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写在前面：本期推送是IEEE JSAC通感一体专题计划的第十一篇，介绍近期在IEEE JSAC发表的论文“Target Sensing with Intelligent Reflecting Surface: Architecture and Performance”的文章，研究者基于智能反射面构建了一种新型的“自感知框架”，开辟了一个全新的“高精度近距离”感知体系，有望为6G通信感知一体化赋能。 邵晓丹① 游昌盛② 马文焱③ 陈晓明① Rui Zhang③ ①(浙江大学) ②(南方科技大学) ③(新加坡国立大学) Citation: X. Shao, C. You, W. Ma, X. Chen and R. Zhang,'Target Sensing with Intelligent Reflecting Surface: Architecture and Performance,' IEEE J. Sel. Areas Commun., doi:10.1109/JSAC.2022.3155546. 本文下载地址： https://ieeexplore./document/9724202 一、几种感知系统功能实现的基本原理和局限性6G网络将具备感知功能，可以为通信对象提供有源定位服务（类似5G），也可以为非通信对象提供无源定位服务（类似雷达）。感知为全球移动通信的研究和讨论增加了新的性能维度，包括距离、速度和角度的感知分辨率和感知精度。未来，定位应用需要高感知精度和高分辨率。具体而言，高精度定位将精确至厘米级，可在网络信息和实体位置之间建立必要的关联，进一步在工厂、医院、农业等各行业使能不同的应用。下面介绍几种感知系统功能实现的基本原理和局限性。
在单静态感知系统中，发射和接收天线均位于基站(BS)，或者基站天线阵列以全双工的方式发送/接收雷达探测信号，如图1所示，基站发射并且接收目标反射的回波信号。由于发射端和接收端有相同的方向角, 并且基站目标的距离等于目标基站的距离，此系统估计参数量较少。然而，基站接收阵列信号可能会受到来自其发射信号的不可忽略的干扰。此外，由于双重的路径衰减和阻碍物的遮挡，基站的定位性能是随着目标距离的增加而急剧恶化的。
图1：单静态感知系统(BTB scheme)
在双静态感知系统中，发射和接收天线阵列被放置在不同的BS和/或移动设备上，如图2所示，基站发射的信号经目标反射，最后由传感器接收。那么当感知目标距离发射端/接收端较近时，双静态感知系统的路径损耗较小，而且抗干扰性强，因此它有可能比单静态感知系统达到更高的感知性能。但是由于 BS→目标和目标→设备链路上的到达角(DOA)和距离不同，双静态感知系统通常需要估计更多的参数以实现目标定位。
图2：双静态感知系统(BTS scheme)
智能反射面（Intelligent Reflecting Surface）由数字平台控制，通过特别设计的电磁散射体处理入射电磁波，以产生特定输出。电磁散射体可以调整入射波的相位和/或振幅，进而完成波束赋形和波束控制。当目标和基站之间的直达链路被阻挡时，全无源 IRS 辅助感知系统中的 IRS可以用来帮助目标定位，如图3所示, 基站发射的信号依次经过IRS、目标和IRS反射，最后由基站接收。然而，此系统的信号传播会在四跳信号反射中遭受严重的路径损耗，即BS→IRS→目标→IRS→BS，从而降低了目标定位的性能。
图3：全无源 IRS 辅助的感知系统(BITIB scheme)
在半无源 IRS 辅助的感知系统中，IRS 配备专用（低成本）传感器来接收信号，以促进通信中的信道估计以及目标定位，如图4所示，基站发射的信号依次经过IRS和目标反射，最后由IRS传感器接收。尽管如此，由于两跳信号反射的高路径损耗，即BS→IRS→目标→传感器，定位性能仍然受到传感器的接收信噪比的限制。
图4：半无源 IRS 辅助的感知系统(BITS scheme)
