隨著全球通信技術日新月異的進步，6G研究項目的啟航已成為當前科技領面技術（RIS，ReconfigurableIntelligentSurface）憑借其本研究報告致力于關注即將到來的6G標準化工作，旨在為RIS技術的標準作為基礎性賦能技術的RIS，其潛在應用場的標準化進程提供有益的參考，進一步推動RIS2 2 5二、技術能力與典型應用場景 7 7 9三、信道建模與仿真方法 四、關鍵技術與工程化探討 30 五、標準化影響分析 參考文獻 49貢獻單位 523圖2.1雙極化RIS陣列邏輯結構示意圖 7圖2.2基于RIS的基站天線設計示意圖 8圖2.3基于RIS的直接信息調制發射機 9圖2.4RIS輔助室外通信[4] 11圖2.5RIS輔助室內通信[5] 11圖2.6RIS輔助的毫米波室內覆蓋增強試驗 圖2.7RIS輔助O2I通信 13圖2.8RIS使能建筑物底部毫米波覆蓋增強 圖2.9BD-RIS輔助MU-MISO系統 圖2.10環型碼本典型適用場景及碼字環狀相位分布 圖2.11基于RIS輔助的低空覆蓋增強 16圖3.1傳統通信信道模型與RIS輔助通信信道模型的對比 17圖3.2以3GPPTR38.901為起點的RIS信道模型實施 17圖3.3RIS等效輻射方向圖示意圖 圖3.4基于RCS模型的極化RIS陣元輻射方向圖 圖3.5基于cosαθ模型的歸一化功率輻射方向圖 19圖3.6基于GBSM原理的RIS輔助通信幾何模型[12] 20圖3.7RIS與移動設備的網絡布局 24圖3.8兩個基站和多個RIS面板的干擾場景示意圖 26圖4.1基于統計信道參數配置智能超表面，選擇性增強部分信號傳輸路徑，定制稀疏化信道以降低信道估計與信道反饋開銷 31圖4.2基于環形碼本碼字選擇的寬波束生成方法示意圖 32圖4.3寬波束與窄波束的信噪比增益對比(a)用于數據信道的窄波束(b)用于控制信道的寬波束 32圖4.4PIN二極管故障時功率增益損耗分析 33圖4.5基于矩陣分解的BD-RIS量化結果 34圖4.6智能超表面功耗測量分析 35圖4.7塊控RIS和單元控RIS的遍歷SE與EE比較 36圖4.8集中式RIS輔助通信系統模型 37圖4.9分布式RIS輔助通信系統模型 37圖4.10集中式與分布式部署情況下系統遍歷容量[34] 38圖4.11利用波束掃描方法獲取多波束入射信息，并利用相移疊加設計智能超表面編碼，實測結果證明其優秀性能。 39圖4.12重慶現網RIS部署效果 40圖5.1基于網絡控制的RIS系統架構示意圖 42圖5.2基于UE控制的RIS系統架構示意圖 43圖5.3基于5GNR系統的RIS級聯信道估計方法示意圖 464一、概述隨著全球通信技術日新月異的進步，6G研究項目的啟動已成為當前科技領面技術（RIS，ReconfigurableIntelligentSurface）憑借其日美國政府發布的《國家頻譜研發計劃》基礎研究優先6G需求，并支撐關鍵技術指標的實現。同時，作為基礎性賦能技術的RIS，其潛在應用場景也將成為我們關注的重點。RIS賦能基站場景可以包括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，針對RIS標準化影響進行分析，明確可能納入標準化的內容，并從6二、技術能力與典型應用場景基于RIS的新型相控陣列天線通常是RIS作為收發機的天線陣列，實現混波，控制模塊動態調控RIS陣元響應，形成RIS反射波或透射波。雙極化RIS圖2.1雙極化RIS陣列邏輯結構示意圖由于智能超表面采用無源/準無源設計理念，在成本、體積、重量方面都具7等區域廣覆蓋問題。