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新文推送——毫米波高速列车通信覆盖增强的折射型可重构智能表面辅助的超可靠低时延通信

北交大智能交通电波传播研究团队

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北京交通大学

高移动性通信/智能交通电波传播研究组

文章概况

以刘昌柱（Changzhu Liu）为第一作者，何睿斯（Ruisi He）和牛勇（Yong Niu）为通讯作者的文章近日于IEEE Transactions on Vehicular Technology（Early Access）上发表。

文章题目为：“Refracting Reconfigurable Intelligent Surface Assisted URLLC for Millimeter Wave High-Speed Train Communication Coverage Enhancement（毫米波高速列车通信覆盖增强的折射型可重构智能表面辅助的超可靠低时延通信）”。

所有作者为：刘昌柱（Changzhu Liu）、何睿斯（Ruisi He）、牛勇（Yong Niu）、毛士文（Shiwen Mao）、艾渤（Bo Ai）、陈瑞凤（Ruifeng Chen）。

DOI：10.1109/TVT.2024.3457032

内容介绍

（图1 毫米波高速铁路通信中的折射型 RIS 辅助的URLLC系统模型。）

在5G的关键技术中，超可靠低延迟通信（URLLC）技术可以为安全、控制消息传递和监控等高速列车服务提供低端到端延迟和超高可靠的通信。URLLC的关键性能指标是端到端传输时延小于1ms、数据包错误概率在10⁻⁵量级，这对于未来智能高速铁路通信系统的发展至关重要。

本文研究了在 mmWave HST 场景中采用一种新型折射型 RIS 辅助多用户下行链路 URLLC 系统来增强 HST 可靠性覆盖，其中在列车窗户上部署折射 RIS 以创建用于 HST 通信的稳健无线链路。基于信道模型，本文提出了一个考虑基站发射功率、RIS 相移和可靠性约束的总速率最大化问题。耦合优化变量难以获得闭式解。因此，本研究将其分解为两个子问题，并利用迭代交替优化方案来求解。

（图2 迭代次数与系统和速率的关系。)

基于所提算法的结果与多种基线算法进行比较，仿真结果证明了所提算法的快速收敛，并强调了采用折射型 RIS 对毫米波高速铁路网络中总速率改进的好处。

（图3 基站最大发射功率与系统和速率的关系图。)

文章链接

@ARTICLE{10670457,  author={Liu, Changzhu and He, Ruisi and Niu, Yong and Mao, Shiwen and Ai, Bo and Chen, Ruifeng},  journal={IEEE Transactions on Vehicular Technology},   title={Refracting Reconfigurable Intelligent Surface Assisted URLLC for Millimeter Wave High-Speed Train Communication Coverage Enhancement},   year={2024},  volume={},  number={},  pages={1-16},  keywords={Millimeter wave communication;Ultra reliable low latency communication;Reliability;Reconfigurable intelligent surfaces;Optimization;Rail transportation;Wireless communication;High-speed train (HST) communication;millimeter-wave;refracting RIS;ultra-reliable and low-latency communications;alternating optimization},  doi={10.1109/TVT.2024.3457032}}

或

C. Liu, R. He, Y. Niu, S. Mao, B. Ai and R. Chen, "Refracting Reconfigurable Intelligent Surface Assisted URLLC for Millimeter Wave High-Speed Train Communication Coverage Enhancement," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, doi: 10.1109/TVT.2024.3457032.

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谱写交通强国建设新篇章

来源：北交大智能交通电波传播研究团队

著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载

首次发布时间：2024-10-19

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