Wireless communication through intelligent reflecting surface

Nội dung text: Wireless communication through intelligent reflecting surface

1. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 WIRELESS COMMUNICATION THROUGH INTELLIGENT REFLECTING SURFACE Nguyen Thanh Tung1*, Nguyen Thi Thanh Binh2, Vu Chien Thang1 1TNU - University of Information and Communication Technology, 2Thai Nguyen University ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 02/3/2021 In today's wireless communication system, media is considered as random object between transmitter and receiver, which reduces signal Revised: 27/5/2021 quality due to spontaneous factors of radio waves. In addition, 5th Published: 31/5/2021 generation (5G) high-speed mobile networks as well as the future challenges of 6G networks require effective supporting technologies. KEYWORDS In order to overcome the negative effects of propagation waves, a number of works are proposed to control the wireless channel in the Reconfigurable intelligent surface direction of optimization. The authors will conduct research on Intelligent reflecting surfaces intelligent surface technology that helps control radio waves, contributing to improving the overall performance of the Beyond 5G communication system. The article provides information on structure, 6G principle of operation, applicability, superiority of reconfigurable Smart radio environment passive reflective surface, several channel estimation models and proposing directions. developed for smart radio systems that incorporate this emerging technology. The results of the paper can be used as a knowledge foundation, as a reference in learning, research and teaching in the information technology and communication fields. TRUYỀN THƠNG KHƠNG DÂY QUA BỀ MẶT PHẢN XẠ THƠNG MINH Nguyễn Thanh Tùng1*, Nguyễn Thị Thanh Bình2, Vũ Chiến Thắng1 1Trường Đại học Cơng nghệ Thơng tin và Truyền thơng - ĐH Thái Nguyên, 2Đại học Thái Nguyên THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Ngày nhận bài: 02/3/2021 Trong hệ thống truyền thơng khơng dây hiện nay, phương tiện truyền tin được coi là đối tượng hoạt động ngẫu nhiên giữa máy phát và bộ Ngày hồn thiện: 27/5/2021 thu, điều này làm giảm chất lượng tín hiệu do các yếu tố tự phát của Ngày đăng: 31/5/2021 sĩng vơ tuyến. Bên cạnh đĩ, mạng di động tốc độ cao thế hệ thứ 5 (5G) cũng như các thách thức của mạng 6G trong tương lai địi hỏi TỪ KHĨA phải cĩ các cơng nghệ hỗ trợ hiệu quả. Để cĩ thể khắc phục các tác động tiêu cực của sĩng lan truyền, một số cơng trình được đề xuất Bề mặt thơng minh cĩ thể cấu nhằm điều khiển kênh khơng dây theo hướng tối ưu hĩa. Nhĩm tác hình lại giả sẽ tiến hành khảo sát các nghiên cứu về cơng nghệ bề mặt thơng Bề mặt phản xạ thơng minh minh giúp kiểm sốt sĩng vơ tuyến, gĩp phần nâng cao hiệu năng chung của hệ thống truyền tin. Bài viết cung cấp các thơng tin về cấu Sau 5G tạo, nguyên lý hoạt động, khả năng ứng dụng, tính