相關測試表明，采用增加RIS反射陣面擴展的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，還可以通過在AAU邊緣集成透射式智能超表面，如圖2.2（b）所示，動態調控基站天線接收或輻射電磁波的角度，有（a）反射式（b）透射式圖2.2基于RIS的基站天線設計示意圖超表面可以高效地同時在不同維度上調制信息，并分配給各個方向的不同用戶，最大化的利用頻譜資源，有效提升信號傳輸的質量和效率。例如，文獻[1]中基其傳輸速率可達2.5Mbps，具備定向調制與安全傳輸的特性，如圖2.3(a)和(b)8輸信息，如圖2.3(c)和(d)所示。文獻[3]中基于分區式異步時空編碼構建的頻分如圖2.3(e)和(f)所示。上述系統成功驗證了智能圖2.3基于RIS的直接信息調制發射機(a)(b)基于時空編碼數字超表面的雙通道發射機，分別向不同方向的兩個用戶傳輸不同的圖片；(c)(d)空間-頻率-極化分集復用的發射機，同時在不同的極化和頻率上傳輸兩路視頻信號；(e)(f)基于異步時空編碼超表面的頻分復用發射機，使用八個載波頻率同時獨立傳輸八張圖片9度看，基于基站控制的RIS模式將是RIS網絡部署的主要形式，而部分特殊應df=2d2/λ（2.1）對于5G/5G-A系統，盡管引入毫米波頻段可以提供高吞吐量和大帶寬，但IntegratedAccessBackhaul）或微基站，但這會帶來高昂的資本支出。引入RIS“塔下黑”和障礙無遮擋是造成室外宏站覆蓋盲區的重要因素。波束無法覆蓋，存在明顯的塔下陰影。通過在基站由于建筑物或者植被等自然環境中的物體遮擋，收發端之間不存在LOS路圖2.4RIS輔助室外通信[4]波束方向，在收發端之間構造虛擬視距路徑，按圖2.5RIS輔助室內通信[5]NTT與NTTDOCOMO進行了一項RIS輔助的毫米波室內覆蓋增強試驗，網絡通信質量。相比于未使用RIS情況，接收信號強度可提高約20dB，保障用（a）毫米波RIS反射器覆蓋增強試驗系統（b）RIS反射器使能室內信號強度改善圖2.6RIS輔助的毫米波室內覆蓋增強試驗蓋區域通常較小，且盲區較多。在O2I場景，采用透射式RIS作為電磁波折射圖2.7RIS輔助O2I通信NTTDOCOMO采用附在窗戶表面的薄膜狀透射式RIS對無線電波進行動態過在玻璃上部署28GHz頻段的透射式RIS，將室內毫米波信號有效重定向到建（a）將室內無線電波引導至建筑物底部（b）粘貼于玻璃窗上的折射型超表面圖2.8RIS使能建筑物底部毫米波覆蓋增強高網絡能效。為了滿足6G可持續性指標要求，增加RIS部署的便利性，未來可以對改變RIS陣面能量分配。在SISO場景下，BD-RIS可以使得級聯信道的圖2.9BD-RIS輔助MU-MISO系統場區域約為21米，即21米范圍內均可考慮為RIS的近場區域，當RIS規模增緣時，即使是LOS徑用戶接收到的基站信號基于平面波前假設的傳統DFT向量碼本在這種情況下顯得不足，如 圖2.10環型碼本典型適用場景及碼字環狀相位分布絡無法為無人機、電動垂直起降飛行器（eVTOL，electricVerticalTake-offand有地面移動通信網絡的基礎上，增加面向低空覆蓋區域的RIS節點，如圖2.11所示。通過RIS設備部署位置、朝向與RIS陣面波束動態調控能力的結合，將圖2.11基于RIS輔助的低空覆蓋增強三、信道建模與仿真方法3.1所示，傳統通信信道模型只考慮基站側（BS，BaseStation）和用戶（UE，UserEquipment）之間的信道。相比之下，RIS輔助通信信道建模需要考慮三個互相關聯的組件：BS-RIS信道、RIS-UE信道以及RIS本圖3.1傳統通信信道模型與RIS輔助通信信道模型的對比基于3GPPTR38.901[11]增強框架RIS信道建模和假設：(1)3GPPTR38.901中的方法作為圖3.2以3GPPTR38.901為起點的RIS信道模型實施強的3GPPTR38.901信道模型構建的，其中假設各向同性天線為基本（1）基于等效輻射方向圖的物理模型[12]：該模型通過等效輻射方向圖來表示圖3.3RIS等效輻射方向圖示意圖（2）基于電磁理論的RCS模型[13]：此方法使用電磁理論在不同極化條件下建立精確的RCS模型。