Ein Abonnement von JoVE ist erforderlich, um diesen Inhalt anzuzeigen. Melden Sie sich an oder beginnen Sie noch heute mit einer kostenlosen Testphase.

Forschungsartikel

Deep-Learning-basiertes GNN-Attention-Framework für die Nahfeld-Kanalmodellierung und Beamforming in drahtlosen Systemen der sechsten Generation: Eine Simulationsstudie

45 Aufrufe

⸱

DOI:

10.3791/72011

⸱

1. September 2026

 ,  , 
1School of Information Engineering, GanDong University, 2Laboratory of Artificial Intelligence Algorithms and Applications, GanDong University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Arbeit stellt einen auf Physik basierenden Deep-Learning-Ansatz für Beamforming und Kanalmodellierung im Nahfeld in drahtlosen Systemen der sechsten Generation unter Verwendung extrem großer intelligenter Metasurflächen vor. Im Vergleich zu herkömmlichen Fernfeld-Kommunikationstechniken verbessert die vorgeschlagene Methode die Energieeffizienz, den Beamforming-Gewinn und die Spektrumseffizienz.

Zusammenfassung

Die Entwicklung von Mobilfunknetzen der sechsten Generation (6G) hat die Einführung extrem großer intelligenter Metasurfaces (XL-IMS) vorangetrieben, um ultraschnelle Datenübertragungsraten und hohe spektrale Effizienz zu ermöglichen. Klassische Fernfeldkanäle sind jedoch auf die Nahfeldübertragung aufgrund der sphärischen Wellenausbreitung und des Fehlens räumlicher Stationarität nicht anwendbar, was zu einer verminderten Beamforming-Leistung und erhöhter Rechenkomplexität führt. Ziel dieser Forschungsarbeit ist daher die Entwicklung einer Methode zur Modellierung von Nahfeldkanälen und zur Optimierung des Beamformings basierend auf physikgeführtem Deep Learning. Die vorgeschlagene Lösung nutzt ein physikgeführtes Kanalmodell mit sphärischen Wellen sowie graphbasierte neuronale Netze (GNNs) und Attention-Mechanismen, um lokale räumliche Beziehungen zwischen Nutzern und dem globalen Netzwerk abzubilden. Zusätzlich wird ein algorithmisches, lernbasiertes Beamforming vorgeschlagen, um die Effizienz der Energiebündelung auf Nahfeldnutzer zu erhöhen. Die Leistung des vorgeschlagenen Frameworks wird anhand realistischer Ausbreitungsszenarien aus dem DeepMIMO-Datensatz evaluiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Technik eine erreichbare Datenrate von 11,6 bps/Hz, einen Beamforming-Gewinn von 28 dB, eine spektrale Effizienz von 10,5 bps/Hz, eine Energieeffizienz von 9,8 bits/Joule sowie ein Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis (SINR) von 25 dB erzielt. Im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren wie Zero Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE), Semidefinite Relaxation (SDR) und Alternating Optimization (AO) verbessert das vorgeschlagene Verfahren die Gesamtkommunikationsleistung um etwa 10–15 %. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Kombination von Nahfeldkanalmodellierung mit GNN-basiertem Attention-Learning eine effiziente und präzise Beamforming-Technik für zukünftige 6G-Funknetze darstellen kann, die auf XL-IMS-Technologie basieren.

Einleitung

Das Interesse an Beamforming hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Mit der Einführung von 6G sind extreme Kapazitätsanforderungen verbreitet geworden, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach besserer Konnektivität und höheren Datenraten. Beamforming ist daher eine vielversprechende Methode, um Signale effektiv zu lenken und die Gesamtleistung des Netzwerks zu verbessern1. Herkömmliche drahtlose Kommunikationssysteme haben räumliche Ressourcen im Fernfeld erfolgreich zur räumlichen Diversität genutzt. Ein aufstrebendes Forschungsgebiet mit enormem Potenzial für zukünftige drahtlose Kommunikationssysteme ist das Beamforming im Nahfeld2.

Wiederkonfigurierbare intelligente Oberflächen (RIS) sind hingegen besonders interessant, da sie einige der mit dem mmWellen/THz-Spektrum verbundenen Ausbreitungsprobleme überwinden können3,4. RIS können einfallende elektromagnetische Wellen reflektieren, brechen und manipulieren5. In diesem Fall besteht das Hauptziel darin, den Strahl in eine gewünschte Richtung oder Form zu lenken, wobei die RIS als Veränderung der Strahlungsmuster der strahlenden Quelle dargestellt werden können. Für Fernfeld-RIS wurden im Laufe der Jahre mehrere grundlegende Themen untersucht6,7,8,9,10,11, darunter Kanalschätzung, Lokalisierung, Standardisierung sowie passive/aktive Strahlansteuerung. Diese Technologie ermöglicht die Kommunikation mit mehreren Nutzern durch Fokussierung von Strahlen, die einen Kompromiss zwischen Pfadverlust und Durchdringung bieten, insbesondere in mittleren Frequenzbändern wie dem 10-GHz-Bereich12. Intelligente Schnittstellen wurden innerhalb von Kommunikationsnetzwerken weiterentwickelt und werden derzeit untersucht, um die räumliche Auflösung und die Kommunikationsbandbreite zu verbessern13. Die höheren Frequenzen und größeren Antennenöffnungen beim Übergang von 5G zu 6G verwandeln traditionelle Fernfeld-Kommunikationsszenarien in Nahfeld-Kommunikationsszenarien14,15.

Die Nahfeldregion wird in 6G-Netzen eine wichtige Rolle spielen, was Forschung zu neuen Nahfeld-Techniken erforderlich macht16. Zur Verbesserung der Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in der Nahfeldtechnologie müssen Wellen als Kugelwellen und nicht als ebene Wellen betrachtet werden. Diese neue physikalische Eigenschaft zeigt eine Vielzahl elektromagnetischer Effekte, darunter räumliche Nicht-Stationarität, Strahlteilung, Drei-Farb-Polarisation und evaneszente Wellen17. Aus diesem Grund könnten viele herkömmliche Kommunikationsverfahren diese neuen physikalischen Eigenschaften nicht vollständig nutzen oder in 6G-Nahfeldumgebungen erhebliche Leistungseinbußen aufweisen18. Eine Diskrepanz zwischen gegenwärtigen Technologien für das Fernfeld und Nahfeld-Ausbreitungsmodellen kann die Effektivität aktueller Fernfeld-Verfahren in Nahfeld-Bereichen erheblich verringern19. Im Gegensatz zu traditionellen schmalbandigen Fernfeld-Systemen müssen in breitbandigen Nahfeld-RIS-Systemen neue elektromagnetische (EM) Effekte berücksichtigt werden. Erstens enthält der Nahfeld-Kanal aufgrund der kugelförmigen Wellenfront im Nahfeld-Spektrum zwei Winkel- und Abstandsdimensionen, im Gegensatz zur Annahme einer ebenen Welle in Fernfeld-Kanalmodellen. Dies führt im Gegensatz zur Fernfeld-Strahlnavigation zur Strahlbündelung im Nahfeld20,21. Der Begriff „Strahlteilungseffekt“ bezeichnet die Möglichkeit, dass Strahlen, die bei verschiedenen Ereignissen erzeugt werden, an unterschiedlichen Orten fokussiert werden22.

