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

技术摘要：通过随机化与机会调度在 5G NR 无线系统中实现无痛苦的实用 RIS 增益

问题陈述
可重构智能表面（RIS）通过控制无线传播环境，为增强超 5G 系统中的信号强度、覆盖范围和吞吐量提供了一条有前景的途径。然而，传统的 RIS 辅助系统通常依赖于显式的信道状态信息（CSI）估计，随后对 RIS 相位配置进行复杂优化以最大化信噪比（SNR）。在实际的多用户 5G 新空口（NR）环境中，这种方法在信道估计、计算复杂度和控制信令方面会产生显著的开销。此外，将基于优化的 RIS 设计集成到 5G NR 协议栈中——特别是考虑到 CSI 报告、调制与编码方案（MCS）选择以及介质访问控制（MAC）调度——可能会大幅削弱此类设计的理论增益。因此，迫切需要一种能够利用反射特性而无需显式 CSI 获取或实时相位优化的 RIS 策略。

方法论
本文提出并验证了一种低复杂度方法，其中 RIS 相位状态在预定义配置之间随机切换，独立于瞬时 CSI。由此产生的信道波动被 5G NR 原生的比例公平（PF）调度机制所机会性地利用。

1. 系统架构：作者开发了一个端到端 5G NR 测试床，将 OpenAirInterface（OAI）软件栈与自定义构建的专用 RIS 集成。该 RIS 是一个 32×32 均匀平面阵列（1024 个单元），工作在 5 GHz 频段，带宽为 300 MHz，利用一位 PIN 二极管进行相位切换。测试床使用 USRP B210 作为射频单元，并在时分双工（TDD）模式下运行，带宽为 40 MHz。
2. 随机化策略：RIS 并非针对特定用户优化相位，而是从基于用户设备（UE）角度方向导出的预定义采样分布中随机选择相位向量。RIS 配置在切换间隔 $T_s$ 内保持固定，然后切换到新的随机状态。
3. 机会调度：5G 基站（gNB）利用 PF 调度器。调度器选择具有最高 PF 度量（瞬时吞吐量除以长期平均吞吐量）的 UE 进行传输。长期平均值使用窗口大小为 $T_c$ 的指数加权移动平均（EWMA）进行更新。核心假设是，随机 RIS 切换产生的信道变化可被 PF 调度器利用，以选择具有有利瞬时条件的用户，从而在不进行显式协调的情况下获取 RIS 增益。
4. 理论框架：作者建立了一个理论模型，刻画 RIS 切换动态与 PF 调度之间的相互作用。他们分析了随着 PF 窗口 $T_c$ 增大系统吞吐量的收敛性，并推导了选择 $T_s$ 和 $T_c$ 以最大化吞吐量的设计指南。
5. 实验验证：实验在室内环境中进行，其中视直路径被阻挡，涉及两个 UE。研究评估了在不同 RIS 切换间隔（$T_s$）和 PF 平均窗口（$T_c$）下的参考信号接收功率（RSRP）、块错误率（BLER）、MCS 索引和吞吐量。

主要贡献

1. 端到端测试床：开发并展示了一个实时、空口（OTA）5G NR 系统，集成了基于 OAI 的 gNB 和物理构建的 RIS，在真实的协议栈环境中量化了性能增益。
2. 理论收敛性：分析证明（定理 1）表明，随着 PF 调度窗口 $T_c$ 变大，具有随机配置 RIS 的系统的长期吞吐量收敛于在轮询（RR）调度下由优化 RIS 实现的吞吐量。
3. 设计指南：分析推导（定理 2）建立了 PF 窗口 $T_c$、RIS 切换间隔 $T_s$、UE 数量以及 RIS 状态数量之间的关系。分析表明，$T_c$ 仅需随 UE 数量和 RIS 状态数量对数级扩展即可实现接近最优的吞吐量。
4. 实验验证：实证表明，随机调谐的 RIS 与 PF 调度配对时，其性能（RSRP、BLER、MCS、吞吐量）可与优化 RIS 设计相媲美，且无需 CSI 获取或相位优化的开销。
5. 对 UE 位置的鲁棒性：实验证据表明，即使 UE 位置任意（不一定与 RIS 波束成形方向对齐），随机化 RIS 系统也显著优于无 RIS 系统。

结果

• 性能增益：在单 UE 场景中，RIS 提供了 10–13 dB 的 RSRP 提升（功率增加超过 10 倍），使吞吐量从约 26 Mbps（无 RIS）提升至约 53 Mbps（有 RIS）。
• 吞吐量比较：在多 UE 调度场景中，带有 PF 调度的随机化 RIS 实现了接近“神谕辅助”基准（采用 RR 调度的优化 RIS）的吞吐量水平。具体而言，当 PF 窗口 $T_c = 10$ 秒且 RIS 切换间隔 $T_s = 5$ 秒时，系统实现了约 52 Mbps 的聚合吞吐量，显著优于无 RIS 基线（约 26 Mbps）以及带有随机 RIS 的轮询调度（约 40-48 Mbps）。
• 参数敏感性：实验证实，中等的 RIS 切换间隔（$T_s \approx 5-9$ 秒）能产生最佳吞吐量。如果 $T_s$ 过大，系统无法在平均窗口内探索 RIS 状态；如果 $T_s$ 过小，MCS 适应在 RIS 重新配置前没有足够的时间稳定。
• 公平性：尽管调度具有机会性，但系统保持了长期公平性，UE 在实验持续时间内获得了大致相等的时间片。

意义与主张
本文主张，将 RIS 集成到 5G 系统中并不一定需要巨大的复杂性或显式的 CSI 优化。关键要点是：随机化 RIS 操作结合原生的 5G NR 机会调度机制，足以实现通常归因于基于优化的 RIS 设计的大部分性能增益。

这种方法为现实世界的 RIS 部署提供了一条实用且可扩展的途径，因为：

• 它消除了显式 CSI 获取和相位优化的开销。
• 它不需要 RIS 与 5G NR 系统之间的协调。
• 它利用现有的 5G NR 调度基础设施（PF 调度器）来收获 RIS 效益。
• 即使 UE 位置任意且未与 RIS 波束成形方向完美对齐，它也能提供显著的性能提升。

作者得出结论，尽管他们的实验是在特定的室内双用户设置中进行的，但该概念可扩展到具有更多用户的大型实际多天线系统，为复杂的基于优化的 RIS 策略提供了一种可行的替代方案。