摘 要：車聯網作為未來智慧交通系統(tǒng)中的重要組成部分，對通信和感知的要求也越來越高。通信感知一體化（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＩＳＡＣ）作為車聯網方向極具潛力的一項技術，因可以解決通信場景下的位置感知問題而引起業(yè)內的廣泛關注。由于城市場景中電磁環(huán)境更加隨機和不可控，使得當前傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)架構已經無法滿足車－路側單元（Ｖｅｈｉｃｌｅ-ｔｏ-Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｖ２Ｉ）系統(tǒng)中的通信與感知需求。對此，考慮在傳統(tǒng)的Ｖ２Ｉ 系統(tǒng)加入智能反射面（Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ），將其與ＩＳＡＣ 技術結合，構建多徑場景下新的被動感知模型。深入分析了在新的被動感知模型下，ＲＩＳ 輔助ＩＳＡＣ 通信系統(tǒng)的抗多徑性能優(yōu)化。提出一種大尺寸ＲＩＳ 單元優(yōu)化分組方法，使部分單元參與信號的反射，并將單元優(yōu)化分組后的大尺寸ＲＩＳ 與相同單元數的小尺寸ＲＩＳ 進行系統(tǒng)性能對比。仿真結果表明，優(yōu)化設計大尺寸ＲＩＳ 實現了高于小尺寸ＲＩＳ 大約１． ５ ｂｉｔ ／ ｓ 的信號傳輸效率，在提升系統(tǒng)信號傳輸性能的同時有效地減少了信道的估計開銷。

關鍵詞：通信感知一體化；智能反射面；多徑；路徑損耗

中圖分類號：ＴＮ９２９． ５２ 文獻標志碼：Ａ

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０５－０９５８－０９

０ 引言

通信感知一體化（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＩＳＡＣ）［１］技術可以在通信的同時，實現高精度的被動位置感知［２－３］，這項技術在６Ｇ 和未來自動駕駛等領域擁有巨大的應用潛力，因此引起越來越多的關注。ＩＳＡＣ 系統(tǒng)的工作原理類似于聯合通信和雷達感知（Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｄａｒ Ｓｅｎｓｉｎｇ，ＪＣＲ）系統(tǒng)［４］，可以同時實現目標的感知和無線通信兩種功能［５］。然而，與ＪＣＲ 系統(tǒng)相比，ＩＳＡＣ 系統(tǒng)具備更多的功能、更簡單的系統(tǒng)架構、更低的時延以及更好的靈活性和擴展性等優(yōu)勢。目前ＩＳＡＣ 主要有兩種感知方式：一種是主動感知，即使用專用的雷達信號感測車輛位置信息［６］；另一種是被動感知，即通過無設備感測實現對目標參數的估計。然而，面對城市道路場景環(huán)境下無線傳播環(huán)境的高隨機性和高不可控性，簡單的ＩＳＡＣ 系統(tǒng)已經無法滿足當下汽車智能駕駛對通信質量以及感知靈敏度的需求。為了在城市場景中實現更高效、更高質量的感知和無線通信，本文考慮在使用ＩＳＡＣ 系統(tǒng)的智能交通基礎上，引入智能反射面（Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ）。

ＲＩＳ 是由大量無源反射單元構成的平面陣列，其表面的反射單元可以通過軟件程序控制，從而反射具有可調相移和增益的信號［７］，實現信道通道的性能優(yōu)化。目前已經有大量文獻研究各種ＲＩＳ 輔助網絡中的科學問題，包括信道建模［８］、信道估計［９］、物理層安全［１０］、傳感［１１－１２］、定位［１３］和全息多輸入多輸出［１４－１５］。文獻［１６］分析了ＲＩＳ 的信息傳輸能力，然后對系統(tǒng)進行改進，確認歸一化容量與每平方米的平均傳輸能量成線性比例關系。但是目前大多數關于ＲＩＳ 的理論工作都建立在假設發(fā)射機到ＲＩＳ 和ＲＩＳ 到接收機之間的信道可以獲得完美信道狀態(tài)信息。然而，在無設備的被動感知情況下，ＲＩＳ 的相關信道會受到大量多徑信號的影響，并且ＲＩＳ 的表面是由無源反射單元組成的，這也使得信道估計變得具有挑戰(zhàn)性。文獻［１７］提出了可以用于ＲＩＳ 信道估計的兩種方法：第一種方法是使用壓縮感知，從所進行的稀疏測量構建完整的信道狀態(tài)信息；第二種方法則利用有源元件測量的信道數據，訓練深度學習模型來與入射信號交互。這些研究為這一新興技術提供了越來越全面的介紹。然而，要使ＲＩＳ 不僅成為一項革命性的技術，而且在商業(yè)上取得成功，還有各種實際問題需要研究。盡管有大量關于ＲＩＳ 研究主題的文獻，但很少有研究關注ＲＩＳ 輔助無線通信系統(tǒng)的工程方面，這些研究還必須考慮與部署成本和兼容性相關的實際限制。