Im Gegensatz zum Fernfeld, bei dem elektromagnetische (EM) Wellenfronten als eben angenähert werden, erfordern Nahfeldkommunikation die Berücksichtigung der Ausbreitung kugelförmiger Wellenfronten. Diese Eigenschaft bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen für zukünftige drahtlose Netzwerke mit sich. Durch die Nutzung kugelförmiger Wellenfronten kann die Strahlfokussierung Signale in einem bestimmten räumlichen Bereich konzentrieren, was im Vergleich zur herkömmlichen Strahlnachführung im Fernfeld eine verbesserte Interferenzunterdrückung und eine effizientere Mehrnutzerkommunikation ermöglicht. Gleichzeitig führt dies jedoch auch zu zusätzlichen Komplexitäten in der Systemgestaltung und Signalverarbeitung23,24. Frühe Untersuchungen zur Nahfeldkommunikation umfassen die Arbeit in25, die die Unterschiede zwischen Nah- und Fernfeldbereichen, zentrale Konzepte, technische Herausforderungen, Anwendungen sowie die kanalbasierte Schätzung mittels Codebüchern darlegte. Anschließend untersuchte der Autor26 die grundlegenden Unterschiede zwischen der auf ebenen Wellenfronten basierenden Fernfeld- und der auf kugelförmigen Wellenfronten basierenden Nahfeldübertragung, wobei der Fokus auf Strahlformung, Kanalanalyse, Systemleistung und Integration mit Technologien der nächsten Generation lag. Darüber hinaus erforschte der Autor27 wesentliche Herausforderungen in der Nahfeldkommunikation, darunter Kanalmodellierung, -schätzung, Strahlformung, Hardwarearchitektur und Sensorik, und fasste dabei aktuelle Fortschritte in diesen Bereichen zusammen.

Aktuelle Studien haben Nahfeld-Funkkommunikationen und Kanalmodellierung für aufkommende 6G-Systeme ausführlich untersucht. Umfassende Übersichten haben Prinzipien der Nahfeld-Kommunikation, holografische MIMO-Architekturen, Verfahren zur Kanalmodellierung, Signalverarbeitungsmethoden sowie integrierte Anwendungen für Sensorik und Kommunikation analysiert und gleichzeitig zentrale Herausforderungen bei der Kanalschätzung und Systemgestaltung in Nahfeldumgebungen identifiziert28,29. Um den Beam-Splitting-Effekt in RIS-gestützten mmWave/THz-Systemen zu beheben, wurden verschiedene Lösungen vorgeschlagen, darunter Strategien für die verteilte Bereitstellung von RIS und RIS-Architekturen mit echter Zeitverzögerung (TTD). Diese Ansätze verbessern die frequenzselektive Strahlansteuerung und verringern die Beeinträchtigung durch Beam-Splitting; sie sind jedoch oft mit höheren Bereitstellungskosten, größerer Hardwarekomplexität oder der Abhängigkeit von spezialisierten Verzögerungskomponenten verbunden 30,31,32.

Die Optimierung der Strahlführung hat aufgrund der kombinierten Effekte der Strahlfokussierung und der breitbandigen räumlichen Verzerrung in Systemen mit extrem großem Antennendurchmesser (ELAA) erhebliche Aufmerksamkeit erhalten. Bisherige Studien haben Phasenverzögerungs-Fokussierungsmethoden, TTD-basierte Architekturen sowie Optimierungsansätze für holografische Metasurface-Antennen untersucht, um die Strahlgewinnung zu verbessern und duale Breitbandeffekte zu verringern33,34,35,36. Dennoch stützen sich die meisten Studien im Zusammenhang mit XL-IMS weiterhin auf Fernfeld-Annahmen bezüglich ebener Wellen, die für extrem große Aperturen unzureichend sind. Folglich werden wichtige Nahfeld-Eigenschaften wie sphärische Wellenausbreitung, räumliche Nichtstationarität, gegenseitige Kopplung und distanzabhängige Strahlfokussierung häufig vernachlässigt37,38. Kürzlich haben sich Techniken der künstlichen Intelligenz als vielversprechende Lösungen für die Nahfeld-Strahlführung und Kanaloptimierung in XL-IMS-fähigen 6G-Netzen herauskristallisiert. Insbesondere Methoden auf Basis von Meta-Learning haben unter dynamischen drahtlosen Bedingungen bei begrenzten Trainingsdaten eine starke Anpassungsfähigkeit und schnelle Konvergenz gezeigt. Diese Ansätze bieten erhebliches Potenzial für intelligente Nahfeld-Kommunikationssysteme und die zukünftige autonome Optimierung drahtloser Netzwerke39,40.

Bestehende Beamforming-Verfahren stützen sich weitgehend auf vereinfachte Fernfeld-Kanalmodelle, die entscheidende Nahfeld-Charakteristika bei ultramassiven Strukturen nicht erfassen können. Darüber hinaus sind datensatzbasierte Bewertungen in realistischen Umgebungen, wie beispielsweise DeepMIMO, weiterhin begrenzt, und die gemeinsame Optimierung von Nahfeld-Kanalmodellierung und Beamforming für dynamische Nutzerszenarien hat bisher unzureichend Beachtung gefunden. Zusätzlich bleibt die rechentechnische Skalierbarkeit eine zentrale Herausforderung für praktische, durch XL-IMS ermöglichte 6G-Einsätze. Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlägt diese Studie einen einheitlichen Rahmen vor, der physikbasierte Kugelwellen-Kanalmodelle mit GNNs und Attention-Mechanismen für Nahfeld-Beamforming kombiniert. Der vorgeschlagene Ansatz berücksichtigt explizit räumliche Nichtstationarität, Wechselwirkungen mit Metasurfaces sowie distanzabhängige Ausbreitungseigenschaften und wird anhand des DeepMIMO-Datensatzes validiert.