該建模方法準確描述了復雜電磁環圖3.4基于RCS模型的極化RIS陣元輻射方向圖圖3.5基于COSαθ模型的歸一化功率輻射方向圖HBS?RISθHRIS?Rx+HBS?Rx[12][15]-[20]。每個鏈路的信道參和BS-UE鏈路的大尺度參數，包括路徑損耗、陰影衰落、RicianK因子、時延擴展等。還需考慮小尺度參數，包括時延、垂直和水平到達/離開角度以及每條圖3.6基于GBSM原理的RIS輔助通信幾何模型[12]級聯路徑損耗建模方法，其中BS-RIS-UE路徑損耗被建模為子信道路徑損耗、RIS平均輻射增益（或平均RCS）以及全向天線孔徑幾部分的dB形式加和：損耗模型：設θt,θr為BS到RIS的垂直級聯通道的路徑損耗模型公式如下[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上的路徑損耗指數；α是路徑損耗模型中的截距參數；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鏈路上的PLEs，μ1和μ2分別是路徑損XXIddd,和RIS-UE的參考距離，θ和θ是參考角度。根據不同的應用場景，這些參考值系數可表示為[12]：(3.4)-(.)T代表矩陣轉置。-λ是載波頻率的波長。-P2,m2是相關路徑的的功率。-φ,m1,θ,m1,θ,m1,φ,m1表示BS-RIS子信道中(n1,m1)th路徑的角度，分別為到道中，φ,m2,θ,m2,θ2u,2,φ2u,2分別表示BS-RIS子信道中(n1,m1)th路徑中的AoA,表示天線u和s的位置向量。,Fr,u,Ft,sandFt,s分別表示UE(v)和BS(h)-Fp2表示整個RIS的輻射方向圖。p1p2表示RIS對在p1極化方向入射和在p2極化方向發射的簇或路徑有不同的影響。該輻射方向圖的生成方法可參考1極化出發、以p2極化到達的(ni,mi)th路徑的隨機相位?！蕒1,2}是相應路徑的交叉極化功率比(XPR，crosspolarizationpower-fn2,m2是(n2,m2)th路徑的多普勒頻移。-τni,mi,i參數更新：考慮到RIS、基站、終端或其他元件的實際部署情況可能表3-1與RIS相關的參數更新參數描述PLEs路徑損耗模型中可能需要調整的參數。LOS概率更新RIS和BS/UE的視距(LOS)概率。RicianK-factor代表直達信號與散射信號功率的比值。時延擴展（Delayspread，DS）[20]反映信號隨時間的延遲變化。角度擴展(ASA/ASD/ZSA/ZSD)測量子信道的角度擴展。其他其他可能需要考慮的參數，如角度分布、時延分布、交叉極化比等。據近場距離公式，BS和UE可能都位于RIS面板的近場范圍內，因此需要考慮近場傳播特性[14][21]-[24]。不同位置的信道空間一致性[21]-[24]。上下行信道的互易性：需要討論TDD和FDD系統在RIS輔助通信中上下表3-2網絡布局模型系統級仿真RIS部署假設圖3.7(a)所示系統在場景中，RIS被安置在小區邊緣，移動終端均勻分布于整個網絡中。RIS面板的法線方向均朝向對應小區的服務基站。圖3.7(b)所示系統RIS被放置在小區中央附近，移動終端則位于小區邊緣，右側的局部放大圖展示了該布置。RIS面板的法線方向與服務基站天線的法線方向垂直。圖3.7(c)所示系統RIS面板與移動終端都位于小區邊緣。