ưu việt của bề mặt 6G phản xạ thụ động cĩ thể tái cấu hình, một số mơ hình ước lượng Mơi trường vơ tuyến thơng minh kênh, đồng thời đề xuất các hướng phát triển cho các hệ thống vơ tuyến thơng minh tích hợp cơng nghệ mới nổi này. Kết quả của bài báo cĩ thể được sử dụng làm nền tảng kiến thức, tài liệu tham khảo trong học tập, nghiên cứu và giảng dạy thuộc lĩnh vực cơng nghệ thơng tin và truyền thơng. DOI: * Corresponding author. Email: nttung@ictu.edu.vn 204 Email: jst@tnu.edu.vn
2. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 1. Giới thiệu Trong nỗ lực khơng ngừng nhằm tăng dung lượng của mạng khơng dây và hỗ trợ truyền nhận dữ liệu tốc độ cao, các nhà thiết kế đã tìm cách tối ưu hĩa mọi khía cạnh của hệ thống truyền thơng. Điều này đã bắt đầu với các dạng sĩng, cách ghép kênh hiệu quả và ngày càng tiến gần đến dung lượng tối đa lý thuyết bằng cách sử dụng các kỹ thuật mã hĩa, điều chế thích ứng tiên tiến hơn. Các mạng di động ngày càng dày đặc với việc tái sử dụng tần số tích cực và các kỹ thuật điều phối giữa các tế bào đã được phát triển để đối phĩ với nhiễu. Để giải quyết sự thiếu hụt phổ tần, các hệ thống thơng tin liên lạc đã dần chuyển sang các dải tần số cao hơn, tới các vùng phổ chưa sử dụng. Tuy nhiên, dung lượng của mạng vẫn bị giới hạn bởi bản chất ngẫu nhiên, khơng tin cậy của quá trình truyền nhận khơng dây và phổ khả dụng. Do đĩ, việc chúng ta cĩ thể làm là hiểu nĩ, mơ hình hĩa và chống lại sự khĩ đốn của nĩ bằng cách xử lý tín hiệu phức tạp ở máy phát và máy thu. Điều này bao gồm các kỹ thuật đa dạng, như định dạng chùm, mã hĩa và điều khiển thích nghi. Theo báo cáo tháng 2/2019 của Cisco [1], đến năm 2022, số lượng thiết bị và kết nối được hịa mạng sẽ lên đến 28,5 tỷ và 12,3 tỷ, trong đĩ dành cho cho mạng di động, tổng lưu lượng dữ liệu dự kiến sẽ tăng lên 77 exabyte mỗi tháng. Bên cạnh đĩ, sau nhiều năm nghiên cứu và phát triển, tiêu chuẩn giao tiếp di động thế hệ thứ 5 (5G) thương mại (3GPP Release 15) đã được hồn thành vào tháng 6/2018. Tính đến giữa năm 2019, mạng khơng dây 5G đã được triển khai ở một số quốc gia nhất định, và các thiết bị di động tương thích 5G đang được đưa ra thị trường. Sự ra đời của 5G đã dẫn đến một tầm nhìn mới về truyền thơng di động, bao gồm: truyền thơng độ trễ thấp siêu tin cậy URLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication), băng thơng rộng di động nâng cao MBB (Enhanced Mobile Broadbande) và giao tiếp kiểu máy lớn mMTC (massive Machine Type Communicationm). Các cơng nghệ lớp vật lý đầy hứa hẹn để đáp ứng các yêu cầu của các ứng dụng nêu trên bao gồm vơ tuyến nhận thức CR (Cognitive Radio), giao tiếp hợp tác, đa đầu ra đa đầu vào massive MIMO (massive Multiple Input Multiple Output), sĩng milimet, ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), v.v. [2]. Tuy nhiên, một điều chắc chắn rằng, trong quá trình tiêu chuẩn hĩa mạng khơng dây 5G, khơng cĩ cơng nghệ duy nhất cho phép nào cĩ thể hỗ trợ tất cả