Practical RIS Gain without the Pain via Randomization and Opportunistic Scheduling in 5G~NR Wireless Systems: Theory and Experiments

Resumen Técnico: Ganancia Práctica de RIS sin Dolor mediante Aleatorización y Programación Oportunista en Sistemas Inalámbricos 5G NR

Enunciado del Problema
Las Superficies Inteligentes Reconfigurables (RIS) ofrecen una vía prometedora para mejorar la intensidad de la señal, la cobertura y el rendimiento en sistemas más allá de 5G mediante el control de los entornos de propagación inalámbrica. Sin embargo, los sistemas asistidos por RIS convencionales suelen depender de la estimación explícita de la Información del Estado del Canal (CSI), seguida de una optimización compleja de las configuraciones de fase de la RIS para maximizar la Relación Señal-Ruido (SNR). En entornos prácticos multiusuario de 5G New Radio (NR), este enfoque incurre en una sobrecarga significativa en la estimación del canal, la complejidad computacional y la señalización de control. Además, integrar diseños de RIS basados en optimización en la pila de protocolos de 5G NR, específicamente teniendo en cuenta el informe de CSI, la selección del Esquema de Modulación y Codificación (MCS) y la programación de Control de Acceso al Medio (MAC), puede disminuir sustancialmente las ganancias teóricas de dichos diseños. Existe una necesidad crítica de estrategias de RIS que exploten las propiedades de reflectividad sin requerir la adquisición explícita de CSI ni la optimización de fase en tiempo real.

Metodología
Este trabajo propone y valida un enfoque de baja complejidad donde los estados de fase de la RIS se conmutan aleatoriamente entre configuraciones predefinidas, independientemente del CSI instantáneo. Las fluctuaciones del canal resultantes se explotan oportunamente mediante el mecanismo de programación Proporcionalmente Justo (PF) inherente a 5G NR.

1. Arquitectura del Sistema: Los autores desarrollaron un banco de pruebas 5G NR de extremo a extremo que integra la pila de software OpenAirInterface (OAI) con una RIS personalizada construida internamente. La RIS es una matriz plana uniforme de 32×32 (1024 elementos) que opera a 5 GHz con un ancho de banda de 300 MHz, utilizando diodos PIN de un solo bit para la conmutación de fase. El banco de pruebas utiliza USRP B210 como unidades de radio y opera en modo de Doble División por Tiempo (TDD) con un ancho de banda de 40 MHz.
2. Estrategia de Aleatorización: En lugar de optimizar las fases para usuarios específicos, la RIS selecciona aleatoriamente vectores de fase de una distribución de muestreo predefinida derivada de las direcciones angulares de los Equipos de Usuario (UE). La configuración de la RIS permanece fija durante un intervalo de conmutación $T_s$ antes de cambiar a un nuevo estado aleatorio.
3. Programación Oportunista: La Estación Base 5G (gNB) utiliza un programador PF. El programador selecciona el UE con la métrica PF más alta (rendimiento instantáneo dividido por el rendimiento promedio a largo plazo) para la transmisión. El promedio a largo plazo se actualiza utilizando una Media Móvil Ponderada Exponencialmente (EWMA) con un tamaño de ventana $T_c$. La hipótesis central es que la conmutación aleatoria de la RIS crea variaciones del canal que el programador PF puede explotar para seleccionar usuarios con condiciones instantáneas favorables, aprovechando así las ganancias de la RIS sin coordinación explícita.
4. Marco Teórico: Los autores desarrollaron un modelo teórico que caracteriza la interacción entre la dinámica de conmutación de la RIS y la programación PF. Analizaron la convergencia del rendimiento del sistema a medida que aumenta la ventana PF $T_c$ y derivaron directrices de diseño para seleccionar $T_s$ y $T_c$ con el fin de maximizar el rendimiento.
5. Validación Experimental: Se realizaron experimentos con dos UEs en un entorno interior donde el camino directo de línea de visión estaba bloqueado. El estudio evaluó la Potencia Recibida de la Señal de Referencia (RSRP), la Tasa de Error de Bloque (BLER), el índice MCS y el rendimiento bajo varios intervalos de conmutación de RIS ($T_s$) y ventanas de promediado PF ($T_c$).

