本文是一篇博士论文，本文首先通过RIS辅助近场定位和功率优化研究，验证了RIS在协助感知方面的优势。然后，针对目标位置以及传输信道具有不确定性的情况，开展了RIS辅助联合定位和通信、联合感知和通信系统的鲁棒资源分配方法研究。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
无线通信技术不断的革新与进步，促进了自动驾驶、人机交互、智慧工厂、远程医疗等垂直行业的发展。为了满足新兴行业日益增长的需求以及高质量的用户服务体验，下一代无线通信（6G）系统提供通信服务的同时还应具备内生的感知能力（包括对目标位置的确定、状态的判断以及趋势的预测），实现物理世界和数字世界之间的互通[1,2]。事实上，以往几代无线通信系统已经凭借大带宽和大规模天线阵列技术实现了高精度、高分辨率的感知服务。但传统感知与通信系统往往是分立的，这无疑增加了硬件成本以及资源开销。随着研究的深入，研究人员发现联合感知和通信（JSAC, Joint sensing and communication）技术通过共享硬件和信号处理模块，能够以较低的成本和功耗在同一系统上集成感知和通信服务，这为实现6G万物互联互通的愿景提供了技术支撑。
JSAC技术研究的核心是如何分配有限的无线电资源（包括功率、波束、载波等）使感知和通信性能最大化，或是如何在保证感知和通信性能前提下最小化能量开销。然而无线电资源通常是有限的，即使是最优的资源分配算法也只能在一定范围内提升JSAC系统的性能。此外，在当前的JSAC系统优化范式中，无线电环境是一个不可控的因素，信号在传播时往往会受到障碍物或者散射体的影响而产生严重的衰减，进而影响系统的感知和通信服务质量[3]。因此，迫切需要一种新的技术，在不增加现有无线电资源的前提下，以低成本、低复杂度、低功耗的方式改变无线电传播条件，提升JSAC系统的服务质量和能效。
可重构智能表面（RIS, Reconfigurable intelligent surface）作为一种新兴的技术，可以通过控制低功耗、低成本反射单元的相位，实现无线电环境的重塑和控制，为解决上述JSAC研究中存在的问题提供一种思路。近期相关研究表明，在现有JSAC系统中布置RIS，并且对无线电资源以及RIS相位进行合理的设计，能够显著提升系统的感知和通信性能以及能量效率。然而，尽管有关RIS辅助JSAC的研究取得了显著的进展，但仍存在许多开放性的问题未被探索，如缺乏具有信息不确定性的资源分配策略，未见可实现近场区域位置感知的方法等。
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1.2 国内外研究现状
自RIS的雏形—“智能墙面”的概念提出以来[4,5]，RIS便以具有能够增强通信性能和拓宽覆盖范围等特性受到了学术界和产业界越来越多的关注。研究初期，RIS主要用于实现更高速率的通信服务应用[6-8]。随着研究的深入，利用RIS进行隐蔽通信[9]、安全通信[10]、散射通信[11]、室内定位[12]等方向的研究大量涌现。RIS从最初的理论研究逐步与高铁[13,14]、空天地一体化[15,16]、海洋[17]、智能交通[18]等实际应用结合，提升了现有系统的感知与通信服务质量。本节首先对RIS的硬件结构和特点进行简单的概述，随后主要介绍基于RIS的感知与通信技术方向的国内外研究现状，重点关注RIS辅助无线定位、RIS辅助联合定位和通信、RIS辅助JSAC三个方面的研究。
1.2.1 可重构智能表面概述
RIS也被成为智能反射表面[6,19]（IRS, Intelligent Reflecting Surface）、大型智能表面[20]（LIS, Large Intelligent Surface），是一种人造可编程的二维薄面。不同于传统的阵列天线系统，RIS利用大量独立、低成本的反射单元改变入射无线电波的电磁特性，重塑基站到用户端之间的信道条件，使出射信号可以在预期方向上实现相干聚焦。
如图1.1展示了一种被广泛采用的RIS理论硬件结构，其为三层结构：反射单元层、保护层以及电路层。反射单元层是由大量无源反射元素构成，可以直接与入射信号相作用。每个反射原件都是由低成本的亚波长可编程材料制作而成，支持多频段工作。保护层是由铜板构成，其作用是为了防止能量泄露。电路层是一块与控制器相连的控制电路板，其作用是根据控制器反馈的指令调节反射元素的电磁特性。一般来说，RIS对传播环境的重构是通过联合控制每个反射单元相位来实现的。为了实现这个目的，每个元件中都被嵌入一个开关二极管。利用控制器设置不同的偏置电压，二极管可以在“开”和“关”状态之间互相切换，进而可以实现各反射单元的相位设置。