các yêu cầu ứng dụng 5G. Từ gĩc độ này, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu hướng đến các cơng nghệ sau 5G (B5G - Beyond 5G) và thế hệ mạng di động thứ 6 (6G). Dự báo 6G sẽ bắt đầu thương mại hĩa vào năm 2030 và sẽ cung cấp dung lượng lớn hơn [3]. Cụ thể, nếu chúng ta so với 5G, mạng 6G cho phép liên kết với tốc độ cao hàng trăm Giga b/s đến Tera b/s (nhanh hơn 100-1000 lần so với 5G). Điều này sẽ đạt được thơng qua các cơng nghệ khác nhau, như sử dụng phổ tần số cao hơn so với các thế hệ khơng dây trước đĩ ở dải tần terahertz (0,06-10 THz). 6G cũng sẽ cĩ thể cung cấp độ trễ cực thấp (<1ms) để hỗ trợ các ứng dụng như y học, thực tế ảo VR (Virtual Reality), mạng lưới kết nối trong cơng nghiệp IIoT (Industrial Internet of Things), phương tiện được kết nối và tự động (Connected and Automated Vehicles - CAV), v.v. Các yêu cầu của người dùng, các ứng dụng và phạm vi sử dụng cũng như xu hướng mạng mới sẽ mang lại nhiều vấn đề kỹ thuật thách thức hơn, địi hỏi các mơ hình truyền thơng mới, đặc biệt là ở lớp vật lý. Thành phố thơng minh, mạng lưới kết nối vạn vật IoT (Internet of Things) và Cơng nghiệp 4.0 đều cĩ thể trở thành hiện thực khi cĩ kết nối tin cậy, an tồn và tốc độ cao được thực hiện. Cùng với sự phổ biến của các thiết bị hỗ trợ các cơng nghệ, thì các vấn đề tối ưu hĩa mạng cũng gặp phải thách thức để cải thiện hiệu suất năng lượng/ phổ tần EE/SE (Energy or Spectrum Efficiency), đáp ứng các yêu cầu về tốc độ dữ liệu của người dùng và chất lượng dịch vụ QoS (Quality of Service) [4]. Hiện tại, việc tối ưu hĩa hiệu suất của các mạng khơng dây tập trung vào phía người dùng hoặc bộ điều khiển mạng. Tuy nhiên, mơi trường vơ tuyến vẫn là một yếu tố khĩ kiểm sốt, khĩ biểu diễn trong các biểu thức tốn học. Vì thuộc tính ngẫu nhiên, quá trình truyền tín hiệu thường trải qua phản xạ, nhiễu xạ và tán xạ trước khi đến máy thu theo những con đường khác nhau với nhiều bản sao của tín hiệu gốc bị suy giảm và trễ. Hiệu ứng làm suy giảm kênh (channel fading) trở thành một yếu tố hạn chế chính đối với việc tối đa hĩa hiệu suất EE/SE. 205 Email: jst@tnu.edu.vn
3. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 Nĩi chung, tốc độ thực tế cĩ thể đạt được qua một liên kết khơng dây bị giới hạn bởi thứ tự điều chế và số luồng khơng gian, cả hai đều được quyết định theo hiện thực kênh. Thứ tự điều chế được chỉnh định tùy theo cường độ tín hiệu nhận được tại máy thu, là hệ quả của độ lợi kênh. Để giữ cho tỷ lệ lỗi thấp và tránh truyền ngược, người dùng ở biên sẽ buộc phải dùng điều chế bậc thấp hơn và do đĩ phải chịu nhận ít tín hiệu. Mặt khác, số luồng khơng gian được điều chỉnh theo số eigenmodes (miền tần số tuyến tính) mà kênh sử dụng. Một liên kết đường nhìn LOS (Line Of Sight) cĩ thể cĩ được độ lợi kênh cao, nhưng kênh lại bị hạn chế về số luồng. Các hệ thống truyền thơng khơng dây truyền thống dựa vào các dải tần từ vài trăm Megahertz đến vài Gigahertz bởi các đặc tính lan truyền