Der vorgeschlagene Rahmen integriert die Modellierung physikalischer Kanäle mit Deep Learning, um eine genaue Darstellung des Nahfeldkanals und eine Optimierung der Beamforming-Technik für XL-IMS-Systeme zu ermöglichen. Durch die explizite Modellierung der kugelwellenförmigen Ausbreitung und räumlichen Nicht-Stationarität ermöglicht diese Studie eine präzise Fokussierung der Strahlrichtung, während gleichzeitig die Energieverteilung, der Beamforming-Gewinn und die Unterdrückung von Interferenzen verbessert werden. Der Rahmen beinhaltet außerdem eine elementweise Optimierung der Phasenreaktionen der Metasurfaces, um eine adaptive Strahlansteuerung in dichten Kommunikationsumgebungen zu ermöglichen. Unter Verwendung realistischer Ausbreitungsszenarien aus dem DeepMIMO-Datensatz zeigt der vorgeschlagene Ansatz eine verbesserte spektrale Effizienz, bessere Beamforming-Leistung und höhere Recheneffizienz, wodurch eine skalierbare Lösung für großflächige, XL-IMS-basierte 6G-Kommunikationsnetzwerke bereitgestellt wird.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Protokoll

Der vorgeschlagene Rahmen für die Kanalmodellierung und Beamforming im Nahfeld für XL-IMS-fähige 6G-Systeme kombiniert physikbasierte Modellierung mit maschinellem Lernen zur Optimierung, um die Einschränkungen herkömmlicher Fernfeldansätze zu überwinden. Ein Nahfeld-Kanalmodell, das sphärische Wellenausbreitung und räumliche Nichtstationarität berücksichtigt, wird unter Verwendung des DeepMIMO-Datensatzes entwickelt und validiert. Die Kanalinformation wird als Graph dargestellt, um räumliche Abhängigkeiten zwischen Metasurface-Elementen und Nutzern abzubilden, und ein Ende-zu-Ende-GNN-Attention-Netzwerk wird eingesetzt, um Beamforming-Gewichte für die Fokussierung von Strahlen im Nahfeld zu erlernen. Im Gegensatz zu herkömmlichen iterativen Optimierungsverfahren prognostiziert der lernbasierte Ansatz direkt die Beamforming-Lösungen, wodurch der Rechenaufwand reduziert wird, während gleichzeitig hohe Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit an dynamische Kanalbedingungen erhalten bleibt. Die Leistung wird anhand der erreichbaren Datenrate, des Beamforming-Gewinns und der Energieeffizienz bewertet und zeigt überlegene Ergebnisse im Vergleich zu traditionellen Fernfeld-Beamforming-Verfahren. Abbildung 1 veranschaulicht den gesamten Rahmen.

Die folgenden Schritte werden vorgeschlagen:

Schritt 1: Konfigurieren der DeepMIMO-Umgebung

Die DeepMIMO v3.x-Plattform wird zunächst über den O1 Outdoor-Setup konfiguriert, der eine Trägerfrequenz von 28 GHz und eine Bandbreite von 100 MHz verwendet. In der Simulation wird das XL-IMS durch ein gleichmäßiges planares Array mit 16×16 reflektierenden Elementen, bestehend aus insgesamt 256 Elementen im Abstand von λ/2, dargestellt. Als Ausbreitungsmodell wird eine sphärische Welle mit direkter Sichtverbindung (LoS) und nicht direkter Sichtverbindung (NLoS) gewählt.

Schritt 2: Geometrie von XL-IMS und Nutzerpositionen definieren

Gestalten Sie das XL-IMS als planare Metasurface mit 16×16, das aus 256 rekonfigurierbaren reflektierenden Elementen besteht. Die Benutzerendgeräte wurden zufällig im Nahfeldbereich, zwischen 0,5 m und 10 m vom XL-IMS ausgehend, basierend auf dem Rayleigh-Abstandskriterium verteilt.

Schritt 3: Erzeugung von Nahfeldkanälen mithilfe der sphärischen Wellenausbreitung

Modellieren Sie die Kanäle zwischen jedem rekonfigurierbaren Metasurface-Element und dem Benutzer unter Verwendung der sphärischen Wellenausbreitung, die die phasenbedingte Variation durch die Distanz berücksichtigt.

Schritt 4: Erzeugung von Nahfeld-Kanaldaten

Die Benutzerterminals waren gleichmäßig in der Nahfeldzone (0,5–10 m) vom XL-IMS-Panel verteilt. Sowohl LoS- als auch NLoS-Ausbreitungswege, die durch das DeepMIMO O1 Outdoor-Szenario erzeugt wurden, wurden zur Kanalerzeugung verwendet.

Schritt 5: Vorbereitung des Datensatzes für Training und Test

Der generierte Datensatz umfasste 20.000 Stichproben, von denen 16.000 (80 %) zum Training und 4.000 (20 %) zur Testung verwendet wurden.

Schritt 6: Eingangsmerkmale normalisieren und Modelleingaben vorbereiten

Die letzte Phase des Vorbereitungsprozesses bestand darin, eine Min-Max-Skalierung für alle Eingabemerkmale wie Kanalamplitude, Phase, Distanz und Benutzerkoordinaten durchzuführen. Dieser Prozess skalierte die Daten und wandelte sie in Tensoren um, die dem GNN-Attention-Netzwerk zugeführt wurden. Das Modell wurde mithilfe des Adam-Optimierers mit einer Lernrate von 0,001 und 50 Epochen optimiert.

Schritt 7: Anwendung des Attention-Mechanismus

Fügen Sie einen Attention-Mechanismus hinzu, um globale Graphinformationen zu berücksichtigen und langreichweitige Abhängigkeiten zwischen den Knoten des Graphen zu erfassen. Dies hilft dem Modell, sich auf wichtige räumliche Merkmale zu konzentrieren.

Schritt 8: Schätzung der Beamforming-Gewichte

Vorhersage der Beamforming-Gewichte und Phasenverschiebungswerte mithilfe einer GNN-Attention-Einbettung. Die komplexen, arbeitsintensiven, iterativen Beamforming-Verfahren werden durch die Vorhersagemethode ersetzt.

Schritt 9: Bewertung der Leistungskennzahlen

Um zu bewerten, wie gut die Kommunikation und das Beamforming funktionieren, berechnen Sie KPIs wie die erreichbare Datenrate, den Beamforming-Gewinn, die Spektrum-Effizienz, die Energieeffizienz und das SINR.

Schritt 10: Vergleich mit Referenzmethoden

Vergleichen Sie den vorgeschlagenen Algorithmus mit herkömmlichen Algorithmen, einschließlich ZF, MMSE, SDR und AO.

