2024 IMT-2030（6G）推进组白皮书 -面向6G的智能超表面技术研究报告

随着全球通信技术日新月异的进步，6G研究项目的启航已成为当前科技领面技术（RIS，ReconfigurableIntelligentSurface）凭借其本研究报告致力于关注即将到来的6G标准化工作，旨在为RIS技术的标准作为基础性赋能技术的RIS，其潜在应用场的标准化进程提供有益的参考，进一步推动RIS2 2 5二、技术能力与典型应用场景 7 7 9三、信道建模与仿真方法 四、关键技术与工程化探讨 30 五、标准化影响分析 参考文献 49贡献单位 523图2.1双极化RIS阵列逻辑结构示意图 7图2.2基于RIS的基站天线设计示意图 8图2.3基于RIS的直接信息调制发射机 9图2.4RIS辅助室外通信[4] 11图2.5RIS辅助室内通信[5] 11图2.6RIS辅助的毫米波室内覆盖增强试验 图2.7RIS辅助O2I通信 13图2.8RIS使能建筑物底部毫米波覆盖增强 图2.9BD-RIS辅助MU-MISO系统 图2.10环型码本典型适用场景及码字环状相位分布 图2.11基于RIS辅助的低空覆盖增强 16图3.1传统通信信道模型与RIS辅助通信信道模型的对比 17图3.2以3GPPTR38.901为起点的RIS信道模型实施 17图3.3RIS等效辐射方向图示意图 图3.4基于RCS模型的极化RIS阵元辐射方向图 图3.5基于cosαθ模型的归一化功率辐射方向图 19图3.6基于GBSM原理的RIS辅助通信几何模型[12] 20图3.7RIS与移动设备的网络布局 24图3.8两个基站和多个RIS面板的干扰场景示意图 26图4.1基于统计信道参数配置智能超表面，选择性增强部分信号传输路径，定制稀疏化信道以降低信道估计与信道反馈开销 31图4.2基于环形码本码字选择的宽波束生成方法示意图 32图4.3宽波束与窄波束的信噪比增益对比(a)用于数据信道的窄波束(b)用于控制信道的宽波束 32图4.4PIN二极管故障时功率增益损耗分析 33图4.5基于矩阵分解的BD-RIS量化结果 34图4.6智能超表面功耗测量分析 35图4.7块控RIS和单元控RIS的遍历SE与EE比较 36图4.8集中式RIS辅助通信系统模型 37图4.9分布式RIS辅助通信系统模型 37图4.10集中式与分布式部署情况下系统遍历容量[34] 38图4.11利用波束扫描方法获取多波束入射信息，并利用相移叠加设计智能超表面编码，实测结果证明其优秀性能。 39图4.12重庆现网RIS部署效果 40图5.1基于网络控制的RIS系统架构示意图 42图5.2基于UE控制的RIS系统架构示意图 43图5.3基于5GNR系统的RIS级联信道估计方法示意图 464一、概述随着全球通信技术日新月异的进步，6G研究项目的启动已成为当前科技领面技术（RIS，ReconfigurableIntelligentSurface）凭借其日美国政府发布的《国家频谱研发计划》基础研究优先6G需求，并支撑关键技术指标的实现。同时，作为基础性赋能技术的RIS，其潜在应用场景也将成为我们关注的重点。RIS赋能基站场景可以包括RIS-based10EmergingTechnologiesof2024./publications/top-10-emerging-technologies-2024/in-fuNATIONALRESEARCHANDDEVELOPMENTPLANFORPOSITIONING,NAVIGATION,AND/wp-content/uploads/2021/08/Position_Navigation_Timing_RD_Plan-August-2021pdf5最后，针对RIS标准化影响进行分析，明确可能纳入标准化的内容，并从6二、技术能力与典型应用场景基于RIS的新型相控阵列天线通常是RIS作为收发机的天线阵列，实现混波，控制模块动态调控RIS阵元响应，形成RIS反射波或透射波。双极化RIS图2.1双极化RIS阵列逻辑结构示意图由于智能超表面采用无源/准无源设计理念，在成本、体积、重量方面都具7等区域广覆盖问题。相关测试表明，采用增加RIS反射阵面扩展的5GAAU基站，上下行平均速率可提升5%～8%。除了在AAU上集成反射式RIS，还可以通过在AAU边缘集成透射式智能超表面，如图2.2（b）所示，动态调控基站天线接收或辐射电磁波的角度，有（a）反射式（b）透射式图2.2基于RIS的基站天线设计示意图超表面可以高效地同时在不同维度上调制信息，并分配给各个方向的不同用户，最大化的利用频谱资源，有效提升信号传输的质量和效率。