thuận lợi ở các băng tần này, dễ dàng triển khai các bộ thu phát hiệu quả và chi phí thấp. Mặc dù tồn tại một dải phổ khổng lồ ở vùng sĩng milimet mmWave (30-100 GHz), nhưng trước đây chưa được tận dụng vì chưa quan điểm những tần số này khơng phù hợp với truyền thơng khơng dây, đặc biệt là truyền thơng di động ngồi trời. Các kết quả đo lường chuyên sâu đã cho thấy tiềm năng của mmWave khi kết hợp với các mảng antenna định hướng cĩ độ lợi cao [5]. Điều này đã dẫn đến sự quan tâm lớn đến truyền thơng khơng dây trong dải mmWave và địi hỏi phải đánh giá lại các kỹ thuật mơ hình kênh. Giao tiếp ở tần số cao này đặt ra rất nhiều thách thức. Kênh ở các tần số này cĩ tính đối nghịch so với dải dưới 6 GHz. Sự nhiễu xạ khơng cịn là một cơ chế lan truyền tin cậy với LOS, phản xạ và tán xạ trở nên chiếm ưu thế, cĩ nghĩa là sẽ cĩ những ảnh hưởng nghiêm trọng đến cơng suất nhận được trung bình. Mặc dù kỹ thuật lái chùm tia thích ứng cĩ thể cải thiện độ tin cậy của các liên kết mmWave, nhưng việc truyền nhận dữ liệu ở các tần số này vẫn cịn rất hạn chế về mặt khơng gian, chỉ cĩ một số lượng nhỏ đường truyền giữa máy phát và máy thu. Điều này trái ngược với giả định tán xạ phong phú, thường được sử dụng trong các kênh dưới 6 GHz. Gần đây, với sự ra đời của các bề mặt thơng minh cĩ thể cấu hình lại RIS (Reconfigurable Intelligent Surfaces) [6] và làm nảy sinh khái niệm mới nổi về mơi trường vơ tuyến thơng minh [7], chúng ta cĩ thể một phần kiểm sốt các kênh khơng dây chính, để cung cấp các đặc tính lan truyền thuận lợi hơn. Thay vì coi sự phản xạ và tán xạ trong mơi trường là những hiện tượng khơng thể quản lý được hay các tác động của chúng chỉ được mơ hình hĩa ngẫu nhiên, thì cĩ thể coi đĩ là một phần của các tham số hệ thống mà ta cần tối ưu. Để giải quyết nhiều thách thức của truyền thơng khơng dây, các bề mặt cĩ khả năng tái cấu hình nhằm kiểm sốt sự lan truyền tự nhiên của sĩng điện từ EM (ElectroMagnetic), chống lại tác động tiêu cực của việc làm suy hao đa đường, chủ động thay đổi nhận dạng kênh, biến kênh khơng dây thành một khối cĩ thể điều khiển được theo hướng tối ưu hĩa để cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Trong mơi trường vơ tuyến thơng minh, mạng khơng dây cĩ thể điều khiển bằng phần mềm, đĩng vai trị tích cực trong việc truyền và xử lý thơng tin, nơi mọi khơng gian của mạng cĩ khả năng tự thích ứng với những biến động của hệ thống, giúp kết nối khơng bị gián đoạn và đảm bảo QoS, v.v [7]. Trong một số cơng trình nghiên cứu gần đây, xuất hiện một số định nghĩa khác để đặc tả tính năng của bề mặt phản xạ thơng minh, cĩ thể kể đến: ✓ Bề mặt phản xạ thơng minh IRS (Intelligent Reflecting Surfaces) [6]: bao gồm một mảng các đơn vị, mỗi đơn vị cĩ thể độc lập gây ra một số thay đổi đối với tín hiệu tới. Sự thay đổi nĩi chung cĩ thể là về pha, biên độ, tần số, hoặc thậm chí là phân cực. Về bản chất, IRS định cấu hình mơi trường khơng dây thơng minh để giúp truyền giữa người