Definition des Systemmodells

Das vorgeschlagene System berücksichtigt ein durch ein XL-IMS mit 256 rekonfigurierbaren reflektierenden Elementen ermöglichtes 6G-Funknetz, das die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen durch einstellbare Phasenverschiebungen steuert. Da sich die Nutzer im Nahfeldbereich befinden, wird die herkömmliche Annahme einer ebenen Welle im Fernfeld ungültig, weshalb die sphärische Wellenausbreitung, die entfernungsabhängige Dämpfung und die räumliche Nichtstationarität berücksichtigt werden müssen. Die Grenze zwischen Nah- und Fernfeldbereich wird durch die Rayleigh-Distanz bestimmt, die von der Größe der Metasoberfläche und der Trägerwellenlänge abhängt und den Übergang von sphärischen Wellenfronteffekten zur Ausbreitung ebener Wellen markiert. Dies wird wie folgt beschrieben:

Gleichung zur Auflösung R=2D²/λ, Formel für die Optik, relevant für die Beugungsanalyse. (1)

Hier ist D die Größe der Metasoberfläche, λ die Wellenlänge und R der Rayleigh-Abstand. Ein Nahfeldphänomen tritt im Kommunikationskanal auf, wenn sich ein Benutzer an einer Position befindet, die näher an R liegt als dessen tatsächlicher Wert. Während das Signal durch verschiedene Komponenten der Metasoberfläche verläuft, unterliegt es charakteristischen Phasen- und Amplitudenänderungen.

Der Kanal von der n-ten Metasoberfläche zum Benutzer verwendet ein Kugelwellenmodell für die Nahfeldausbreitung, das durch die folgende Gleichung für den Kanalkoeffizienten dargestellt wird:

Formel zur Signalabschwächung, \(h_n = \frac{\alpha}{d_n} e^{-j\frac{2\pi}{\lambda}d_n}\), Gleichung. (2)

Hier bezeichnet α den Pfadverlustparameter, λ die Trägerwellenlänge und dn den Abstand des Benutzers von der Komponente.

In diesem Fall ist βn der Pfadverlustfaktor für das nte XL-IMS-Element und kann ausgedrückt werden als βn = dn−α, wobei α für den Pfadverlustexponenten steht. Es ist anzumerken, dass dn der euklidische Abstand von der Position des Benutzers zum nten Metasurface-Element ist. Kanaländerungen bezüglich des Raums resultieren aus den erheblichen Unterschieden in dn zwischen verschiedenen Metasurfaces, im Gegensatz zur Situation bei Fernfeldkanälen. Im Allgemeinen kann der Kanalvektor wie folgt erklärt werden:

Matrixnotation Formel \( h = [h_1, h_2, ..., h_N]^T \), verwendet in Studien zur linearen Algebra. (3)

Das vom Benutzer empfangene Eingangssignal hängt von der Phasenabstimmung des XL-IMS-Systems ab. Sei θ = [θ1, θ2, …., θN] die unter Verwendung der Metasurface realisierte Phasenverschiebung. Dann kann das Eingangssignal ausgedrückt werden als:

Signalverarbeitungsgleichung: y=h^HΦws+n. Mathematische Formel zur Algorithmusanalyse. (4)

wobei Φ = diag(ejθ1, ….., ejθN) das gesendete Signal, w der Basis-Codierungs-Vorcodierungsvektor und n das Rauschen bezeichnet. Der Nahfeld-Kanalvektor ist definiert als h ∈ ℂN×1, die diagonale Phasenverschiebungsmatrix des XL-IMS als Φ ∈ ℂN×N, der Beamforming-Vektor als x ∈ ℂN×1 und das empfangene Signal als y ∈ ℂ. Der additive Rauschterm ist definiert als n ∼ CN (0, σ2). Diese Dimensionen gewährleisten die mathematische Korrektheit der Formulierung.

In diesem Fall ist ws der Precoding-Vektor der Basisstation, der verwendet wird, um das übertragene Symbol (s) vorab zu codieren. Bei der Leistungsbewertung werden gängige digitale Precoding-Verfahren wie ZF und MMSE an der Basisstation unter Verwendung ähnlicher Nahfeld-Kanalrealisierungen implementiert. Der neue Ansatz zielt jedoch darauf ab, die Phasenverschiebungsmatrix (θ) des XL-IMS durch den GNN-Attention-Lernmechanismus zu optimieren.

Um die Energie im Nahfeldbereich zu konzentrieren, sollte ein Entwurf von θ erreichbar sein, bei dem für den Benutzer konstruktive Interferenz auftritt. Die Beamforming-Strategie zielt darauf ab, die spektrale Effizienz oder die empfangene Signalleistung zu maximieren. Abbildung 2 beschreibt die Architektur des Nahfeld-Kommunikationssystemmodells basierend auf dem XL-IMS-Ansatz.

Modellierung von Nahfeldkanälen

Das vorgeschlagene Nahfeldmodell für XL-IMS-basierte 6G-Kommunikationsnetzwerke wurde speziell entwickelt, um die Ausbreitungsbedingungen in der Nähe der Rayleigh-Distanz von der Metasoberfläche nachzuahmen. Im Nahfeldbereich ist die Ausbreitung kugelförmig, mit sich ändernden Phasenwerten und inhomogenen räumlichen Parametern über die Metasoberfläche hinweg, im Gegensatz zu herkömmlichen Fernfeld-Ausbreitungsmodellen, die ebene Wellen annehmen. In der vorliegenden Studie wurde ein physikbasiertes Kugelwellenmodell verwendet, um eine genaue Kanalimpulsantwortmatrix zu entwerfen, die die physikalischen Positionen sowohl der Metasoberflächenelemente als auch der Nutzereinheiten berücksichtigt.

Kanalrepräsentation basierend auf Distanz

Der Abstand zwischen jeder Metasurface-Komponente und dem Benutzer ist ein entscheidender Faktor bei der Erstellung des Kanalmodells im Nahfeldbereich. Die Länge pn zwischen den Benutzerpositionen pu und der n-ten XL-IMS-Komponente ergibt sich aus:

Gleichung des statischen Gleichgewichts: dn=|pn−pu|; Prozessdiagramm für die Strukturanalyse. (5)

Dieser Wert variiert aufgrund der extrem großen Fläche erheblich über die Metasurface hinweg, was zu ungleichen Ausbreitungszeiten und Phasenverschiebungen führt, die im Modell berücksichtigt werden müssen.

Kugelwellen-Kanalmodell

Der Kanalkoeffizient zwischen dem n-ten Element und dem Benutzer wird mithilfe des Kugelwellenmodells aus Gleichung (2) bestimmt, das phasen- und amplitudenmäßige, vom Abstand abhängige Variationen erfasst. Für die Erzeugung des Datensatzes und das Modelltraining werden die Kanalkoeffizienten aus dem DeepMIMO-Ray-Tracing-Framework bezogen, das sowohl die direkte Sichtverbindung (LoS) als auch die indirekte Ausbreitung ohne Sichtverbindung (NLoS) basierend auf realistischen Umgebungsstrukturen berücksichtigt. Daraus lässt sich die Kanalantwortmatrix aus den Kanalantworten aller N Metaschwingungselemente gemäß Gleichung (3) aufbauen.

