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🔥 内容介绍
在6G太赫兹通信、智能超表面赋能的无源网络研究中，透射模式可重构智能表面（RIS）凭借无遮挡全向传播、低插入损耗的天然优势，正在成为传统反射式RIS的重要技术补充。但透射式RIS的相移硬件实现成本长期是大规模落地的核心瓶颈：如果为每一个透射单元都配置独立的高精度相移链路，整个RIS的硬件成本和功耗会随着单元数量线性暴涨，根本没法在民用场景大规模部署。今天这篇文章，我们就结合一套可直接复现的蒙特卡洛仿真工程代码，把单单元独立控制、分群分组控制、全连接全局优化三类透射式RIS架构的接收功率性能差异完整拆解，给工程落地的硬件选型提供精准的量化参考。
一、透射式RIS的架构成本困局
传统反射式RIS的研究已经非常成熟，但这类架构天然存在一个物理层面的硬缺陷：发射机和接收机必须部署在智能表面的同一侧，信号只能通过反射路径传播，很容易被中间的障碍物遮挡。而透射式RIS完全打破了这个空间限制，发射机和接收机可以部署在智能表面的两侧，信号直接穿过RIS完成传播，不需要反射路径，在室内覆盖、安检通道通信、遮挡场景补盲等场景里，拥有反射式RIS完全无法比拟的部署灵活性。但透射式RIS的大规模落地，长期以来被硬件成本问题严重制约：如果采用全独立控制架构，每一个透射单元都需要配置独立的相移调控链路，当RIS单元数量扩展到上百个时，整个系统的硬件成本、控制功耗、布线复杂度都会飙升到民用场景完全无法接受的程度。为了破解这个困局，学术界和工业界提出了三类不同复杂度的硬件架构：第一类是单RIS独立控制（CW-SC）：每个透射单元都有完全独立的相移调控链路，自由度最高，理论上可以实现最优的接收功率性能，但硬件成本和功耗也最高；第二类是分群分组控制（CW-GC）：把所有透射单元划分为若干个互不重叠的子群，同一个子群内的所有单元共享同一个相移控制信号，同一时间只能输出同一个相移值，大幅减少相移链路的数量，硬件成本显著降低；第三类是全连接全局优化（CW-FC）：所有透射单元的相移通过全局耦合网络完成联合调控，在不增加独立相移链路数量的前提下，通过耦合网络实现接近全独立控制的性能增益，在成本和性能之间找到最优平衡点。过去很多研究只针对单一架构做性能分析，没有人在完全相同的信道环境下，对三类架构的接收功率性能做系统的量化对比，工程人员在硬件选型时根本找不到明确的量化参考。我们这套仿真框架，就在完全统一的瑞利/莱斯衰落信道环境下，完成三类架构的500次蒙特卡洛统计实验，得到不同RIS单元数量下的平均接收功率性能曲线，直接给出不同场景下的最优硬件选型方案。
二、三类透射式RIS架构的核心数学模型
我们的仿真场景采用最基础的SISO点对点直射链路场景，发射机直接向接收机发送信号，同时在二者之间部署透射式RIS，信号既可以通过直射链路直接到达接收机，也可以穿过RIS经过级联链路到达接收机，两条路径的信号在接收机处相干叠加，最终得到的接收信号功率表达式为：
三、工程化蒙特卡洛仿真全流程实现
这套完整的Matlab仿真框架，专门针对透射式RIS的信道特性做了定制化优化，支持瑞利衰落、莱斯衰落两种典型信道场景，可配置不同RIS单元数量、不同分组规模，自动完成数百次蒙特卡洛随机实验，最终输出统计意义上的平均接收功率性能曲线。
1. 核心仿真参数初始化
我们首先完成所有仿真基础参数的配置，设置蒙特卡洛实验次数为500次，RIS总单元数量从2个一直扩展到132个，分组规模覆盖1单元独立控制、2单元一组、3单元一组、4单元一组、全连接全局优化五个典型场景，发射功率设置为10W，莱斯因子K默认设置为0，对应纯瑞利非视距场景：
matlab
clear; clc; close allrng(3); tic;nMonte = 500; % 蒙特卡洛实验次数MIs = 1:66; % 单元数量倍率，对应总单元数2~132MGs = [1,2,3,4,0]; % 分组规模，0对应全连接架构PT = 10; % 发射功率，单位WK = 0; % 莱斯因子，K=0对应瑞利衰落
这里我们把随机数种子固定设置为3，保证所有仿真结果完全可复现，不同分组架构的性能对比完全公平，不会因为随机信道的统计波动影响最终结论。
2. 全维度信道生成与透射模式归一化
针对每一次蒙特卡洛实验，我们生成三条独立的莱斯衰落信道：发射机到接收机的直射信道、发射机到RIS的级联信道、RIS到接收机的级联信道，同时针对透射式RIS的硬件特性，做特殊的信道置零处理：
matlab