移动用户辅助的感知系统需要用目标附近的移动用户发送探测信号，由安装在IRS上的传感器来接收信号，如图5所示。我们知道，当移动设备处于 IRS 或目标附近时，DOA 估计的均方误差（MSE）可以达到最小化。然而，在实际应用中，由于移动用户的位置是随机的，移动用户辅助的感知系统的定位精度无法得到保证。
图5：移动用户辅助的感知系统(MUS scheme) 二、现有感知系统存在的问题通过以上总结可以发现，现有的几种典型的雷达系统以及其他利用IRS进行感知的方案存在以下两大问题和挑战：
三、智能反射面自感知系统的设计为了解决上述挑战，本文研究了IRS 在无线网络感知/定位目标中的新应用。具体来说，本文提出了一种新的IRS自感知架构，如图6所示。这里 IRS 控制器（IRS controller）能够发送探测信号，这些探测信号不仅被目标直接反射（称为直接回波链路），而且可以连续被 IRS 和目标反射（称为 IRS反射回波链路）。此外，IRS上安装了专用传感器，用于接收直接回波链路和IRS反射回波链路的信号，这样 IRS 就可以感知到其附近目标的方向。
图6：提出的IRS自感知系统(IRS self-sensing system) 本文用θ表示从IRS到目标的离开角（AoD），φ[t]表示每个快照 t 处的 IRS 反射矢量，b(θ)表示从目标到 IRS 传感器的接收响应向量，q(θ)表示从IRS到目标的发送响应向量，z[t]表示加性高斯白噪声，αd表示关于直接回波链路的反射路径增益，αr表示关于IRS反射回波链路的反射路径增益, ηr为垂直角度方向增益。那么，IRS 传感器在快照t接收到的信号为
基于以上公式，我们可以使用 MUSIC 算法从y[t], t=1, ..., T中估计出目标的 DOA（即θ）。 IRS相位设计可以补偿无线信号传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引入的信号衰落与失真，增强IRS反射回波链路的反射路径增益。我们知道，DOA估计的MSE 会随着传感器处的平均接收信号功率的增加而减小。那么，以平均接收信号功率为中心的IRS 相位设计优化问题可以描述为
这里 四、仿真结果考虑如下的仿真场景：IRS有64个反射单元和8个传感器，探测目标距离IRS 30米，方位角60°，基站距离IRS 100米，方位角80°。
图7：仿真场景设置 对比方案本文采用小节一中所介绍的几种典型的雷达系统以及其他利用IRS进行感知的方案，即BTB、BTS、BITIB、BITS和MU方案。本文考虑两个性能评价指标：到达角估计均方根误差（RMSE）和检测成功率。仿真结果如图8和图9所示。从这两个图中可以看出，无论发射功率为何值，本文提出的方案均可以达到最小的DOA估计误差和最高的检测成功率。这是因为，本文所提出的IRS自感知方案中的IRS放置在目标附近，而且其控制器和传感器分别用于发送和接收信号。因此，信号从发射器到目标再到接收器的传播距离比对比方案BTB、BTS、BITIB、BITS短得多，则路径损耗也小得多。而且本文所提方案可以通过直接回波链路和IRS 反射回波链路同时接收信号。因此，本文所提出的IRS自感知方案既利用IRS 无源波束赋形增益，也利用了直接回波链路增益。此外，与MUS 方案相比，本文所提出的方案也大大提高了RMSE 性能和检测成功率，这是因为MUS方案不能保证在IRS/目标附近总是存在一个有帮助的设备，即此设备有可能游动范围过大导致目标定位性能损耗。
图8：到达角估计的均方根误差随发射功率的变化
图9：检测成功率随发射功率的变化 五、结语 本文提出了一种新的IRS自感知系统，其中IRS控制器用于传输探测信号，而专用传感器安装在IRS上，传感器根据直接回波链路信号和IRS反射回波链路信号完成目标定位。本文利用MUSIC算法以超高感知精度估计出了目标的DOA信息，而且本文所提出的系统无需BS或任何移动设备的辅助。接着，我们推导出本方案角度估计MSE的Cramer-Rao 界限 (CRB)，为系统稳定性提供了理论支撑和保障。IRS自感知系统从根本上解决了现有感知系统中信号传输路径过长、路径损耗大和感知信号容易被障碍物所遮挡阻断而导致的感知精度受限的问题。
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