gửi và người nhận, khi các giao tiếp trực tiếp cĩ chất lượng xấu. ✓ Bề mặt thơng minh cĩ thể cấu hình lại RIS (Reconfigurable Intelligent Surface) [8]: mặt phẳng cĩ thể tái cấu hình bằng phần mềm để điều khiển pha chung của tất cả các phần tử tán xạ, các pha phản xạ và gĩc của tín hiệu RF tới cĩ thể được tùy chỉnh để tạo ra hiệu ứng đa đường mong muốn. Tín hiệu RF phản xạ cĩ thể được bổ sung để cải thiện cơng suất tín hiệu nhận được hoặc kết hợp triệt tiêu để giảm thiểu nhiễu. ✓ Bề mặt thơng minh lớn LIS (Large Intelligent Surface) [9]: bề mặt rộng với lượng antenna lớn, cho phép truyền dữ liệu chủ động, thay vì phản xạ thụ động tín hiệu từ các trạm gốc như trong trường hợp IRS. 206 Email: jst@tnu.edu.vn
4. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 ✓ Siêu bề mặt thơng minh lớn LIM (Large intelligent metasurface)/ siêu bề mặt cĩ thể lập trình/ cấu hình lại [10]: bề mặt được thiết kế từ các siêu nguyên tử. ✓ Mảng phản xạ thơng minh (Smart reflect-arrays) [11]: bề mặt cĩ chức năng phản xạ thay vì được sử dụng để truyền dẫn được cung cấp bởi các relay khuếch đại, chuyển tiếp hoặc giải mã. ✓ Bề mặt được phần mềm tạo ra SDS (Software Defined Surface) và siêu bề mặt được phần mềm xác định SDMs (Software Defined Metasurfaces) [12]: sự tương tác giữa bề mặt và sĩng tới được lập trình để thay đổi bản chất. ✓ Bề mặt thơng minh thụ động PIS (Passive intelligent surface)/ gương thơng minh thụ động [13]: Bề mặt phản xạ thụ động mà khơng tiêu thụ cơng suất phát. ✓ Tường thơng minh (Intelligent wall) [14]: để chuyển đổi Bề mặt chọn lọc tần số FSS (Frequency Selective Surface) giữa bật và tắt để định hình mơi trường lan truyền thơng minh. ✓ Gương thơng minh (Intelligent mirror) [15]: Tạo liên kết LOS bằng cách xoay IRS hoặc thay đổi mặt sĩng điện tử. Tuy khác nhau về cách gọi và phạm vi sử dụng nhưng bản chất chung của các bề mặt đều hướng đến mục tiêu thay đổi phương thức truyền nhận tín hiệu truyền thống, giúp nâng cao hiệu năng tổng thể của hệ thống thơng tin liên lạc khơng dây. Để nhất quán, bài báo sử dụng thuật ngữ bề mặt thơng minh cĩ thể cấu hình lại (RIS) cho các kết quả nghiên cứu liên quan. (a) (b) (c) Hình 1. Mạng truyền thơng khơng dây (a): RIS hỗ trợ, (b): BackCom hỗ trợ, (c): AF hỗ trợ RIS cĩ sự khác biệt so với các cơng nghệ liên quan hiện đang được sử dụng trong mạng khơng dây, chẳng hạn như bộ khuếch đại và chuyển tiếp AF (Amplify and Forward) [16], định dạng chùm MIMO (massive MIMO) [17] và truyền thơng tán xạ ngược BackCom (Backscatter Communications) [18]. Mặc dù hoạt động của RIS tương tự như nhiều antenna relay, nhưng khác với các chuyển tiếp ở cách sử dụng các phần tử thụ động, RIS cĩ thể điều khiển hồn tồn hệ thống lái chùm tín hiệu mà khơng cần cung cấp năng lượng chuyên dụng và vi mạch tích cực để ước tính kênh, giải mã thơng tin, khuếch đại, chuyển tiếp. Các bộ AF chủ động tạo ra tín hiệu RF mới, RIS khơng sử dụng bộ phát tích cực mà chỉ phản xạ tín hiệu RF xung