Räumliche Nichtstationarität von Nahfeldkanälen und Bedeutung des Modells

Im Gegensatz zu Fernfeldkanälen weisen Nahfeldkanäle eine räumliche Nicht-Stationarität auf, bei der die empfangenen Signale über die Metasurface variieren, was eine ortsabhängige Strahlfokussierung ermöglicht. Diese räumliche Information ist in der Kanalantwortmatrix enthalten und wird durch das GNN-Attention-Modell erfasst. Supplementärabbildung 1 veranschaulicht den vorgeschlagenen Rahmen für die Modellierung von Nahfeldkanälen für das auf XL-IMS basierende 6G-Kommunikationssystem sowie die Erzeugung realistischer Kanaldaten für das Deep-Learning-basierte Beamforming.

Erstellung des Datensatzes

Die Datenerzeugung erfolgte mithilfe des DeepMIMO-Frameworks, das realistische, auf Ray-Tracing basierende Kanalsimulationen bietet, die Umgebungsgeometrie, räumliche Kohärenz und Benutzerbeweglichkeit berücksichtigen. Kanalantworten für mehrere Nutzerpositionen im Nahfeld wurden unter Verwendung des O1-Außenszenarios bei einer Trägerfrequenz von 28 GHz und einer Bandbreite von 100 MHz erzeugt. Der XL-IMS bestand aus 256 gleichmäßig verteilten reflektierenden Elementen, und die Nutzerpositionen wurden basierend auf dem Rayleigh-Kriterium innerhalb des Nahfeldbereichs ausgewählt. Kanalkoeffizienten, Pfadverstärkungen und räumliche Informationen wurden mit der DeepMIMO-Python-Bibliothek extrahiert. Zusatz-Tabelle 1 fasst die Simulations- und Reproduzierbarkeitsparameter zusammen. Das Modell wurde mittels überwachtem Lernen trainiert, wobei Merkmale des Kanalzustands als Eingaben und physikbasiert optimierte Beamforming-Gewichte als Zielmarkierungen dienten.

Erstellung der Eingangsmerkmale und Datensatzstruktur

Anschließend wurden die Rohkanaldaten in Merkmale umgewandelt, die als Eingabe für Deep-Learning-Modelle dienten. Zu diesen Merkmalen gehörten die Amplituden und Phasen der Kanalantworten als separate Komponenten. Je nach Anforderungen des Problems konnten auch weitere Eingabeparameter einbezogen werden. Beispielsweise könnten die Koordinaten der Nutzer, Abstände und einige räumliche Parameter ebenfalls als Merkmale berücksichtigt werden. Der Datensatz wurde im Verhältnis 80:20 in einen Trainings- und einen Testdatensatz aufgeteilt.

Zusammenstellung des Datensatzes für das Training

Der letzte Schritt bestand darin, den vorbereiteten Datensatz zu normalisieren und ihn in Tensoren umzuwandeln, die für die Eingabe in die GNN-Attention-Architektur zum Training geeignet sind. Der Trainingsdatensatz wurde verwendet, um die Abbildung vom Kanalzustand auf die optimalen Beamforming-Gewichte zu erlernen, während der Testdatensatz zur Bewertung der Effektivität des Modells diente. Dieser sorgfältig vorbereitete Datensatz erleichterte und verbesserte den Lernprozess. Supplementary Table 2 zeigt die Details zur Datensatzbeschreibung von DeepMIMO.

Merkmalsdarstellung

Die Phase der Merkmalsdarstellung wandelte komplexwertige Nahfeld-Kanaldaten in ein Format um, das für das tiefe Lernen geeignet ist. Kanalantworten wurden in Merkmale zerlegt, die räumliche und Ausbreitungscharakteristika erfassen, wobei gleichzeitig wesentliche Nahfeld-Informationen für das Lernen erhalten bleiben. Abbildung 2, Zusatzmaterial veranschaulicht den in diesem Prozess verwendeten DeepMIMO-Datensatz. Die Kanaldaten aus der Nahfeld-Umgebung wurden als komplexe Zahlen hn dargestellt, mit Real- und Imaginärteil, die Phasen- und Amplitudeninformationen der Kanalkoeffizienten repräsentieren. Um eine effektive Nutzung in maschinellen Lernalgorithmen zu ermöglichen, wurden die Koeffizienten in ihre Realteile (Rehn) und Imaginärteile (Imhn) zerlegt. Die Daten konnten außerdem als Betrag hn und Phase der Koeffizienten ∠hn dargestellt werden.

Räumliche Merkmalsextraktion

Zusätzlich zum Kanalkoeffizienten wurden räumliche Merkmale einbezogen, um der geometrischen Beschaffenheit der Nahfeldumgebung Rechnung zu tragen. Dazu gehörten der Abstand dn von jedem Metasurfacen-Element zum Empfänger sowie die Koordinaten des Empfängers (x, y, z). Auf diese Weise berücksichtigte das Modell die Tatsache, dass die Signaleigenschaften von der räumlichen Position des Sender-Empfänger-Paars abhängen können, eine Eigenschaft, die für die Ausbreitung im Nahfeld von Bedeutung ist.

Normalisierung und Vorbereitung der Modelleingabe

Als vorbereitende Maßnahme vor der Eingabe der Daten in das Modell wurde ein Normalisierungsprozess durchgeführt, um numerische Instabilität zu vermeiden und die Konvergenz zu beschleunigen. Die strukturierten Vektoren wurden in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt, bezeichnet als (Xtrain, Xtest). Auf diese Weise wurden die Eingaben anschließend den GNN- und Attention-Modellen bereitgestellt.

Basierend auf der Merkmalsdarstellung in der Zusatzabbildung 2 wurden verschiedene Arten von Merkmalen in diesem Datensatz verwendet, darunter Kanalkoeffizienten hn, die die komplexe Signalantwort aller Metasurface-Elemente angaben. Ein weiteres Merkmal war der Abstand dn, der in diesem Fall die Ausbreitungseffekte beschrieb. Obwohl die imaginären und reellen Komponenten eine numerische Beschreibung des Signals liefern, geben die Betrags- und Phasenanteile jeweils eine explizite Beschreibung der Signalstärke und der Phasenverschiebung an. Die Benutzerpositions-Koordinate (x, y, z) war ein weiteres wichtiges Merkmal, das das räumliche Bewusstsein des Modells verbesserte.

Deep-Learning-Design unter Verwendung von GNN zur Modellierung räumlicher Abhängigkeiten in Kombination mit einem hybriden Attention-Mechanismus für das Lernen des globalen Kontexts

Dieser Lernalgorithmus wurde entwickelt, um den komplexen Nahfeld-XL-IMS-Kanal unter Berücksichtigung seiner räumlichen und Ausbreitungseigenschaften mithilfe von GNNs und einem Attention-Mechanismus effizient zu trainieren. Da die Metasurface-Elemente stark miteinander korreliert sind und ihre Wechselwirkungen innerhalb der Nahfeldzone nicht einheitlich sind, eignet sich ein vollständig verbundenes Netzwerk nicht zur angemessenen Darstellung des Kanals. Daher wird in diesem Ansatz die Metasurface als Graph dargestellt, wobei jedes Element als Knoten fungiert und die Wechselwirkungen zwischen ihnen als Kanten. Das GNN erfasste lokale räumliche Abhängigkeiten zwischen benachbarten Knoten, während der Attention-Mechanismus das Lernen globaler Abhängigkeiten verbesserte.