例如，文献[1]中基其传输速率可达2.5Mbps，具备定向调制与安全传输的特性，如图2.3(a)和(b)8输信息，如图2.3(c)和(d)所示。文献[3]中基于分区式异步时空编码构建的频分如图2.3(e)和(f)所示。上述系统成功验证了智能图2.3基于RIS的直接信息调制发射机(a)(b)基于时空编码数字超表面的双通道发射机，分别向不同方向的两个用户传输不同的图片；(c)(d)空间-频率-极化分集复用的发射机，同时在不同的极化和频率上传输两路视频信号；(e)(f)基于异步时空编码超表面的频分复用发射机，使用八个载波频率同时独立传输八张图片9度看，基于基站控制的RIS模式将是RIS网络部署的主要形式，而部分特殊应df=2d2/λ（2.1）对于5G/5G-A系统，尽管引入毫米波频段可以提供高吞吐量和大带宽，但IntegratedAccessBackhaul）或微基站，但这会带来高昂的资本支出。引入RIS“塔下黑”和障碍无遮挡是造成室外宏站覆盖盲区的重要因素。波束无法覆盖，存在明显的塔下阴影。通过在基站由于建筑物或者植被等自然环境中的物体遮挡，收发端之间不存在LOS路图2.4RIS辅助室外通信[4]波束方向，在收发端之间构造虚拟视距路径，按图2.5RIS辅助室内通信[5]NTT与NTTDOCOMO进行了一项RIS辅助的毫米波室内覆盖增强试验，网络通信质量。相比于未使用RIS情况，接收信号强度可提高约20dB，保障用（a）毫米波RIS反射器覆盖增强试验系统（b）RIS反射器使能室内信号强度改善图2.6RIS辅助的毫米波室内覆盖增强试验盖区域通常较小，且盲区较多。在O2I场景，采用透射式RIS作为电磁波折射图2.7RIS辅助O2I通信NTTDOCOMO采用附在窗户表面的薄膜状透射式RIS对无线电波进行动态过在玻璃上部署28GHz频段的透射式RIS，将室内毫米波信号有效重定向到建（a）将室内无线电波引导至建筑物底部（b）粘贴于玻璃窗上的折射型超表面图2.8RIS使能建筑物底部毫米波覆盖增强高网络能效。为了满足6G可持续性指标要求，增加RIS部署的便利性，未来可以对改变RIS阵面能量分配。在SISO场景下，BD-RIS可以使得级联信道的图2.9BD-RIS辅助MU-MISO系统场区域约为21米，即21米范围内均可考虑为RIS的近场区域，当RIS规模增缘时，即使是LOS径用户接收到的基站信号基于平面波前假设的传统DFT向量码本在这种情况下显得不足，如 图2.10环型码本典型适用场景及码字环状相位分布络无法为无人机、电动垂直起降飞行器（eVTOL，electricVerticalTake-offand有地面移动通信网络的基础上，增加面向低空覆盖区域的RIS节点，如图2.11所示。通过RIS设备部署位置、朝向与RIS阵面波束动态调控能力的结合，将图2.11基于RIS辅助的低空覆盖增强三、信道建模与仿真方法3.1所示，传统通信信道模型只考虑基站侧（BS，BaseStation）和用户（UE，UserEquipment）之间的信道。相比之下，RIS辅助通信信道建模需要考虑三个互相关联的组件：BS-RIS信道、RIS-UE信道以及RIS本图3.1传统通信信道模型与RIS辅助通信信道模型的对比基于3GPPTR38.901[11]增强框架RIS信道建模和假设：(1)3GPPTR38.901中的方法作为图3.2以3GPPTR38.901为起点的RIS信道模型实施强的3GPPTR38.901信道模型构建的，其中假设各向同性天线为基本（1）基于等效辐射方向图的物理模型[12]：该模型通过等效辐射方向图来表示图3.3RIS等效辐射方向图示意图（2）基于电磁理论的RCS模型[13]：此方法使用电磁理论在不同极化条件下建立精确的RCS模型。该建模方法准确描述了复杂电磁环图3.4基于RCS模型的极化RIS阵元辐射方向图图3.5基于COSαθ模型的归一化功率辐射方向图HBS−RISθHRIS−Rx+HBS−Rx[12][15]-[20]。每个链路的信道参和BS-UE链路的大尺度参数，包括路径损耗、阴影衰落、RicianK因子、时延扩展等。还需考虑小尺度参数，包括时延、垂直和水平到达/离开角度以及每条图3.6基于GBSM原理的RIS辅助通信几何模型[12]级联路径损耗建模方法，其中BS-RIS-UE路径损耗被建模为子信道路径损耗、RIS平均辐射增益（或平均RCS）以及全向天线孔径几部分的dB形式加和：损耗模型：设θt,θr为BS到RIS的垂直级联通道的路径损耗模型公式如下[18]： PLS(d1,d2,θt,θr)=α+10β1log10(d1)+10β2log10(d2)-10λ1log10(cos(θt))-10λ2log10(cos(θr))+XI,(3.2)λ1和λ2是θt和θr上的路径损耗指数；α是路径损耗模型中的截距参数；XI是(d1,d2,θt,θr)=PL(d,d,θ,θ)+10n1log10+10n2lo-10μ1log10(,I,其中，n1和n2是BS-RIS和RIS-UE链路上的PLEs，μ1和μ2分别是路径损XXIddd,和RIS-UE的参考距离，θ和θ是参考角度。