Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces for 6G Networks: Principles, Challenges, and Quantum Horizons
作者: Abd Ullah Khan, Uman Khalid, Muhammad Tanveer, Trung Q. Duong, Hyundong Shin
分类: cs.SI, cs.LG
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
面向6G网络的超对角可重构智能表面：原理、挑战与量子前沿
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可重构智能表面 超对角RIS 6G网络 波束成形 量子机器学习
📋 核心要点
- 传统RIS元件间相互独立，限制了波束操控的灵活性，BD-RIS通过元件间连接增强了波束调控能力，但同时也带来了新的设计挑战。
- 论文核心在于探索BD-RIS的架构、优势和分类，并针对其波束成形设计，研究了多种算法和量子机器学习模型的应用。
- 通过案例研究，论文分析了不同波束成形算法的性能，并利用真实数据集验证了量子增强机器学习模型在BD-RIS中的潜力。
📝 摘要（中文）
超对角可重构智能表面（BD-RIS）是一种新型的RIS，被认为是波束操控领域的革命性进展。与传统RIS中元件间相互分离的结构不同，BD-RIS通过经济高效的元件间连接，实现了对入射波幅度和相位的更灵活配置。然而，实现BD-RIS优势面临诸多挑战，促使研究人员积极探索前沿方案和算法。特别是在特定环境条件下，BD-RIS的被动波束成形设计已成为研究重点。本文系统地介绍了BD-RIS，阐述了其架构设计、潜在优势和分类等功能原理。随后，我们介绍了最新进展，并识别了一系列挑战和机遇。此外，我们通过案例研究，使用四种不同算法设计波束成形，并分析了它们在总速率和计算成本方面的性能。为了利用量子增强来提升6G BD-RIS中的波束成形能力，我们分析了各种混合量子-经典机器学习（ML）模型，以提高波束预测性能，并采用了DeepSense 6G数据集中的真实通信场景8。最后，我们推导出了关于BD-RIS实际意义的有用见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究下一代6G网络中，如何利用超对角可重构智能表面(BD-RIS)更有效地进行无线信号的波束成形。传统RIS元件间相互独立，无法灵活调整入射波的幅度和相位，限制了其性能。因此，如何充分利用BD-RIS元件间连接的优势，设计高效的波束成形算法，是本文要解决的关键问题。
核心思路：论文的核心思路是深入研究BD-RIS的架构和工作原理，并探索不同的波束成形算法，包括传统的和基于量子机器学习的方法，以优化BD-RIS的性能。通过案例研究，比较不同算法在总速率和计算复杂度方面的表现，并利用真实数据集验证量子增强机器学习模型在波束预测方面的潜力。
技术框架：论文首先介绍了BD-RIS的基本原理和架构，然后讨论了其优势和分类。接着，论文研究了四种不同的波束成形算法，并分析了它们的性能。最后，论文提出了基于混合量子-经典机器学习模型的波束预测方法，并使用DeepSense 6G数据集进行了验证。整体流程包括：BD-RIS原理介绍 -> 波束成形算法研究 -> 量子机器学习模型应用 -> 性能评估与分析。
关键创新：论文的关键创新在于将量子机器学习模型应用于BD-RIS的波束成形设计中，探索了量子计算在提升无线通信性能方面的潜力。此外，论文还系统地分析了BD-RIS的架构、优势和挑战，为未来的研究提供了指导。
关键设计：论文中，波束成形算法的设计细节未详细给出，但提到了四种不同的算法，并比较了它们在总速率和计算成本方面的性能。在量子机器学习模型方面，论文采用了混合量子-经典的方法，具体模型结构和参数设置未详细说明，但使用了DeepSense 6G数据集中的真实通信场景8进行训练和验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过案例研究，比较了四种不同波束成形算法在总速率和计算成本方面的性能。此外，论文还利用DeepSense 6G数据集验证了量子增强机器学习模型在波束预测方面的潜力，表明量子计算有望提升BD-RIS的性能。具体的性能提升幅度未在摘要中明确给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于未来的6G无线通信网络，通过BD-RIS实现更灵活、高效的波束成形，提高频谱效率和网络容量。潜在应用包括：增强现实/虚拟现实、无人驾驶、物联网等对通信质量有较高要求的场景。量子机器学习的应用为未来无线通信的智能化发展提供了新的方向。
📄 摘要（原文）
A beyond-diagonal reconfigurable intelligent surface (BD-RIS) is an innovative type of reconfigurable intelligent surface (RIS) that has recently been proposed and is considered a revolutionary advancement in wave manipulation. Unlike the mutually disconnected arrangement of elements in traditional RISs, BD-RIS creates cost-effective and simple inter-element connections, allowing for greater freedom in configuring the amplitude and phase of impinging waves. However, there are numerous underlying challenges in realizing the advantages associated with BD-RIS, prompting the research community to actively investigate cutting-edge schemes and algorithms in this direction. Particularly, the passive beamforming design for BD-RIS under specific environmental conditions has become a major focus in this research area. In this article, we provide a systematic introduction to BD-RIS, elaborating on its functional principles concerning architectural design, promising advantages, and classification. Subsequently, we present recent advances and identify a series of challenges and opportunities. Additionally, we consider a specific case study where beamforming is designed using four different algorithms, and we analyze their performance with respect to sum rate and computation cost. To augment the beamforming capabilities in 6G BD-RIS with quantum enhancement, we analyze various hybrid quantum-classical machine learning (ML) models to improve beam prediction performance, employing real-world communication Scenario 8 from the DeepSense 6G dataset. Consequently, we derive useful insights about the practical implications of BD-RIS.