Grafische Darstellung der XL-IMS

Das XL-IMS wird als Graph G = (V, E) erstellt, wobei jeder Knoten vn ∈ V ein Meta-Oberflächenelement darstellt, während Kanten eij ∈ E die räumlichen Beziehungen zwischen den Elementen repräsentieren. Jeder Knoten verfügt über einen Merkmalsvektor xn, der über die Merkmalsdarstellungsphase gewonnen wird. Die Adjazenzmatrix A erfasst die Verbindungen zwischen benachbarten Knoten, die nahe beieinander liegen oder innerhalb bestimmter Distanzbeschränkungen. Eine solche Graphformulierung dient dazu, die räumlichen Informationen, die in der Nahfeldausbreitung vorhanden sind, einzubeziehen.

Um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten, wird die Graphenverbindlichkeit mithilfe des K-Nächsten-Nachbarn-Ansatzes mit k = 8 bestimmt. Seien pi und pj die Ortsvektoren der i-ten bzw. j-ten XL-IMS-Zelle. Der Abstand zwischen zwei beliebigen Knoten wird über die euklidische Metrik wie folgt berechnet: dij = ||pi − pj||2. Es besteht eine Kante zwischen den Knoten i und j, falls der Knoten j zu der Gruppe der acht nächstgelegenen Nachbarn des Knotens i gehört. Die Adjazenzmatrix wird daher nach folgender Regel konstruiert: Aij = 1, wenn j ∈ Nk(i) gilt, andernfalls Aij = 0.

In dem vorgeschlagenen GNN werden Aktualisierungen für jeden Knoten basierend auf Informationen von anderen benachbarten Knoten berechnet. Insbesondere kann die Ausbreitung der Schicht l wie folgt angegeben werden:

Gleichung eines Graph-Neuronalen Netzwerks, Formel zur Knotenaktualisierung, neuronaler Berechnungsprozess, mathematischer Ausdruck (6)

wobei hi(l) den Merkmalsvektor des Knotens i in der Schicht l darstellt, N(i) die Nachbarschaft des Knotens i ist, W(l) die lernbare Gewichtsmatrix bezeichnet und σ(·) eine nichtlineare Aktivierungsfunktion symbolisiert.

Das GNN-Attention-Modell bestand aus drei graphenförmigen Faltungsschichten mit versteckten Dimensionen, die auf 128 festgelegt waren, und als Aktivierungsfunktion wurde die rectifizierte lineare Einheit (ReLU) verwendet. Die Graphengenerierung erfolgte mithilfe der Methode der k-nächsten Nachbarn (k=8). Jedes XL-IMS-Merkmal fungiert als Knoten, während Kanten basierend auf dem euklidischen Abstand zwischen benachbarten Knoten gebildet werden. Um globale räumliche Abhängigkeiten zu extrahieren, verwendeten wir ein Multi-Head-Self-Attention-Netzwerk mit 4 Köpfen. Die Dropout-Wahrscheinlichkeit wurde zur Vermeidung von Überanpassung auf 0,3 festgelegt.

Aufmerksamkeitsmechanismus

Um langreichweitige Abhängigkeiten abzubilden, die über den lokalen Nachbarschaftsbereich hinausgehen, wurde im Modell die Aufmerksamkeit (Attention) eingeführt, die wie folgt funktioniert:

Formel der Softmax-Funktion, aij=exp(eij)/Σkexp(eik), symbolische Darstellung, mathematisches Konzept. (7)

wobei eij = LeakyReLU(aT[Whi | Whj]) die Wichtigkeit der Knoten i und j angibt. Mit diesem Modell lassen sich unterschiedliche Wichtigkeitsgrade für Knoten basierend auf ihren Rollen zuweisen, wodurch das Modell den globalen Kontext über die gesamte Metasoberfläche besser erfassen kann. Der hybride Ansatz erfasst sowohl lokale als auch globale räumliche Informationen, und die gelernten Merkmale werden über vollverknüpfte Schichten verarbeitet, um Beamforming-Gewichte zu erzeugen. Wie in den ergänzenden Abbildungen 3 und 4 gezeigt, modelliert das GNN lokale räumliche Abhängigkeiten durch Nachrichtenaustausch und Merkmalsaggregation, während der Attention-Mechanismus globale Wechselwirkungen zwischen den Elementen der Metasoberfläche erfasst und so ein effektives Nahfeld-Beamforming ermöglicht. Attention-Gewichte werden berechnet, um die Relevanz von Knotenpaaren zu quantifizieren, wobei informativeren Wechselwirkungen eine höhere Wichtigkeit zugewiesen wird. Mithilfe dieser Gewichte aggregiert jeder Knoten Informationen von allen anderen Knoten, wodurch das Modell globale Abhängigkeiten erfassen kann, die über lokale Nachbarschaften hinausgehen. Die resultierende gewichtete Merkmalsfusion erzeugt eine optimierte Merkmalsdarstellung, die wichtige räumliche Eigenschaften betont und weniger relevante Informationen unterdrückt, was eine effektive Optimierung des Beamformings und eine gezielte Energiebündelung unterstützt.

Optimierung der Strahlformung

Die Optimierungsstufe des Beamformings bestimmte die Phasenverschiebungen und Beamforming-Gewichte von XL-IMS, um Energie auf Nutzer im Nahfeld zu fokussieren. Im Gegensatz zum herkömmlichen Beamsteering im Fernfeld konzentriert das Nahfeld-Beamforming Energie an bestimmten räumlichen Positionen. In dem vorgeschlagenen Framework lernte ein GNN-Attention-Modell optimale Beamforming-Parameter direkt aus den Kanaleigenschaften, wodurch der Aufwand iterativer Optimierungsverfahren reduziert wurde. Das empfangene Nutzersignal ist in Gleichung (4) angegeben.