根据不同的应用场景，这些参考值系数可表示为[12]：(3.4)-(.)T代表矩阵转置。-λ是载波频率的波长。-P2,m2是相关路径的的功率。-φ,m1,θ,m1,θ,m1,φ,m1表示BS-RIS子信道中(n1,m1)th路径的角度，分别为到道中，φ,m2,θ,m2,θ2u,2,φ2u,2分别表示BS-RIS子信道中(n1,m1)th路径中的AoA,表示天线u和s的位置向量。,Fr,u,Ft,sandFt,s分别表示UE(v)和BS(h)-Fp2表示整个RIS的辐射方向图。p1p2表示RIS对在p1极化方向入射和在p2极化方向发射的簇或路径有不同的影响。该辐射方向图的生成方法可参考1极化出发、以p2极化到达的(ni,mi)th路径的随机相位。∈{1,2}是相应路径的交叉极化功率比(XPR，crosspolarizationpower-fn2,m2是(n2,m2)th路径的多普勒频移。-τni,mi,i参数更新：考虑到RIS、基站、终端或其他元件的实际部署情况可能表3-1与RIS相关的参数更新参数描述PLEs路径损耗模型中可能需要调整的参数。LOS概率更新RIS和BS/UE的视距(LOS)概率。RicianK-factor代表直达信号与散射信号功率的比值。时延扩展（Delayspread，DS）[20]反映信号随时间的延迟变化。角度扩展(ASA/ASD/ZSA/ZSD)测量子信道的角度扩展。其他其他可能需要考虑的参数，如角度分布、时延分布、交叉极化比等。据近场距离公式，BS和UE可能都位于RIS面板的近场范围内，因此需要考虑近场传播特性[14][21]-[24]。不同位置的信道空间一致性[21]-[24]。上下行信道的互易性：需要讨论TDD和FDD系统在RIS辅助通信中上下表3-2网络布局模型系统级仿真RIS部署假设图3.7(a)所示系统在场景中，RIS被安置在小区边缘，移动终端均匀分布于整个网络中。RIS面板的法线方向均朝向对应小区的服务基站。图3.7(b)所示系统RIS被放置在小区中央附近，移动终端则位于小区边缘，右侧的局部放大图展示了该布置。RIS面板的法线方向与服务基站天线的法线方向垂直。图3.7(c)所示系统RIS面板与移动终端都位于小区边缘。(b)(c)图3.7RIS与移动设备的网络布局TR38.803表-1列出了UMa网络布局模型的详细表3-3与区域一体化系统相关的UMa网络布局参数参数参数值每小区RIS数量4/8/16RIS位置室外/室内室外LOS/NLOSBS-RIS:LOSRIS-UE:LOS和NLOSRIS高度RIS间距离0.1*小区半径RIS分布（水平）小区边缘：位于小区半径的0.9到1.0之间的环状区域小区中部：位于小区半径的0.5到0.55之间的环状区域最小BS-RIS距离(2D)35mTR38.803表-1列出了Denseurban网络布局模型的详细信息。与表3-4与区域一体化系统相关的Denseurban网络布局参数参数参数值每个小区的RIS数量4/8RIS位置室外/室内室外和室内室内RIS比例80%低/高穿透损耗比例50%低损耗，50%高损耗LOS/NLOSBS-RIS:LOS和NLOSRIS-UE:LOSRIS高度6mRIS之间的距离0.1小区半径RIS分布（水平）小区边缘：小区半径的0.9到1.0之间的环状区域小区中部：小区半径的0.5到0.55之间的环状区域最小BS-RIS距离(2D)3mTR38.803表-1列出了室内网络布局模型的详细信息。与RIS有关表3-5与RIS有关的室内网络布局参数参数参数值每个小区的RIS数量4/8RIS位置室外/室内室内LOS/NLOSBS-RIS:LOSRIS-UE:LOS和NLOSRIS高度2mRIS之间的距离0.1小区半径RIS分布（水平）小区边缘：小区半径的0.9到1.0之间的环状区域小区中部：小区半径的0.5到0.55之间的环状区域最小BS-RIS距离(2D)0m有关BS-RIS-UE链路传播模型的详务小区中最近的RIS面板反射。请注意，从邻近基站到服务小区RIS面板的路径损耗通常很严重。服务小区中RIS面板（最近的RIS面板除外）的路径损耗也很大。