quanh dưới dạng một mảng thụ động nên khơng tiêu thụ thêm năng lượng. RIS cĩ một số tương đồng với cơng nghệ massive MIMO, trong đĩ các dãy antenna lớn được sử dụng để cải thiện hiệu suất phổ và thơng lượng. Do đĩ, RIS sẽ đĩng một vai trị quan trọng trong mạng truyền thơng 6G tương tự như massive MIMO trong mạng 5G và cĩ thể coi cơng nghệ RIS là massive MIMO 2.0. Điều khác biệt mà massive MIMO khơng thể điều chỉnh mơi trường truyền thơng khơng dây như RIS, bên cạnh đĩ cơng suất cĩ thể thu được trên 1 m2 diện tích bề mặt RIS cĩ mối quan hệ tuyến tính với cơng suất phát trung bình, thay vì là logarit trong trường hợp triển khai massive MIMO [19]. Luật tỷ lệ của cơng suất nhận được của RIS như một hàm của khoảng cách trái ngược với luật tỷ lệ quy định đường đi của truyền thơng tán xạ ngược. Kích thước hình học của RIS, nếu được tối ưu hĩa thích hợp, cĩ thể mang lại lợi ích liên kết tốt hơn so với BackCom [20]. RIS cung cấp khả năng kiểm sốt các kênh khơng dây, bản thân nĩ cĩ thể khơng phải là nguồn cung cấp thơng tin. BackCom sử dụng tín hiệu RF xung quanh để mã hĩa thơng tin của nĩ. Hình 1 [21] mơ tả sự khác biệt của RIS so với các cơng nghệ BackCom và AF. RIS trong (a) đưa vào ma trận dịch pha Θ để định cấu hình kênh phản xạ tương đương. AF trong (c) đưa vào hệ số khuếch đại cơng suất 207 Email: jst@tnu.edu.vn
5. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 β để chuyển tiếp tín hiệu nhận được. Máy thu giải mã thơng tin nguồn thứ n (s[n]) cho các truyền thơng cĩ RIS và AF hỗ trợ, trong khi ở (b) nĩ nhằm mục đích giải mã thơng tin được chuyển thứ k (b[k]) từ s[n] trong truyền thơng tán xạ ngược khơng dây. Một số các đặc điểm của RIS phân biệt với các cơng nghệ hỗ trợ truyền thơng khơng dây khác cĩ thể kể đến như [8]: - Chúng gần như thụ động, lý tưởng là khơng cần sử dụng bất kỳ nguồn năng lượng nào hoặc được cấp nguồn khơng dây dựa trên năng lượng thu hoạch RF. - Chúng được xem như một bề mặt tiếp giáp, lý tưởng là bất kỳ điểm nào cũng cĩ thể định hình sĩng khi tác động lên nĩ bằng cách lập trình bằng phần mềm. - Chúng khơng bị ảnh hưởng bởi nhiễu máy thu, lý tưởng là khơng cần bộ chuyển đổi tương tự sang số ADC hay số sang tương tự DAC và bộ khuếch đại cơng suất. Do đĩ, chúng khơng khơng tạo ra tiếng ồn, nhiễu khi phản xạ tín hiệu và cung cấp truyền dẫn song cơng vốn cĩ. - Chúng cĩ đáp ứng tồn dải, lý tưởng là cĩ thể hoạt động ở bất kỳ tần số hoạt động nào. - Chúng cĩ thể được lắp đặt dễ dàng và hoạt động bền vững, RIS được làm từ các phần tử tán xạ thụ động chi phí thấp được nhúng trong siêu bề mặt, cĩ thể ở bất kỳ hình dạng nào, do đĩ mang lại tính linh hoạt cao trong triển khai và thay thế. Ví dụ, trên mặt tiền của các tịa nhà, trần nhà của nhà máy và khơng gian trong nhà, quần áo của con người Hình 2. Hệ thống truyền thơng sử dụng RIS hỗ trợ đa người dùng Những đặc điểm riêng biệt này khiến cho truyền thơng cĩ sự hỗ trợ của RIS trở thành cơng nghệ độc đáo, khắc phục các tác