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第2章 理论基础
2.2 感知与通信基本理论
2.2.3 波束成形技术
波束成形（Beamforming）技术通过设计多天线的振幅和相位，能够将基站/雷达发射的信号以定向、能量集中的方式发送给无线通信用户或雷达感知目标。这项技术可以有效提高接收端的信噪比，同时消除不必要的干扰。
图2.1对波束成形技术进行简要示意。假设输入信号为1sN×路数据流s，图中涉及的数据处理代表波束成形，将其表示为一个t sN ×N的矩阵V。经过波束成形后发送天线出的发射信号可以表示为x=Vs。从以上过程中可以看出，波束成形本质上就是把原始输入信号改变幅度相位后再进行叠加，从而得到预期的信号结构。同样的，接收天线可以通过设计接收波束成形将经过信道H传输后的信号恢复为1sN×路数据流。
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2.3 优化理论
2.3.1 引言
优化理论是一个重要的数学分支，考虑的问题是在一定约束条件和目标下，从一组可行选项中找到最佳可能的解决方案或结果，其为数学、工程学、经济学等各学科的设计与分析提供了一个系统的求解框架。在通信和感知领域，许多问题可以建模为优化问题。然后利用优化理论找到满足约束条件（如最大发射功率，RIS单位模限制等）的最优变量值（如功率、RIS相移矩阵、波束向量等），实现目标函数的最大化（如可达速率）或最小化（如CRLB）。优化问题具有多种类型，主要包括：线性规划、凸优化、整数规划、鲁棒优化以及多目标优化等等。本节将针对本文中所涉及的凸优化理论和鲁棒优化理论等相关知识进行概述。
2.3.2 凸优化理论
凸优化是指受凸（凹）约束的凸（凹）目标函数的最小（大）化。由于凸问题的局部最优解也是其全局最优解，并且可以采用严格的最优性条件和对偶定理验证最优解，因此在通信和感知应用中具有重要意义[74,75]。通常，对于具有非凸形式的问题，在实际求解过程中需要将非凸约束条件或者目标函数转换为凸的形式，然后借助凸优化中强大的数值算法对其进行求解。接下来，本节将从最基础的凸集出发，介绍基本凸优化概念和常用凸优化模型。
对于任意一个凸优化问题，其全局最优解集始终是凸的，并且每个局部最优解也是全局最优解。凸优化问题具有许多优势：在过去几十年的发展中，凸优化问题的理论、算法和求解工具都趋于完善，使得凸优化问题的求解事半功倍。此外，对于凸优化问题，存在一个广泛的对偶证明，这导致存在一个不可行凸优化问题的可计算数学证明。因此，用于求解凸优化问题的求解器要么返回最优解，要么以对偶向量的形式返回不可行的说明。在实际的工程应用中，这对于识别过于苛刻的约束条件是十分有意义的。
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第3章 RIS辅助近场区域定位与功率分配 ............................. 21
3.1 引言 .......................................... 21
3.2 RIS辅助近场区域定位模型 ............................ 22
第4章 RIS辅助联合定位和通信系统的鲁棒资源分配 ..................... 41
4.1 引言 ............................... 41
4.2 系统模型 ................................... 42
第5章 RIS辅助联合感知与通信系统的鲁棒波束成形 ..................... 67
5.1 引言 ..................................... 67
5.2 系统模型与不完美信息表述 ........................... 67
第5章 RIS辅助联合感知与通信系统的鲁棒波束成形
5.1 引言