因此，在系统级模拟中忽略了服务小区RIS面板（最近的RIS面板除图3.8两个基站和多个RIS面板的干扰场景示意图基站天线阵列参数用户设备参数RIS天线参数阵元增益(dBi)单元最大定向增益GE,max单元增益(dBi)水平/垂直3dB波束宽度(度)(Mg,Ng,M,N,P)阵元模式相关参数水平/垂直前后比(dB)(dv,dh)天线极化天线极化UE方位角天线单元配置（行×列）天线子阵列配置(行×列)水平/垂直元件间距水平/垂直辐射子阵列间距(H,V)下倾角度（度）子阵列中的阵元行数RIS水平覆盖范围（度）子阵列的垂直阵元分离度(dv,sub)RIS垂直覆盖范围（度）预设子阵列下倾角（度）定向阵列欧姆损耗（dB）相位调整方法子阵列发射功率（dBm欧姆损耗前）基站水平覆盖范围（度）基站垂直覆盖范围（度）机械下倾角（度）表3-6系统参数参数室内UMaDenseurban载波频率2.6GHz/3.5GHz6GHz26GHz信道带宽100MHz100MHz100MHz每个UE的下行调度信道带宽（DL）100MHz100MHz100MHz每个UE的上行调度信道带宽（UL）100MHz100MHz100MHz活跃UE数量（DL）与基站波束数量相同与基站波束数量相同与基站波束数量相同活跃UE数量（UL）与基站波束数量相同与基站波束数量相同与基站波束数量相同流量建模全缓冲全缓冲全缓冲下行功率控制否否否上行功率控制是是是基站最大发射功率（dBm）23dBm43dBm33dBm用户设备最大发射功率（dBm）23dBm23dBm23dBm用户设备最小发射功率（dBm）-40dBm-40dBm-40dBm基站噪声系数（dB）Note1Note1Note1用户设备噪声系数（dB）Note1Note1Note1切换余量3dB3dB3dBNote1:为了得出响应WP5D中包含的ACIR/ACS值，在共存模拟研究中，对于UE和BS分别使用以下噪声系数（NF）。30GHz频段：9和11dB，45GHz频段：11和13dB，70GHz频段：13和15dB。(2)对于特定基站，搜索所有RIS面板，计算基站与RIS面板之间(3)对于特定的移动设备，搜索所有级联链路（BS-RS-UE）并计算(4)对于特定移动设备，考虑直接链路（BS-UE）和级联链路使其指向BS-RIS-UE之间的LOS方向。RX_PWR是接收功率TX_PWR是发射功率-Thputibpshz=fSINRICI=f)，其中IICI是小区间干扰四、关键技术与工程化探讨能力，使其所建立反射/透射信道的获取与反馈面临极大挑战。这一挑战在大规如，文献[26][27]基于信道定制的方法，仅获取和反馈基站图4.1基于统计信道参数配置智能超表面，选择性增强部分信号传输路径，定制稀疏化信道以降低信道估计与信道反馈开销可重构智能表面的大孔径导致所生成的高增益用户设备专用波束的波束宽字选择则由可重构智能表面与目标区域（焦平面）之间的几何关系确定[29]。图4.2基于环形码本码字选择的宽波束生成方法示意图频段30GHz载频下，部署尺寸为0.5图4.3宽波束与窄波束的信噪比增益对比(a)用于数据信道的窄波束(b)用于控制信道的宽波束的无线环境。然而，在设计、制造和部署阶段，硬件损伤（HWIs）往往是不可限制。其他HWI包括面板装配错误、PIN二极管故障、面板变形和各种制造缺相移误差对波束成形增益的影响可通过RIS波束成形模型进行分析[30]。可数值模拟表明，当变形量在0.1λ至0.图4.4PIN二极管故障时功率增益损耗分析(a)PIN二极管故障时的理论功率增益损耗等值线；(b)仿真中PIN二极管的状态，其中暗红色和蓝色斑块代表开路和短路故障；(c)仿真波束方向图。基于[31]的研究，任意满足BD-RIS数学约束的对称调控矩阵，均可以分解(a)功率分配矩阵量化（能量域）(b)相移矩阵量化（相位域）图4.5基于矩阵分解的BD-RIS量化结果目前已有研究工作并未对不同可调元件类型的智能超表面功耗进行分类研不计；基于PIN管的智能超表面单元的功耗与智能超表面的极化模式，可调控图4.6智能超表面功耗测量分析(a)智能超表面及单元结构(b)实际测量过程及智能超表面测试编码(c)PIN管型智能超表面总功耗与编码为“1”的单元数的关系反射路径中严重的功率损耗，智能超表面需要部署大量单元用来提高链路增益。道状态信息(CSI)系数在发送端和接收端之间的乘积使得级联信道估计需要大量图4.7块控RIS和单元控RIS的遍历SE与EE比较此外，当RIS离发射端或接收端足够近或RIS面板足够大时，需要考虑RIS的图4.8集中式RIS辅助通信系统模型图4.9分布式RIS辅助通信系统模型的RIS面板上。分布式部署允许RIS反射单元在多个位置部署，以适应复杂的图4.10集中式与分布式部署情况下系统遍历容量[34]智能超表面技术在增强通信链路质量和提升系统性能方面展现出极大潜力。图4.11利用波束扫描方法获取多波束入射信息，并利用相移叠加设计智能超表面编码，实测结果证明其优秀性能。