động tiêu cực của hệ thống thơng tin liên lạc truyền thống, khử nhiễu, đảm bảo độ tin cậy, tăng sự bảo mật, tối ưu hĩa kênh truyền, nâng cao hiệu phổ, tiết kiệm năng lượng, mở rộng phạm vi phủ sĩng, đáp ứng các yêu cầu về tốc độ dữ liệu của người dùng và chất lượng dịch vụ, gĩp phần nâng cao hiệu năng chung của tồn bộ hệ thống truyền thơng khơng dây. Các kịch bản ứng dụng của RIS khá đa dạng, từ hệ thống Wi-Fi chia sẻ phương tiện đến vùng mmWave, THz, thậm chí cả truyền thơng quang học, bao phủ dải tần băng thơng rộng, v.v. Hình 2 mơ tả một số ứng dụng của RIS vào các cơng nghệ mới, triển vọng như: giải pháp hiệu quả khi liên kết trạm gốc (bộ phát) BS (Base Station) với người dùng (User) ở những vùng tín hiệu khơng tốt [22], RIS đĩng vai trị là một điểm truy cập PSK (Pre-Shared Key) ảo [23], một bộ tạo tín hiệu RF truyền một sĩng mang khơng điều chế tới RIS với kiến trúc khơng cĩ bộ khuếch đại cơng suất, bộ trộn, bộ lọc [24], RIS đáp ứng điều chế khơng gian ở cả hai phía truyền và nhận, một giải pháp thay thế massive MIMO [25], [26], hệ thống MISO/MIMO ảo dựa trên RIS [27], [28], RIS làm tăng cường bảo mật PHY (một tính năng quan trọng cịn thiếu trong 5G) [29], 208 Email: jst@tnu.edu.vn
6. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 [30], ứng dụng của RIS trong mạng giao thơng (mạng xe cộ Vehicular Networks) để tăng sự tin cậy, an ninh, khắc phục tắc nghẽn LOS, cảm biến phát hiện người đi bộ [31], [32], RIS trong mạng NOMA [33]-[35], trong hệ thống MIMO phức tạp thấp (Low-Complexity MIMO) [36], [37] giúp giảm nhiễu, tăng cơng suất, RIS trong mạng trên khơng, trên phương tiện khơng người lái UAV (Unmanned Aerial Vehicle) để khắc phục tắc nghẽn LOS, hỗ trợ mạng mặt đất, người dùng trên khơng và vận chuyển hàng hĩa backhauling [38], [39], RIS cải thiện tỷ lệ người dùng thứ cấp/người nhận (SU-Rx) trong mạng vơ tuyến nhận thức CR [40], giảm hiệu ứng Doppler [41], RIS giúp mở rộng vùng phủ sĩng trong mạng 5G, B5G và 6G [42], khả năng của RIS trong hệ thống OFDM [43], RIS hỗ trợ nhận dạng tư thế người [44], bản địa hĩa vơ tuyến (định vị nội bộ) RL (Radio Localization) [45], điện tốn biên di động MEC (Mobile Edge Computing) [46], v.v, và nhiều ứng dụng trong các hệ thống lai khác [47]. Được thúc đẩy bởi tiềm năng của cơng nghệ mới nổi này, bài viết này nhằm cung cấp thơng tin tổng quan, các tên gọi khác nhau nhưng chung tính năng của RIS, nêu rõ sự khác biệt cơ bản của nĩ với các cơng nghệ khác, đưa ra ứng dụng tiềm năng của RIS trong các hệ thống vơ tuyến thơng minh. Ở phần 2 tác giả cung cấp nền tảng căn bản về nguyên lý hoạt động, cấu tạo của RIS. Một số mơ hình ước lượng kênh truyền sử dụng được trao quyền bởi RIS được trình bày ở phần 3, từ các vấn đề cần thực tế thấy được lý do tại sao việc sử dụng các bề mặt thơng minh cĩ thể cấu hình lại địi hỏi phải xem xét lại các mơ hình lý thuyết hiện đang được sử dụng trong mạng khơng dây. Trong phần 4 đưa một số hướng nghiên cứu và phát