在ＩＳＡＣ 系統(tǒng)中布置ＲＩＳ，可以實現城市場景下傳播環(huán)境的可重構化［１８－１９］，極大地改善現有通信網絡的信號傳輸質量。例如，在調整ＲＩＳ 相移后，對反射信號進行建設性地疊加，來增加用戶處的接收信號功率。同樣，也可以通過控制ＲＩＳ 相移來減少干擾。該舉措在文獻［２０］中被進一步擴展，以考慮ＲＩＳ 處的離散相移，并通過聯合優(yōu)化無線接入點處的波束成形和ＲＩＳ 處的離散相移，來最小化接入點處所需的發(fā)射功率。隨著有關ＲＩＳ 的聯合技術的發(fā)展，通過接收ＲＩＳ 反射的通信信號來感測車輛的方法也在不斷地被開發(fā)中。文獻［７］將ＩＳＡＣ 與正交頻分復用的方法進行聯合使用，應用于移動目標的無設備感測方法，可以極大地優(yōu)化系統(tǒng)的感知能力。

當前所熟知的車載通信網絡已經開始考慮滿足各種車輛應用的需求，包括面向信息傳輸的安全性、實時性以及車載應用的娛樂性、穩(wěn)定性等。這些應用需求給現有的通信感知網絡帶來了巨大的挑戰(zhàn)。例如激光成像檢測和測距的數據密集型傳感器的引入導致車輛通信網絡必須支持Ｇｂｉｔ／ ｓ 以上的數據傳輸速率［２１］。毫米波滿足了這種極高數據速率所需要的系統(tǒng)帶寬，但是在車輛通信中利用擁有大帶寬的毫米波會面臨更高的路徑損耗，從而縮小了傳輸范圍。在文獻［２２］中已經提出了在實驗場景中部署多個ＲＩＳ 以輔助毫米波通信來克服這些挑戰(zhàn)。已有文獻簡要地考慮了使用ＲＩＳ 來輔助車輛網絡。例如在文獻［２３］中考慮了啟用ＲＩＳ 的車輛網絡，以提高物理層安全性；在文獻［２４］中探討了ＲＩＳ 輔助車輛網絡中的中斷分析。但是目前大多數的ＲＩＳ 輔助車輛網絡的模型架構都是基于車輛與基站之間的主動信息交互，從而定位其他車輛。相比于主動感知，在系統(tǒng)中使用毫米波結合被動感知可以有效利用其他車輛或設備的感知信息，減少對本車傳感器的依賴，提高感知效率。此外，通過無線通信獲取到本車傳感器無法覆蓋的區(qū)域的信息，也擴大了感知范圍。

本文首先針對車－路側單元（ＶｅｈｉｃｌｅｔｏＩｎｆｒａ-ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｖ２Ｉ）場景下ＲＩＳ 輔助ＩＳＡＣ 系統(tǒng)的多徑問題進行建模。路側單元通過被動感知的方式接收ＲＩＳ 反射的通信信號，實時感測車輛的位置。對ＲＩＳ處接收到的信號以及經過ＲＩＳ 反射的信號進行了詳細分析。研究發(fā)現，在被動感知方式下，ＲＩＳ 受到大量多徑信號的影響。已有實驗表明，除了固有的路徑損耗外，多徑信號干擾也會影響到路側單元接收端信號功率。因此，本文將重點研究系統(tǒng)中的路徑損耗和多徑信號引起的衰落問題，其中主要對目標車輛到ＲＩＳ 和ＲＩＳ 到路側單元這兩個信道進行具體的分析，最終得到路側單元處接收到的信號。在實驗中發(fā)現不管是對于路徑損耗還是多徑衰落，ＲＩＳ 的單元分布和單元數量都是主要的影響因素，對此將通過仿真實驗進行具體的分析。本文的主要貢獻如下：

① 提出了一種基于ＩＳＡＣ-ＲＩＳ 的無源車輛被動傳感系統(tǒng)，將該系統(tǒng)用于Ｖ２Ｉ 場景，使汽車與路側單元之間可以做到信息的高速傳輸處理，減少對本車傳感器的依賴，對該系統(tǒng)中經過多徑干擾以及路徑損耗后的信號進行了描述。

② 通過模擬算法計算經過ＲＩＳ 優(yōu)化相位和無ＲＩＳ 配置（隨機相位）下的信噪比來對系統(tǒng)的性能進行評估，并對相關重要參數進行介紹與計算。

③ 通過實驗圖像深入分析了在新的Ｖ２Ｉ 被動感知多徑場景下，ＲＩＳ 對ＩＳＡＣ 毫米波系統(tǒng)的通信性能優(yōu)化。實驗結果表明ＲＩＳ 的加入可以極大限度地提高系統(tǒng)信號的傳輸速率和抗多徑衰落能力，并且在實驗中創(chuàng)新性地發(fā)現，可以通過對擁有較大面積、較多單元的ＲＩＳ 進行單元的優(yōu)化分組，使其只有部分單元參與信號的反射，并將其與相同單元數的小型ＲＩＳ 做對比，最終發(fā)現其擁有高于小型ＲＩＳ 性能的同時有效減少了系統(tǒng)中的信道估計開銷。