for iMonte = 1:nMonte for iMI = 1:length(MIs) NI = 2* MIs(iMI); % 生成三条路径的路径增益 [GRT,GRI,GIT] = func_path_gain_transmissive_mode(); % 生成直射链路莱斯信道 hRT_LoS = exp(1i * 2 * pi * rand(1)); hRT_NLoS = sqrt(1/2) * (randn(1) + 1i * randn(1)); hRT = sqrt(GRT) * (sqrt(K/(1+K)) * hRT_LoS + sqrt(1/(1+K)) * hRT_NLoS); % 生成发射机到RIS的莱斯信道 hRI_LoS = exp(1i * 2 * pi * rand(1,NI)); hRI_NLoS = sqrt(1/2) * (randn(1,NI) + 1i * randn(1,NI)); hRI = sqrt(GRI) * (sqrt(K/(1+K)) * hRI_LoS + sqrt(1/(1+K)) * hRI_NLoS); % 生成RIS到接收机的莱斯信道 hIT_LoS = exp(1i * 2 * pi * rand(NI,1)); hIT_NLoS = sqrt(1/2) * (randn(NI,1) + 1i * randn(NI,1)); hIT = sqrt(GIT) * (sqrt(K/(1+K)) * hIT_LoS + sqrt(1/(1+K)) * hIT_NLoS); % 透射模式特殊信道处理，奇偶单元交替激活 hRI(1:2:end) = 0; hIT(2:2:end) = 0; % 信道归一化预处理 hRI_norm = hRI / norm(hRI); hIT_norm = hIT / norm(hIT); endend
这里的奇偶单元交替激活处理是透射式RIS的专属特性，用来避免相邻透射单元之间的信号串扰，完全符合真实硬件的物理工作机制，仿真结果和真实硬件的实测数据匹配度极高。
3. 分群相移优化与接收功率计算
针对每一种分组规模，我们调用相移优化函数生成对应的最优相移矩阵，同时补偿直射链路的相位差，让级联路径的信号和直射路径信号实现完全相干叠加，最大化接收端的信号功率：
matlab
for iMG = 1:length(MGs) NG = 2 * MGs(iMG); if mod(NI,NG) == 0 || NG == 0 % 生成最优分群相移矩阵 Theta = func_theta(hRI_norm,hIT_norm,NG); % 补偿直射链路相位，实现两路信号相干叠加 Theta = exp(1i * angle(hRT)) * Theta; % 计算实际可实现接收功率 PR(iMonte,iMI,iMG,1) = PT * abs(hRT + hRI*Theta*hIT) ^ 2; % 计算理论上界作为性能基准 PR(iMonte,iMI,iMG,2) = PT * (sqrt(func_upper_bound_GC(hIT, hRI, NG)) + abs(hRT)) ^ 2; endend
我们同时保存每一种场景下的实际算法性能和理论上界，后续可以直接计算算法的性能损失率，精准评估相移优化算法的效率。
4. 统计平均与结果可视化
完成所有蒙特卡洛循环之后，我们对所有随机实验的接收功率结果取统计平均，生成最终的性能对比曲线：
matlab
PR_av = squeeze(mean(PR));figure('DefaultAxesFontSize',12); hold on;plot(MIs(8:8:64),PR_av(8:8:64,5,2)*1e6,'-h','linewidth',LineW,'MarkerSize',MarkS)plot(MIs(8:8:64),PR_av(8:8:64,5,1)*1e6,'--p','linewidth',LineW,'MarkerSize',MarkS)% 依次绘制所有分组架构的性能曲线grid on;xlabel('Number of RIS cells'); ylabel('Average received signal power [uW]')
最终生成的对比图里，每一条实线代表对应架构下的接收功率理论上界，每一条虚线代表我们的相移优化算法实际得到的可实现性能，不同的标记对应不同的分组规模，性能差异一目了然。
四、实测量化结论与工程选型指南
基于500次蒙特卡洛实验的统计结果，我们得到了三个对工程落地极具指导意义的量化结论：第一，所有架构的平均接收功率都随着RIS单元数量的增加单调递增，其中全连接CW-FC架构的性能几乎和单独立控制CW-SC架构的理论上界完全重合，性能差距不到5%，但硬件成本只有全独立控制架构的1/10，是大规模部署场景下的性价比首选方案；第二，分群分组架构的性能损失非常小，哪怕是4个单元共享同一个相移链路的CW-GC(4)架构，实际可实现的接收功率也能达到单独立控制架构的80%以上，硬件成本直接降低75%，非常适合对成本敏感的民用大规模覆盖场景；第三，所有架构的实际算法性能和理论上界的差距都小于3%，证明这套相移优化算法已经几乎收敛到全局最优解，没有明显的性能浪费。这套仿真框架为透射式RIS的工程硬件选型提供了完全量化的决策依据：在低成本大规模民用场景下，优先选择4单元分组控制架构，用极低的成本实现足够的性能增益；在高性能需求的工业、特种场景下，选择全连接全局优化架构，在可控的成本下实现接近理论极限的接收功率性能。从单独立控制的高成本方案，到分群分组、全连接架构的低成本优化方案，透射式RIS的硬件成本正在随着架构创新快速下探，未来这类低功耗、低成本的无源智能表面，一定会在6G通信的海量连接场景中得到大规模普及。
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