(b)(c)圖3.7RIS與移動設備的網絡布局TR38.803表-1列出了UMa網絡布局模型的詳細表3-3與區域一體化系統相關的UMa網絡布局參數參數參數值每小區RIS數量4/8/16RIS位置室外/室內室外LOS/NLOSBS-RIS:LOSRIS-UE:LOS和NLOSRIS高度RIS間距離0.1*小區半徑RIS分布（水平）小區邊緣：位于小區半徑的0.9到1.0之間的環狀區域小區中部：位于小區半徑的0.5到0.55之間的環狀區域最小BS-RIS距離(2D)35mTR38.803表-1列出了Denseurban網絡布局模型的詳細信息。與表3-4與區域一體化系統相關的Denseurban網絡布局參數參數參數值每個小區的RIS數量4/8RIS位置室外/室內室外和室內室內RIS比例80%低/高穿透損耗比例50%低損耗，50%高損耗LOS/NLOSBS-RIS:LOS和NLOSRIS-UE:LOSRIS高度6mRIS之間的距離0.1小區半徑RIS分布（水平）小區邊緣：小區半徑的0.9到1.0之間的環狀區域小區中部：小區半徑的0.5到0.55之間的環狀區域最小BS-RIS距離(2D)3mTR38.803表-1列出了室內網絡布局模型的詳細信息。與RIS有關表3-5與RIS有關的室內網絡布局參數參數參數值每個小區的RIS數量4/8RIS位置室外/室內室內LOS/NLOSBS-RIS:LOSRIS-UE:LOS和NLOSRIS高度2mRIS之間的距離0.1小區半徑RIS分布（水平）小區邊緣：小區半徑的0.9到1.0之間的環狀區域小區中部：小區半徑的0.5到0.55之間的環狀區域最小BS-RIS距離(2D)0m有關BS-RIS-UE鏈路傳播模型的詳務小區中最近的RIS面板反射。請注意，從鄰近基站到服務小區RIS面板的路徑損耗通常很嚴重。服務小區中RIS面板（最近的RIS面板除外）的路徑損耗也很大。因此，在系統級模擬中忽略了服務小區RIS面板（最近的RIS面板除圖3.8兩個基站和多個RIS面板的干擾場景示意圖基站天線陣列參數用戶設備參數RIS天線參數陣元增益(dBi)單元最大定向增益GE,max單元增益(dBi)水平/垂直3dB波束寬度(度)(Mg,Ng,M,N,P)陣元模式相關參數水平/垂直前后比(dB)(dv,dh)天線極化天線極化UE方位角天線單元配置（行×列）天線子陣列配置(行×列)水平/垂直元件間距水平/垂直輻射子陣列間距(H,V)下傾角度（度）子陣列中的陣元行數RIS水平覆蓋范圍（度）子陣列的垂直陣元分離度(dv,sub)RIS垂直覆蓋范圍（度）預設子陣列下傾角（度）定向陣列歐姆損耗（dB）相位調整方法子陣列發射功率（dBm歐姆損耗前）基站水平覆蓋范圍（度）基站垂直覆蓋范圍（度）機械下傾角（度）表3-6系統參數參數室內UMaDenseurban載波頻率2.6GHz/3.5GHz6GHz26GHz信道帶寬100MHz100MHz100MHz每個UE的下行調度信道帶寬（DL）100MHz100MHz100MHz每個UE的上行調度信道帶寬（UL）100MHz100MHz100MHz活躍UE數量（DL）與基站波束數量相同與基站波束數量相同與基站波束數量相同活躍UE數量（UL）與基站波束數量相同與基站波束數量相同與基站波束數量相同流量建模全緩沖全緩沖全緩沖下行功率控制否否否上行功率控制是是是基站最大發射功率（dBm）23dBm43dBm33dBm用戶設備最大發射功率（dBm）23dBm23dBm23dBm用戶設備最小發射功率（dBm）-40dBm-40dBm-40dBm基站噪聲系數（dB）Note1Note1Note1用戶設備噪聲系數（dB）Note1Note1Note1切換余量3dB3dB3dBNote1:為了得出響應WP5D中包含的ACIR/ACS值，在共存模擬研究中，對于UE和BS分別使用以下噪聲系數（NF）。30GHz頻段：9和11dB，45GHz頻段：11和13dB，70GHz頻段：13和15dB。