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LLM增强可重构智能表面（RIS）在6G车联网（IoV）中的能效与可靠性研究

作者及机构
本研究由Qiang Liu（山东科技大学）、Junsheng Mu（北京邮电大学）、Da Chen（山东科技大学）、Ronghui Zhang（北京邮电大学）、Yijian Liu（山东科技大学）、Tao Hong（北京航空航天大学）合作完成，发表于IEEE Transactions on Vehicular Technology（2025年2月，第74卷第2期）。

学术背景

研究领域与动机
随着6G车联网（Internet of Vehicles, IoV）的发展，车辆的高移动性、信号遮挡导致的盲区以及动态信道环境对通信的能效和可靠性提出了严峻挑战。传统基站（BS）和路侧单元（RSU）的固定部署难以满足需求，而可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS）通过主动调控电磁波传播路径，成为提升信号质量的潜在解决方案。然而，RIS在动态车联网环境中的实时配置问题尚未解决。

研究目标
本文提出一种大语言模型（Large Language Model, LLM）增强的RIS优化方法，旨在结合LLM的分析能力与RIS的动态调控特性，实现以下目标：
1. 构建RIS-IoV系统的实时模型，整合信道状态、车辆运动模式和服务质量（QoS）需求等多维数据；
2. 提出联合无线资源分配与RIS相位调优策略，提升系统总速率和能效；
3. 通过仿真验证LLM-RIS方案在复杂车联网场景中的性能优势。

研究流程与方法

1. 系统建模

研究对象与场景
- 系统架构：包含1个基站（BS）、K辆车辆、1个RIS（含M个无源反射单元），采用非正交多址接入（NOMA）技术。
- 信道模型：路径损耗模型为 ( PL(d) = 10^{-3}d^{-\beta} )，其中β为路径损耗指数（BS-车辆链路β=-3，RIS相关链路β=-2.2）。

关键公式
- 接收信号模型（式1）：
[ yn = \sum{k=1}^K u{n,k} (h{dr,k}\theta h{rb} + h{db}) \sqrt{\alpha_k p} s_k + nn ]
其中θ为RIS相位矩阵，( h{dr,k} )、( h_{rb} )分别为车辆-RIS和RIS-BS信道，α_k为功率控制系数。
- 信干噪比（SINR，式3）与系统总速率（式5）通过连续干扰消除（SIC）解码。

2. 问题建模与优化

核心问题（P1）
最大化系统总速率，约束条件包括：
- 车辆SINR需满足QoS阈值（γ_{th,k}）；
- RIS相位θ_m∈(0,2π)，功率系数α_k∈(0,1]。

优化方法
- 步骤1：初始相位优化（P3）
将非凸问题转化为半定规划（SDP），通过特征值分解和高斯随机化求解RIS相位矩阵θ。
- 步骤2：功率控制优化（P5）
给定θ后，推导功率系数α_k的上下界（式18-20），确保SINR约束。
- 步骤3：联合迭代优化
交替优化θ与α_k直至收敛，获得次优解。

3. 仿真验证

实验设置
- 参数：发射功率p=100 W，RIS反射单元数M=100，带宽100 MHz，噪声功率-174 dBm/Hz。
- 场景：
- 单车辆场景：分析RIS高度（y1）、水平距离（x1）对系统速率的影响；
- 多车辆场景：评估路径损耗指数（β）、最小SINR需求（γ_{th}）下的性能。

仿真工具
采用凸优化求解器（如CVX）处理SDP问题，自定义算法实现联合优化。

主要结果

1. 单车辆场景

• RIS反射单元数（M）：M增加可提升系统速率，但边际效益递减（图3）。
  
• RIS部署位置：
  
  • 垂直高度（y1）存在最优值（如车辆高度80 m时，y1=80 m速率最高，图4）；
    
  • 水平距离越接近车辆与BS间距，速率越高（图5）。
    

2. 多车辆场景

• 路径损耗指数（β）：β<-3.5时，无RIS辅助的方案速率降为零，而LLM-RIS方案仍保持稳定（图7）；
  
• SINR需求（γ_{th}）：γ_{th}>20 dB时，仅LLM-RIS方案能满足高要求（图8）。
  

结论与价值

科学价值
1. 方法论创新：首次将LLM与RIS结合，通过数据驱动建模解决了动态环境下的实时优化问题；
2. 性能提升：LLM-RIS方案在遮挡场景（β低）和高QoS需求下显著优于传统方法，系统速率提升30%-50%。

应用价值
为6G车联网提供了低复杂度、高能效的通信优化路径，尤其适用于城市多遮挡和高速移动场景。

研究亮点

1. 跨学科融合：利用LLM的实时分析能力优化RIS配置，突破传统优化算法的局限性；
   
2. 全链路优化：联合考虑RB分配、解码顺序、功率控制与RIS相位，提出分层迭代算法；
   
3. 可扩展性：模型支持多车辆、多RIS扩展，为未来智能交通系统（ITS）奠定基础。
   

其他价值

• 开源潜力：算法框架可适配其他动态网络（如无人机通信）；
  
• 工程指导：RIS部署位置的仿真结论为实际基站规划提供参考。
  

（全文约2000字）