Die Trainingsdaten wurden für jede Kanalrealisierung aus DeepMIMO gewonnen, und die entsprechenden Phasenverschiebungen des XL-IMS wurden mithilfe des AO-Algorithmus bestimmt. Die Nahfeld-Kanal-Matrix h und die XL-IMS-Phasenverschiebungs-Matrix wurden verwendet, um den Phasenverschiebungsvektor θ durch Maximierung der empfangenen Signalstärke zu berechnen:

Optimierungsformel max |h^H Θx|^2; mathematische Gleichung zur Signalverarbeitungsanalyse. (8)

Formel für statisches Gleichgewicht, Σ|θn|=1, Gleichung in Forschungsdiagramm. (9)

Der AO-Optimierer wurde für 100 Iterationen ausgeführt, bis er den gewünschten Konvergenzschwellenwert von 10−4 erreichte. Diese optimierten Werte dienten als Trainingslabels für unser GNN-Attention-Modell. Das Ziel bestand darin, konstruktive Interferenz für eine effektive Nahfeld-Strahlfokussierung und eine verbesserte empfangene Signalstärke zu erzielen. Anstelle herkömmlicher Optimierungsverfahren wie SDR oder AO wurde das Problem mithilfe eines lernbasierten Ansatzes gelöst. Insbesondere wurde das Beamforming-Optimierungsproblem durch ein Deep-Learning-Modell fΘ(⋅) angenähert.

Überwachtes Lernen wurde zur Schulung des GNN-Attention-Modells verwendet, wobei optimale Beamforming-Phasenverschiebungsvektoren, die vom AO-Algorithmus bereitgestellt wurden, als Trainingsziele dienten. Insbesondere bezeichnen wir den vom AO-Algorithmus generierten optimalen Phasenverschiebungsvektor als θAO,i und die Netzwerkschätzungen als Symbol θ̂ᵢ im mathematischen Kontext, Diagramm, relevant für statistische Schätzverfahren.. Dann wurde das Trainingskriterium wie folgt formuliert:

Formel für den mittleren quadratischen Fehler, \(L_{MSE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}||\hat{\theta}_i-\theta_{AO,i}||^2\). (10)

wobei N die Anzahl der Trainingsstichproben ist.

Algorithmus 1: Nahfeld-Beamforming unter Verwendung eines GNN-Attention-Modells ist in der Zusatzdatei 1 dargestellt. In diesem Algorithmus bestand der erste Schritt darin, die Systemparameter und die DeepMIMO-Datenbank einzurichten, um realistische Kanalbedingungen zu erzeugen. Die Nahfeld-Kanaleigenschaften für jede Probe wurden mithilfe des Kugelwellenmodells berechnet, und anschließend wurden wichtige Merkmale wie Kanalkoeffizienten und räumliche Eigenschaften aus der Datenbank extrahiert. Die extrahierten Merkmale wurden in eine strukturierte Form umgewandelt und dann als Graph dargestellt, wobei die Metasurface-Elemente als Knoten fungierten. Das Deep-Learning-Modell wurde unter Verwendung von GNN-Schichten generiert, um lokale räumliche Abhängigkeiten abzubilden, und ein Attention-Mechanismus wurde eingeführt, um globale Abhängigkeiten zu lernen. Der Deep-Learning-Algorithmus wurde mittels überwachtem Lernen mit MSE-Verlust zwischen den vorhergesagten Phasenverschiebungen und den vom AO generierten optimalen Phasenverschiebungslabels trainiert.

Diese Implementierung wurde mit Python und PyTorch durchgeführt. Die Proben für den DeepMIMO-Kanal wurden aus dem Außenbereichsszenario O1 gewonnen. Diese Kanalkoeffizienten wurden in Graphen umgewandelt und mithilfe eines GNN mit drei Schichten sowie einem Multihead-Attention-Mechanismus verarbeitet. Das Modell wurde mit dem Adam-Optimierer und einer MSE-Verlustfunktion trainiert. Das Modell generierte Phasenverschiebungen und Gewichtungen für das Beamforming bei Nahfeldnutzern, und die Ergebnisse wurden hinsichtlich Datenrate, Effizienz und SINR bewertet.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Ergebnisse

Die Leistung des vorgestellten Nahfeld-Kanalmodellierungs- und Beamforming-Frameworks für XL-IMS in 6G-Kommunikationsnetzwerken wird mithilfe des DeepMIMO-Datensatzes bewertet, der praktische Ausbreitungsbedingungen und räumlich konsistente Kanaldaten bietet. Zur Konfiguration dieses Datensatzes müssen zahlreiche Kanalproben generiert werden, die verschiedene Benutzerpositionen im Nahfeld der Metasurface repräsentieren. Insbesondere verwendet diese Studie bis zu 10.000–20.000 Proben, die unter unterschiedlichen Ausbreitu...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Diskussion

Der vorgeschlagene Algorithmus verwendet eine nichtlineare Vorcodierung, um die sphärische Wellenausbreitung im Nahfeld zu modellieren, und erreicht dadurch eine bessere Strahlfokussierung als Algorithmen auf Basis linearer Vorcodierung wie ZF, MMSE, SDR und AO. Obwohl die Ergebnisse der SDR- und AO-Algorithmen nahezu optimal sind, erzielt das vorgeschlagene GNN-Attention-Netzwerk eine bessere Leistung bei deutlich geringeren Rechenkosten, was für die zukünftige Implementierung von XL-IMS in 6G-Netzen entscheidend ist

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Offenlegungen

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde teilweise durch die Nationale Natürliche Wissenschaftsstiftung Chinas (Förderkennzeichen Nr. 62466036) und durch das Anschubfinanzierungsfonds für Forschung der Gandong University (Förderkennzeichen Nr. 12225000423) unterstützt. Die Autoren danken der GanDong University für die Bereitstellung der notwendigen Forschungseinrichtungen und institutionellen Unterstützung. Diese Arbeit wurde unterstützt von der Fakultät für Informationstechnik und dem Labor für Künstliche-Intelligenz-Algorithmen-und-Anwendungen an der Gandong University, Fuzhou, China.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
CUDA ToolkitNVIDIACUDA 12.4https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
DGLDGL-TeamDGL 2.2.1https://www.dgl.ai
MatplotlibMatplotlib-EntwicklungsteamMatplotlib 3.9.0https://matplotlib.org
NumPyNumPy-EntwicklerNumPy 1.26.4https://numpy.org
PythonPython Software FoundationPython 3.10.13https://www.python.org
PyTorchMeta AIPyTorch 2.3.1https://pytorch.org
PyTorch GeometricPyG-TeamPyG 2.5.3https://pytorch-geometric.readthedocs.io
SeabornSeaborn-EntwicklerSeaborn 0.13.2https://seaborn.pydata.org
TensorFlowGoogleTensorFlow 2.16.1https://www.tensorflow.org