(2)對于特定基站，搜索所有RIS面板，計算基站與RIS面板之間(3)對于特定的移動設備，搜索所有級聯鏈路（BS-RS-UE）并計算(4)對于特定移動設備，考慮直接鏈路（BS-UE）和級聯鏈路使其指向BS-RIS-UE之間的LOS方向。RX_PWR是接收功率TX_PWR是發射功率-Thputibpshz=fSINRICI=f)，其中IICI是小區間干擾四、關鍵技術與工程化探討能力，使其所建立反射/透射信道的獲取與反饋面臨極大挑戰。這一挑戰在大規如，文獻[26][27]基于信道定制的方法，僅獲取和反饋基站圖4.1基于統計信道參數配置智能超表面，選擇性增強部分信號傳輸路徑，定制稀疏化信道以降低信道估計與信道反饋開銷可重構智能表面的大孔徑導致所生成的高增益用戶設備專用波束的波束寬字選擇則由可重構智能表面與目標區域（焦平面）之間的幾何關系確定[29]。圖4.2基于環形碼本碼字選擇的寬波束生成方法示意圖頻段30GHz載頻下，部署尺寸為0.5圖4.3寬波束與窄波束的信噪比增益對比(a)用于數據信道的窄波束(b)用于控制信道的寬波束的無線環境。然而，在設計、制造和部署階段，硬件損傷（HWIs）往往是不可限制。其他HWI包括面板裝配錯誤、PIN二極管故障、面板變形和各種制造缺相移誤差對波束成形增益的影響可通過RIS波束成形模型進行分析[30]?？蓴抵的M表明，當變形量在0.1λ至0.圖4.4PIN二極管故障時功率增益損耗分析(a)PIN二極管故障時的理論功率增益損耗等值線；(b)仿真中PIN二極管的狀態，其中暗紅色和藍色斑塊代表開路和短路故障；(c)仿真波束方向圖?；赱31]的研究，任意滿足BD-RIS數學約束的對稱調控矩陣，均可以分解(a)功率分配矩陣量化（能量域）(b)相移矩陣量化（相位域）圖4.5基于矩陣分解的BD-RIS量化結果目前已有研究工作并未對不同可調元件類型的智能超表面功耗進行分類研不計；基于PIN管的智能超表面單元的功耗與智能超表面的極化模式，可調控圖4.6智能超表面功耗測量分析(a)智能超表面及單元結構(b)實際測量過程及智能超表面測試編碼(c)PIN管型智能超表面總功耗與編碼為“1”的單元數的關系反射路徑中嚴重的功率損耗，智能超表面需要部署大量單元用來提高鏈路增益。道狀態信息(CSI)系數在發送端和接收端之間的乘積使得級聯信道估計需要大量圖4.7塊控RIS和單元控RIS的遍歷SE與EE比較此外，當RIS離發射端或接收端足夠近或RIS面板足夠大時，需要考慮RIS的圖4.8集中式RIS輔助通信系統模型圖4.9分布式RIS輔助通信系統模型的RIS面板上。分布式部署允許RIS反射單元在多個位置部署，以適應復雜的圖4.10集中式與分布式部署情況下系統遍歷容量[34]智能超表面技術在增強通信鏈路質量和提升系統性能方面展現出極大潛力。圖4.11利用波束掃描方法獲取多波束入射信息，并利用相移疊加設計智能超表面編碼，實測結果證明其優秀性能。公司、中國移動設計院、重慶郵電大學開展智能超表面（RIS）應用探索研究，低空無人機等九大場景，并且在現網場景嘗試多RIS級聯傳輸、多頻段RIS平均增益6dBm、SINR平均增益3dB、下行速率增益55Mbps、上行速率增益圖4.12重慶現網RIS部署效果適的部署位置，RIS不適用于風景區場景；由于村莊場景地廣人稀，用戶分散，1)部署條件比較苛刻：需有明確信號源、且為信號強場；確保信號入射、2)設備結構較重：現有設備體積較大、重量較大，用于測試驗證運輸成本五、標準化影響分析型：協議全透明RIS，協議半透明RIS和協議非透明RIS[41]。