通过在不同频段排他性地进行通信和定位服务，第4章实现了基于频分方案的RIS辅助联合位置感知和通信服务。在上一章的基础上，本章将进一步地考虑一个RIS辅助JSAC系统。与前一章不同的是，本章考虑采用DFRC基站以一种高频谱利用率的方式在同一频段为系统提供联合的感知和通信服务。近期一些研究工作探索了RIS在JSAC系统中的应用[60-67]。这些工作通常为RIS辅助的JSAC系统制定一个联合波束成形和RIS相位设计问题，以在保证感知或通信性能的前提下最大化另外一个服务的质量。
当前大部分工作的波束成形以及相位设计方案依赖于完美的CSI和目标位置信息。事实上，这些信息在实际场景中往往是很难获得的。为了解决上述问题，本章将考虑一个CSI和位置信息具有不确定情况下的RIS辅助JSAC系统的联合波束成形和相位设计问题。其目的是在保证通信用户服务质量的前提下最大化雷达感知的性能。与现有的RIS辅助通信系统鲁棒波束成形研究不同[106-109]，本章在单一CSI误差模型的基础上，拓展了一个混合CSI误差模型。具体而言，考虑两种不同类型的CSI误差：有界CSI误差模型、混合有界-矩CSI误差模型。然后，根据不同的CSI模型分别建模两个鲁棒波束成形问题：最坏情况鲁棒（WCR, Worst-case robust）波束成形问题、混合机会约束-最坏情况鲁棒（MCWR, Mixed chance-constrained and worst-case robust）波束成形问题。对于WCR波束成形问题，首先通过S-引理处理原问题中的半无限约束，接着提出一个SCA算法获得原始问题的次优解。对于MCWR波束成形问题，首先采用CVaR 方法处理机会约束，然后通过广义S-引理解决有界CSI误差引起的半无限不等式约束。最后，拓展提出的SCA算法对释放后的问题进行求解。
本章内容安排如下：5.2节描述RIS辅助JSAC系统模型以及CSI和位置信息误差模型；5.3节建立WCR波束成形问题，并提出相应的求解方法；5.4节提出MCWR波束成形问题并对其进行求解；5.5节通过数值结果验证了所提出方法的有效性；最后，5.6节对本章内容进行总结。
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第6章 总结和展望
6.1 全文总结
联合感知和通信技术为实现6G系统万物互联互通的愿景提供了技术支撑，但如何在有限的无线电资源下最大化JSAC系统的感知和通信性能一直是研究人员关注的重点。随着RIS技术的发展，基于RIS辅助的JSAC策略为解决上述问题提供了思路。尽管当前一些工作取得了令人满意的结果，但仍存在一些开放性的问题值得被探索，如：如缺乏具有信息不确定性的资源分配策略；未见可实现近场区域位置感知的方法等。围绕上述问题，本文首先通过RIS辅助近场定位和功率优化研究，验证了RIS在协助感知方面的优势。然后，针对目标位置以及传输信道具有不确定性的情况，开展了RIS辅助联合定位和通信、联合感知和通信系统的鲁棒资源分配方法研究。全文主要工作集中于以下三个方面:
（1）针对近场定位系统视距链路受损的情况，提出基于RIS辅助的近场区域定位策略和功率分配方法。本论文引入了RIS辅助感兴趣区域定位框架，可以有效地避免由于目标位置变化而需要频繁调整RIS相位的问题。具体而言，为了量化区域定位方法的性能，首先推导了平方位置误差界作为系统的定位性能指标。然后，通过平均定位精度概念和鲁棒优化思想，分别建立了两种区域RIS相位优化策略，并提出了相应的算法对其进行求解。为了验证所设计的RIS相位对定位算法性能的影响，提出了一种基于最大似然的近场RIS辅助定位算法。最后，通过建立多目标定位功率优化问题，研究RIS辅助区域定位系统中定位精度与系统能耗之间的关系。仿真结果显示RIS可以在视距链路缺失时实现对近场目标的定位。此外，RIS在能效方面的优势也在仿真实验中得到了验证。
（2）针对同步定位通信系统高服务性能需求，本文提出一种RIS辅助多用户联合定位和通信系统的鲁棒资源分配新方案。在JLAC系统中，由于不同服务排他性地占据频率以及时间资源，定位和通信性能往往得不到保证。本文考虑在JLAC系统中放置一块RIS以提升多用户的服务质量。考虑统计位置误差模型，将联合子载波组、子载波、波束和RIS相位优化问题建立为统计双目标形式以同时最大化定位和通信服务性能。为了求解所构建的高度非凸问题，首先推导期望可达速率的解析表达式，并通过提出的联合接续凸近似策略获得原始问题的次优解。此外，本项内容还推导了波束向量和RIS相位变量的闭式解，进一步降低了算法的计算复杂度。仿真实验结果表明所提出的RIS辅助策略可以在不消耗额外能量的前提下同步提高定位和通信性能。
参考文献（略）