公司、中国移动设计院、重庆邮电大学开展智能超表面（RIS）应用探索研究，低空无人机等九大场景，并且在现网场景尝试多RIS级联传输、多频段RIS平均增益6dBm、SINR平均增益3dB、下行速率增益55Mbps、上行速率增益图4.12重庆现网RIS部署效果适的部署位置，RIS不适用于风景区场景；由于村庄场景地广人稀，用户分散，1)部署条件比较苛刻：需有明确信号源、且为信号强场；确保信号入射、2)设备结构较重：现有设备体积较大、重量较大，用于测试验证运输成本五、标准化影响分析型：协议全透明RIS，协议半透明RIS和协议非透明RIS[41]。协议全透明RIS对本章主要针对协议半透明的网络控制RIS和协议非透明的基于UE控制RIS，与现有的无线集成接入回传（IAB,IntegratedAccessBackhaul）技术、射频等网络节点相比，RIS的系统架构与NCR最为相似，主要区别在于两个方面：图5.1基于网络控制的RIS系统架构示意图其系统架构如图5.2所示，其中RIS的功能实体与基于网络控制的RIS基本相或公寓等室内区域。另一个潜在用例为RIS即服务用例，其中RIS由企业（例如购物中心）拥有，企业向其客户提供基于RI图5.2基于UE控制的RIS系统架构示意图Rel-18NCR相同的规则，其中识别在BS侧完成，鉴权在核心网（CN,CoreNetwork）完成。以接入当前网络。然后，RIS可以发起随机接入过是RIS及其无线电能力。在RRC建立连接，完成RIS识别之后，BS选择支持RIS的接入和移动性管理功能实体（AMF，AccessandMobilityManagement），对于UE请求授权的方式，BS可以通过接收来自CN或UE的更改RIS控制节点的请求来确定授权UE控制RIS。在这种情况下，UE可以直接向CN发送授于BS指示授权的方式，BS可以根据接收到的测量结果或基于一些辅助信息来确定授权UE控制RIS。在这种情况下，BS可以请求CN授权UE控制和配置与NCR相似，RIS需要接收网络侧的控制信息以实现对信号的按需转发，潜在的控制信息包括：波束信息，TDD时隙配置信息等。此外，也可能会有专RIS进行控制，信令开销非常大。因此，一种比较实际的方法是波束信息控制TransmissionConfigurationIndication）框架的一部分来指示，其中RIS从BS和不同的波束信息。对于基于UE控制的RIS，UE可以显式/隐式地向RIS指示用l基于码本的层1参考信号接收功率（L1-RSRP，Layer1-ReferecneSignal可以重用NR波束管理框架对候选波束进行扫描。波束ID的映射基于预先Arrival）和离开角（AoD，AngleofDeparture）的一些必要信息，例如RIS/关指示器来进行有效的干扰管理和节能。一组RIS单元的开/关信l显式指示。使用标志符指示单元状态，例如，位“0”表示一组单元关闭，而l隐式指示。RIS可以利用其他控制信息来确定开启或知道何时接收控制信号以及何时转发信号的确切时间。对于FD路和下行链路帧在成对的频谱上分别分配，因此帧结构非常简单，即上行链路/个UE的UE特定配置可能不同。这对BS来说可能不是一个大问题，但考虑到此外，在RIS辅助的感知定位业务中，无线网络可以利用RIS级联路径的信号该引入新的终端行为。基于NRCSI-RS信号结构可以设计终端透明的RIS级联的相位状态整体翻转等价于参考信号的时域正交码（OCC，OrthogonalCoverCode）调制。以5GNR系统为例，基站发送两OFDM符号的CSI-RS进行信道图5.3基于5GNR系统的RIS级联信道估计方法示意图RIS-UE。其中一段链路发生波束失败，则整个链路波束失败。由于RIS没有信能由UE针对基站经RIS到UE的等效信道进行波束失败检测上报。例如，UE信号，通过UE检测RIS波束测量信号另一种方法是参考NCR，增加RIS控制节点，通过控制节点接收基站的控值指示给UE，UE可以根据等效链路质量和第一跳链路质量确定第二跳链路质六、结论年（2025年），3GPP将正式拉开相关研究的序幕，而当前（2024年）正处于的RIS增强蜂窝网络和新兴的定位技术等。这些应用不仅满足了6G对高性能通以回应行业内外对RIS技术的广泛关注。这些讨论为RIS在实际应用中的推广参考文献[1]ZhangL,ChenMZ,TangW,etal.Awirelesscommunicationschemebasedonspace-andfrequency-divisionmultiplexingusingdigitalmetasurfaces[J].NatureElectronics,2021,4(3):218-227.