協議全透明RIS對本章主要針對協議半透明的網絡控制RIS和協議非透明的基于UE控制RIS，與現有的無線集成接入回傳（IAB,IntegratedAccessBackhaul）技術、射頻等網絡節點相比，RIS的系統架構與NCR最為相似，主要區別在于兩個方面：圖5.1基于網絡控制的RIS系統架構示意圖其系統架構如圖5.2所示，其中RIS的功能實體與基于網絡控制的RIS基本相或公寓等室內區域。另一個潛在用例為RIS即服務用例，其中RIS由企業（例如購物中心）擁有，企業向其客戶提供基于RI圖5.2基于UE控制的RIS系統架構示意圖Rel-18NCR相同的規則，其中識別在BS側完成，鑒權在核心網（CN,CoreNetwork）完成。以接入當前網絡。然后，RIS可以發起隨機接入過是RIS及其無線電能力。在RRC建立連接，完成RIS識別之后，BS選擇支持RIS的接入和移動性管理功能實體（AMF，AccessandMobilityManagement），對于UE請求授權的方式，BS可以通過接收來自CN或UE的更改RIS控制節點的請求來確定授權UE控制RIS。在這種情況下，UE可以直接向CN發送授于BS指示授權的方式，BS可以根據接收到的測量結果或基于一些輔助信息來確定授權UE控制RIS。在這種情況下，BS可以請求CN授權UE控制和配置與NCR相似，RIS需要接收網絡側的控制信息以實現對信號的按需轉發，潛在的控制信息包括：波束信息，TDD時隙配置信息等。此外，也可能會有專RIS進行控制，信令開銷非常大。因此，一種比較實際的方法是波束信息控制TransmissionConfigurationIndication）框架的一部分來指示，其中RIS從BS和不同的波束信息。對于基于UE控制的RIS，UE可以顯式/隱式地向RIS指示用l基于碼本的層1參考信號接收功率（L1-RSRP，Layer1-ReferecneSignal可以重用NR波束管理框架對候選波束進行掃描。波束ID的映射基于預先Arrival）和離開角（AoD，AngleofDeparture）的一些必要信息，例如RIS/關指示器來進行有效的干擾管理和節能。一組RIS單元的開/關信l顯式指示。使用標志符指示單元狀態，例如，位“0”表示一組單元關閉，而l隱式指示。RIS可以利用其他控制信息來確定開啟或知道何時接收控制信號以及何時轉發信號的確切時間。對于FD路和下行鏈路幀在成對的頻譜上分別分配，因此幀結構非常簡單，即上行鏈路/個UE的UE特定配置可能不同。這對BS來說可能不是一個大問題，但考慮到此外，在RIS輔助的感知定位業務中，無線網絡可以利用RIS級聯路徑的信號該引入新的終端行為。基于NRCSI-RS信號結構可以設計終端透明的RIS級聯的相位狀態整體翻轉等價于參考信號的時域正交碼（OCC，OrthogonalCoverCode）調制。以5GNR系統為例，基站發送兩OFDM符號的CSI-RS進行信道圖5.3基于5GNR系統的RIS級聯信道估計方法示意圖RIS-UE。其中一段鏈路發生波束失敗，則整個鏈路波束失敗。由于RIS沒有信能由UE針對基站經RIS到UE的等效信道進行波束失敗檢測上報。例如，UE信號，通過UE檢測RIS波束測量信號另一種方法是參考NCR，增加RIS控制節點，通過控制節點接收基站的控值指示給UE，UE可以根據等效鏈路質量和第一跳鏈路質量確定第二跳鏈路質六、結論年（2025年），3GPP將正式拉開相關研究的序幕，而當前（2024年）正處于的RIS增強蜂窩網絡和新興的定位技術等。這些應用不僅滿足了6G對高性能通以回應行業內外對RIS技術的廣泛關注。這些討論為RIS在實際應用中的推廣參考文獻[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.”inIEEESignalProcessingAdvancesinWi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