Contribuciones Clave

1. Banco de Pruebas de Extremo a Extremo: El desarrollo y demostración de un sistema 5G NR en tiempo real y sobre el aire (OTA) que integra un gNB basado en OAI y una RIS construida físicamente, cuantificando las ganancias de rendimiento en un entorno de pila de protocolos realista.
2. Convergencia Teórica: Demostración analítica (Teorema 1) de que, a medida que la ventana de programación PF $T_c$ se vuelve grande, el rendimiento a largo plazo de un sistema con RIS configurada aleatoriamente converge al rendimiento logrado por una RIS optimizada bajo programación Round-Robin (RR).
3. Directrices de Diseño: Derivación analítica (Teorema 2) que establece la relación entre la ventana PF $T_c$, el intervalo de conmutación de RIS $T_s$, el número de UEs y el número de estados de RIS. El análisis muestra que $T_c$ solo necesita escalar logarítmicamente con el número de UEs y estados de RIS para lograr un rendimiento casi óptimo.
4. Verificación Experimental: Demostración empírica de que una RIS sintonizada aleatoriamente, cuando se combina con programación PF, logra un rendimiento (RSRP, BLER, MCS, rendimiento) comparable a los diseños de RIS optimizados, sin la sobrecarga de la adquisición de CSI ni la optimización de fase.
5. Robustez ante la Ubicación del UE: Evidencia experimental que muestra que incluso con ubicaciones de UE arbitrarias (no necesariamente alineadas con las direcciones de formación de haces de la RIS), el sistema RIS aleatorizado supera significativamente a un sistema sin RIS.

Resultados

• Ganancias de Rendimiento: En escenarios de un solo UE, la RIS proporcionó un aumento de 10–13 dB en la RSRP (un aumento de potencia >10×), lo que resultó en un impulso del rendimiento de ~26 Mbps (sin RIS) a ~53 Mbps (con RIS).
• Comparación de Rendimiento: En escenarios de programación multi-UE, la RIS aleatorizada con programación PF alcanzó niveles de rendimiento que se acercaron a la referencia "asistida por genio" (RIS optimizada con programación RR). Específicamente, con una ventana PF $T_c = 10$ s y un intervalo de conmutación de RIS $T_s = 5$ s, el sistema alcanzó un rendimiento agregado de 52 Mbps, superando significativamente la línea base sin RIS (26 Mbps) y la programación Round-Robin con RIS aleatoria (~40-48 Mbps).
• Sensibilidad a los Parámetros: Los experimentos confirmaron que un intervalo de conmutación de RIS intermedio ($T_s \approx 5-9$ s) produce el mejor rendimiento. Si $T_s$ es demasiado grande, el sistema no logra explorar los estados de RIS dentro de la ventana de promediado; si $T_s$ es demasiado pequeño, no hay tiempo suficiente para que la adaptación del MCS se estabilice antes de que la RIS se reconfigure.
• Equidad: A pesar de la naturaleza oportunista de la programación, el sistema mantuvo la equidad a largo plazo, con los UEs recibiendo intervalos de tiempo aproximadamente iguales durante la duración del experimento.

Significado y Afirmaciones
El artículo afirma que integrar una RIS en sistemas 5G no requiere necesariamente una complejidad sustancial ni una optimización explícita de CSI. La conclusión clave es que la operación aleatorizada de RIS, combinada con los mecanismos nativos de programación oportunista de 5G NR, es suficiente para entregar la mayoría de las ganancias de rendimiento comúnmente atribuidas a diseños de RIS basados en optimización.

Este enfoque ofrece un camino práctico y escalable para el despliegue de RIS en el mundo real porque:

• Elimina la sobrecarga de la adquisición explícita de CSI y la optimización de fase.
• No requiere coordinación entre la RIS y el sistema 5G NR.
• Aprovecha la infraestructura de programación existente de 5G NR (programador PF) para aprovechar los beneficios de la RIS.
• Proporciona mejoras significativas en el rendimiento incluso cuando las ubicaciones de los UE son arbitrarias y no están perfectamente alineadas con las direcciones de formación de haces de la RIS.

Los autores concluyen que, aunque sus experimentos se realizaron en una configuración específica interior de dos usuarios, el concepto se extiende a sistemas prácticos con múltiples antenas y un mayor número de usuarios, presentando una alternativa viable a las estrategias de RIS complejas basadas en optimización.