[2]KeJC,ChenX,TangW,etal.Space-frequency-polarization-divisionmultiplexedwirelesscommunicationsystemusinganisotropicspace-time-codingdigitalmetasurface[J].NationalScienceReview,2022,9(11):nwac225.[3]WangSR,DaiJY,ZhouQY,etal.Manipulationsofmulti-frequencywavesandsignalsviamulti-partitionasynchronousspace-time-codingdigitalmetasurface[J].NatureCommunications,2023,14(1):5377.[4]RISTA-ReconfigurableIntelligentSurfaceTechnologyWhitePaper2023-final.[5]M.M.Amri,N.M.TranandK.W.Choi,"ReconfigurableIntelligentSurface-AidedWirelessCommunications:AdaptiveBeamformingandExperimentalValidations,"inIEEEAccess,vol.9,pp.147442-147457,2021[6]NTTDOCOMOInc.NTTandNTTDOCOMOTrialFirstUseofUser-trackingMetasurfaceReflectorforExtremeMobileCoverageinCurrent5GandComing6GEra[EB/OL].(2021-11).https://www.docomo.ne.jp/english/info/media_center/pr/2021/1112_00.html/.[7]NTTDOCOMOInc.DOCOMOConductsWorld’sFirstTrialofTransmissiveMetasurfaceonWindowtoDeliverIndoorRadioWavestoOutdoorFootofBuilding[EB/OL].(2023-01).https://www.docomo.ne.jp/english/info/media_center/pr/2023/0130_02.html.[8]W.Sun,S.Sun,T.Shi,X.SuandR.Liu,"ANewModelofBeyondDiagonalReconfigurableIntelligentSurfaces(BD-RIS)fortheCorrespondingQuantizationandOptimization,"inIEEETransactionsonWirelessCommunications,doi:10.1109/TWC.2024.3382750.[9]X.Li,X.Wang,X.Hou,L.ChenandS.Suyama,"Two-StepBeamformingSchemeforLarge-DimensionReconfigurableIntelligentSurface,"2022IEEE95thVehicularTechnologyConference:(VTC2022-Spring),Helsinki,Finland,2022,pp.1-5.[10]F.Wangetal.,"Ring-typeCodebookDesignforReconfigurableIntelligentSurfaceNear-fieldBeamforming,"2022IEEE33rdAnnualInternationalSymposiumonPersonal,IndoorandMobileRadioCommunications(PIMRC),Kyoto,Japan,2022,pp.391-396.[11]3GPP,“StudyonChannelModelforFrequenciesfrom0.5to100GHz.,”TechnicalSpecification(TR)38.901,3rdGenerationPartnershipProject(3GPP),032022.Version17.0.0.[12]H.Gong,etal,"HowtoExtend3-DGBSMtoRISCascadeChannelWithNon-IdealPhaseModulation?,"inIEEEWirelessCommunicationsLetters,vol.13,no.2,pp.555-559,Feb.2024.