Referenzen

  1. Yang S, et al. Near-field channel estimation for extremely large-scale reconfigurable intelligent surface (XL-RIS)-aided wideband mmWave systems. IEEE J Sel Areas Commun. 2024;42:1567-82.
  2. Ni H, et al. Energy-efficient near-field beamforming: A review on practical channel models. Energies. 2025;18:2966.
  3. Di Renzo M, et al. Smart radio environments empowered by reconfigurable intelligent surfaces: How it works, state of research, and the road ahead. IEEE J Sel Areas Commun. 2020;38:2450-525.
  4. Tang W, et al. Wireless communications with reconfigurable intelligent surface: Path loss modeling and experimental measurement. IEEE Trans Wirel Commun. 2021;20:421-39.
  5. Li R, et al. Joint design of hybrid beamforming and reflection coefficients in RIS-aided mmWave MIMO systems. IEEE Trans Commun. 2022;70:2404-16.
  6. Wei L, et al. Joint channel estimation and signal recovery for RIS-empowered multiuser communications. IEEE Trans Commun. 2022;70:4640-55.
  7. Yang S, et al. Separate channel estimation with hybrid RIS-aided multi-user communications. IEEE Trans Veh Technol. 2022;72(1):1318-24.
  8. Wei L, et al. Channel estimation for RIS-empowered multi-user MISO wireless communications. IEEE Trans Commun. 2021;69:4144-57.
  9. Huang C, et al. Multi-hop RIS-empowered terahertz communications: A DRL-based hybrid beamforming design. IEEE J Sel Areas Commun. 2021;39:1663-77.
  10. Fascista A, et al. RIS-aided joint localization and synchronization with a single-antenna receiver: Beamforming design and low-complexity estimation. IEEE J Sel Top Signal Process. 2022;16:1141-56.
  11. Huang C, et al. Reconfigurable intelligent surfaces for energy efficiency in wireless communication. IEEE Trans Wirel Commun. 2019;18:4157-70.
  12. Fan W, et al. Near-field channel characterization for mid-band ELAA systems: Sounding, parameter estimation, and modeling. arXiv. 2024;arXiv:2405.06159.
  13. Hasan SR, et al. A comprehensive review on reconfigurable intelligent surface for 6G communications: Overview, deployment, control mechanism, application, challenges, and opportunities. Wirel Pers Commun. 2024;139:375-429.
  14. Cui M, et al. Near-field MIMO communications for 6G: Fundamentals, challenges, potentials, and future directions. IEEE Commun Mag. 2023;61:40-6.
  15. Zhang H, Shlezinger N, Guidi F, Dardari D, Eldar YC. 6G wireless communications: From far-field beam steering to near-field beam focusing. IEEE Commun Mag. 2023;61(4):72-7.
  16. Ning B, et al. Beamforming technologies for ultra-massive MIMO in terahertz communications. IEEE Open J Commun Soc. 2023;4:614-58.
  17. Xu B, et al. Resource allocation for near-field communications: Fundamentals, tools, and outlooks. IEEE Wirel Commun. 2024;31:42-50.
  18. Devi P, Bharti MR, Gautam D. A survey on physical layer security for 5G/6G communications over different fading channels: Approaches, challenges, and future directions. Veh Commun. 2025;53:100891.
  19. Elzanaty A, et al. Near and far field model mismatch: Implications on 6G communications, localization, and sensing. IEEE Internet Things Mag. 2024;7:120-6.
  20. Liu Y, et al. Near-field communications: A tutorial review. IEEE Open J Commun Soc. 2023;4:1999-2049.
  21. Wang Z, Mu X, Liu Y. Near-field integrated sensing and communications. IEEE Commun Lett. 2023;27:2048-52.
  22. Dai L, Tan J, Chen Z, Poor HV. Delay-phase precoding for wideband THz massive MIMO. IEEE Trans Wirel Commun. 2022;21:7271-86.
  23. Zhang H, et al. Beam focusing for near-field multiuser MIMO communications. IEEE Trans Wirel Commun. 2022;21(9):7476-90.
  24. Lu H, Zeng Y. Near-field modeling and performance analysis for multi-user extremely large-scale MIMO communication. IEEE Commun Lett. 2022;26:277-81.
  25. Zhang J, Björnson E, Matthaiou M, Ng DWK, Larsson EG. Prospective multiple antenna technologies for beyond 5G. IEEE J Sel Areas Commun. 2020;38:1637-60.
  26. Liu Y, et al. Near-field communications: A comprehensive survey. IEEE Commun Surv Tutor. 2025;27:1687-728.
  27. Liu Y, et al. Near-field communications: What will be different? IEEE Wirel Commun. 2025;32:262-70.
  28. Gong T, et al. Holographic MIMO communications: Theoretical foundations, enabling technologies, and future directions. IEEE Commun Surv Tutor. 2024;26:196-257.
  29. Lu S, et al. Integrated sensing and communications: Recent advances and ten open challenges. IEEE Internet Things J. 2024;11:19094-120.
  30. Yan W, et al. Beamforming analysis and design for wideband THz reconfigurable intelligent surface communications. IEEE J Sel Areas Commun. 2023;41:2306-20.
  31. Hao W, et al. Ultra-wideband THz IRS communications: Applications, challenges, key techniques, and research opportunities. IEEE Netw. 2022;36:214-20.
  32. Sun H, et al. Time-delay unit-based beam squint mitigation for RIS-aided communications. IEEE Commun Lett. 2022;26:2220-4.
  33. Cui M, Dai L. Near-field wideband beamforming for extremely large antenna arrays. IEEE Trans Wirel Commun. 2024;23(10):13110-24.
  34. Wang Z, et al. TTD configurations for near-field beamforming: Parallel, serial, or hybrid? IEEE Trans Commun. 2024;72:3783-99.
  35. Xu J, et al. Near-field wideband extremely large-scale MIMO transmission with holographic metasurface antennas. arXiv. 2022;arXiv:2205.02533.
  36. Nordio A, et al. Near-field IRS configuration techniques for wideband signals and THz communications. In: Proc IEEE Int Conf Commun Workshops (ICC Workshops); 2023. p. 1198-203.
  37. Huang C, Zappone A, Alexandropoulos GC, Debbah M, Yuen C. Holographic MIMO surfaces for 6G wireless networks: Opportunities, challenges, and trends. IEEE Wirel Commun. 2020;27:118-25.
  38. Monemi M, et al. 6G Fresnel spot beamfocusing using large-scale metasurfaces: A distributed DRL-based approach. IEEE Trans Mob Comput. 2024;23:11670-84.
  39. Zhu F, et al. Robust beamforming for RIS-aided communications: Gradient-based manifold meta learning. IEEE Trans Wirel Commun. 2024;23(11):15945-56.
  40. Wang X, et al. Energy-efficient beamforming for RISs-aided communications: Gradient based meta learning. In: Proc IEEE Int Conf Commun (ICC); 2024. p. 1-6.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Nachdrucke und Genehmigungen

Weitere Artikel entdecken

Beamforming-OptimierungGraph Neural NetworksAttention-MechanismusDeep-Learning-Frameworksphärische WellenausbreitungExtremely Large Intelligent Metasurfacesspektrale EffizienzEnergieeffizienz
Kontaktieren Sie uns
Der Bibliothek empfehlen

Datenschutz

Nutzungsbedingungen

Richtlinien

Urheberrecht © 2026 MyJoVE Corporation. Alle Rechte vorbehalten.