RIS effektiv arbeitet.

Benchmarking-Rahmen für RIS

Um die Leistung verschiedener RIS-Designs zu bewerten, kann ein Benchmarking-Rahmen eingerichtet werden. Dieser Rahmen umfasst verschiedene Strahlungsmuster, die gängige Szenarien in städtischen Umgebungen darstellen. Durch den Vergleich von RIS mit diesen Mustern können wir ihre Fähigkeit beurteilen, effektive Signalübertragungen zu erzeugen.

Wichtige Leistungskennzahlen

Die wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der RIS-Leistung umfassen:

  • Direktivitätsfehler (DE): Das misst, wie genau das RIS die gewünschte Signalrichtung reproduziert.

  • Normalisierte mittlere quadratische Abweichung (NMSE): Das quantifiziert den allgemeinen Fehler zwischen den erreichten und beabsichtigten Signalen in allen Richtungen.

  • Seitenlappenverhältnis (SLR): Das bewertet das Verhältnis des Hauptsignal-Lappens zu unbeabsichtigten Seitenlappen, wobei wir möchten, dass die Hauptlappen deutlich stärker sind als die Seitenlappen.

Vergleich verschiedener RIS-Designs

Durch die Nutzung eines Benchmarking-Rahmens können wir mehrere RIS-Designs anhand ihrer Unit-Cell-Konfigurationen vergleichen. Hier werden wir verschiedene Designs betrachten, die Ein-Bit- und Zwei-Bit-Steuermechanismen nutzen.

Ein-Bit-Steuerdesign

Ein-Bit-Steuerdesigns verwenden einen einzigen Zustand für ihre Unit-Cells. Das bedeutet, jedes Unit-Cell kann entweder ein- oder ausgeschaltet werden. Obwohl es einfacher ist, kann dieses Design Schwierigkeiten haben, komplexere Signal Muster zu erstellen, was zu Problemen wie Quantisierungs-Lappen führt, wo unbeabsichtigte Signale auftreten.

Zwei-Bit-Steuerdesign

Zwei-Bit-Steuerung ermöglicht mehr Zustände innerhalb jedes Unit-Cells, was zu präziserer Signalsteuerung führen kann. Dieses Design ist komplexer, hat aber das Potenzial, besser funktionierende Strahlungsmuster zu erzeugen. Es kann Probleme wie Quantisierungs-Lappen vermeiden, was es vorteilhaft für herausfordernde Umgebungen macht.

Auswirkungen der Gruppierung von Unit-Cells

Um die Komplexität der Steuerkreise zu reduzieren, können Unit-Cells zusammengefasst werden. Während dieser Ansatz das Management vereinfacht, könnte er auch die Fähigkeit des RIS beeinträchtigen, genaue Signale zu erzeugen. Der Kompromiss zwischen einfacher Steuerung und optimaler Leistung ist eine entscheidende Überlegung beim Design von RIS.

Leistungsevaluation

Die Bewertung der Leistung verschiedener RIS-Designs unter unterschiedlichen Bedingungen ist wichtig, um ihre Fähigkeiten zu verstehen. Durch Tests gegen etablierte Benchmarks können wir erkennen, welche Designs in spezifischen Szenarien am besten abschneiden.

Ergebnisse ohne Gruppierung

Wenn einzelne Unit-Cells separat gesteuert werden, ist die Leistung von RIS tendenziell besser. Jedes Unit-Cell kann optimal auf eingehende Signale reagieren, was eine grössere Genauigkeit bei der Erzeugung gewünschter Strahlungsmuster ermöglicht.

Ergebnisse mit Gruppierung

Wenn jedoch Unit-Cells gruppiert werden, sinkt die Leistung im Allgemeinen. Das ist besonders bei Designs offensichtlich, die anfangs schlecht abschneiden, da die Gruppierung ihre Einschränkungen verschärfen kann. Im Gegensatz dazu können fortgeschrittene Designs auch bei gruppierter Steuerung noch zufriedenstellende Ergebnisse liefern.

Fazit

Rekonfigurierbare Intelligente Oberflächen stellen einen signifikanten Fortschritt in der drahtlosen Kommunikationstechnologie dar. Durch die Ermöglichung besserer Signalsteuerung und -weiterleitung ebnen sie den Weg für verbesserte Konnektivität, insbesondere in städtischen Umgebungen. Mit fortschreitender Forschung und Entwicklung wird das Potenzial von RIS zur Verbesserung drahtloser Netzwerke immer deutlicher. Das Gleichgewicht zwischen Designkomplexität, Leistungsanforderungen und Signalperformance wird entscheidend sein, um die vollen Vorteile dieser Technologie in der Zukunft zu realisieren.

Originalquelle

Titel: Reconfigurable Intelligent Surfaces: Interplay of Unit-Cell- and Surface-Level Design and Performance under Quantifiable Benchmarks

Zusammenfassung: The ability of reconfigurable intelligent surfaces (RIS) to produce complex radiation patterns in the far-field is determined by various factors, such as the unit-cell's size, shape, spatial arrangement, tuning mechanism, the communication and control circuitry's complexity, and the illuminating source's type (point/planewave). Research on RIS has been mainly focused on two areas: first, the optimization and design of unit-cells to achieve desired electromagnetic responses within a specific frequency band; and second, exploring the applications of RIS in various settings, including system-level performance analysis. The former does not assume any specific radiation pattern on the surface level, while the latter does not consider any particular unit-cell design. Both approaches largely ignore the complexity and power requirements of the RIS control circuitry. As we progress towards the fabrication and use of RIS in real-world settings, it is becoming increasingly necessary to consider the interplay between the unit-cell design, the required surface-level radiation patterns, the control circuit's complexity, and the power requirements concurrently. In this paper, a benchmarking framework for RIS is employed to compare performance and analyze tradeoffs between the unit-cell's specified radiation patterns and the control circuit's complexity for far-field beamforming, considering different diode-based unit-cell designs for a given surface size. This work lays the foundation for optimizing the design of the unit-cells and surface-level radiation patterns, facilitating the optimization of RIS-assisted wireless communication systems.

Autoren: Ammar Rafique, Naveed Ul Hassan, Muhammad Zubair, Ijaz Haider Naqvi, Muhammad Qasim Mehmood, Chau Yuen, Marco Di Renzo, Merouane Debbah

Letzte Aktualisierung: 2023-04-04 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2304.01843

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.01843

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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