[13]J.Dou,etal.“Onthechannelmodelingofintelligentcontrollableelectro-magnetic-surface.”,Chinesejournalofradioscience，2021，36(3)：368-377.(inChinese)[14]W.Tang,etal.,“PathLossModelingandMeasurementsforReconfigurableIntelligentSurfacesintheMillimeter-WaveFrequencyBand,”IEEETrans.Commun.,vol.70,no.9,pp.6259-6276,Sept.2022.[15]Y.Yuan,etal,“AGeometry-basedRIS-assistedmulti-userchannelmodelwithdeepreinforcementlearning,”inProc.IEEEVTC-spring,accept,2024.[16]Y.Yuan,etal,“CharacterizationandmodelingofRIS-assistedmulti-userchannelsutilizingdeepreinforcementlearning,”IEEETransactionsonCommunications,underreview,2024.[17]Y.Yuan,etal,“RIS-assistedmobilechannelswithdirectionaltransmission:Modelingandcharacteristicanalysis,”IEEETransactionsonWirelessCommunications,underreview,2024.[18]J.Sang,etal.,“Multi-scenariobroadbandchannelmeasurementandmodelingforsub-6GHzRIS-assistedwirelesscommunicationsystems,”IEEETrans.WirelessCommun.,vol.23,no.6,pp.6312-6329,Jun.2024.[19]J.Sang,etal.,“Measurement-BasedSmall-ScaleChannelModelforSub-6GHzRIS-AssistedCommunications,”IEEETrans.Veh.Technol.,earlyaccess,2024.[20]J.Sang,etal.,“QuantizedPhaseAlignmentbyDiscretePhaseShiftsforReconfigurableIntelligentSurface-AssistedCommunicationSystems,”IEEETrans.Veh.Technol.,vol.73,no.4,pp.5259-5275,Apr.2024.[21]R1-2403285,Discussiononmodelingnear-fieldpropagationandspatialnon-stationarityinTR38.901for7-24GHz,3GPPTSGRANWG1#116bis,April15th–April19th,2024.(BUPT,CMCC)[22]R1-2404330,Discussiononmodelingnear-fieldpropagationandspatialnon-stationarityinTR38.901for7-24GHz,3GPPTSGRANWG1#117,May20th–24th,2024.(BUPT,CMCC,vivo)[23]R1-2406743,Discussiononnear-fieldpropagationandspatialnon-stationarity,3GPPTSGRANWG1#118,Aug19th–Aug23th,2024.(BUPT,CMCC)[24]H.Miao,etal.,“AnalysisofNear-FieldEffects,SpatialNon-StatonaryCharacteristicsBasedon11-15GHzChannelMeasurementinIndoorScenario.”inIEEESignalProcessingAdvancesinWir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