triển, và cuối cùng phần 5 là kết luận của bài báo. 2. Hoạt động và cấu tạo cơ bản của RIS Trong mơi trường vơ tuyến thơng minh [7], một hoặc nhiều RIS cĩ thể được sử dụng để truyền khơng dây theo hướng cĩ lợi cho hiệu suất tổng thể hệ thống. Về bản chất, bất kỳ bề mặt thụ động nào cĩ thể được thiết kế lại để cĩ thể điều khiển sĩng điện từ tới và thay đổi điều kiện kênh đều cĩ thể được gọi là RIS. Hai cách triển khai nền tảng đĩ là: RIS dựa trên phản xạ truyền thống và RIS thiết kế từ các siêu bề mặt. 2.1. RIS dựa trên mảng phản xạ thụ động Trong Hình 3 (a) cho thấy cách đơn giản nhất để triển khai bề mặt thơng minh cĩ thể cấu hình lại là sử dụng một mảng phản xạ thụ động, trong đĩ antenna của các phần tử cĩ thể được điều khiển để tán xạ ngược hoặc làm lệch pha tín hiệu tới [48]. Mỗi phần tử cĩ ảnh hưởng hạn chế đến sĩng lan truyền, nhưng nếu cĩ số lượng lớn cĩ thể kiểm sốt được sĩng tới hiệu quả và hướng các chùm tia tập trung ở những vị trí thuận lợi [49]. 2.2. RIS được thiết kế dựa trên các siêu bề mặt Hình 3 (b) việc triển khai RIS phức tạp hơn, được thực hiện bằng cách sử dụng siêu bề mặt [50], cĩ dạng phẳng hai chiều sử dụng các vật liệu EM nhân tạo. Ban đầu chúng được phát triển cho các ứng dụng về lĩnh vực quang học để thay thế các ống kính tùy chỉnh giá thành cao. Siêu bề mặt bao gồm số lượng lớn các cấu trúc cộng hưởng bước sĩng sâu nằm gần nhau, được gọi là các điểm ảnh (pixels) hoặc siêu nguyên tử (meta-atoms) [50]. Khơng gian giữa hai siêu nguyên tử riêng biệt hoặc liền kề nhau đều nhỏ hơn nhiều so với độ dài bước sĩng. Kích thước rất nhỏ cùng với số lượng lớn phần tử mang lại nhiều bậc tự do trong việc điều khiển các sĩng EM tới. Đặc biệt, siêu bề mặt cĩ thể tùy chỉnh gần như liên tục độ khuếch đại và pha trên sĩng tới [51] cũng như quyền kiểm sốt đối với sĩng phản xạ. RIS chứa các thành phần bán dẫn (ví dụ các diode varactor hoặc màn hình tinh thể lỏng), cĩ khả năng tái cấu hình theo thời gian thực để thay đổi kiến trúc và hoạt động của siêu bề mặt [52]. Khả năng điều chỉnh động rất quan trọng trong các ứng dụng khơng dây cho phép thích ứng với việc nhận biết sự biến đổi của kênh. 209 Email: jst@tnu.edu.vn
7. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 (a) (b) Hình 3. Hai mơ hình triển khai căn bản của RIS (a): RIS dựa trên mảng phản xạ thụ động, (b): RIS được thiết kế dựa trên các siêu bề mặt 3. Mơ hình ước lượng kênh Các mơ hình kênh khơng dây được RIS hỗ trợ trong mơi trường lan truyền là rất cần thiết để nghiên cứu, phân tích và mơ phỏng thơng tin. Đây là điều quan trọng trong việc đánh giá hiệu năng của RIS, cũng như so sánh với các cơng nghệ khác. Phương pháp triển khai của RIS đĩng một vai trị trong việc quyết định sử dụng kỹ thuật mơ hình nào phù hợp. Xét trường hợp M antenna của máy phát giao tiếp với N antenna của máy thu và L phần tử RIS, tín hiệu nhận được: y=GGdr Henv x + H RIS x + n = H eff x + n (1) Trong đĩ, x là vector truyền, n là vector nhiễu trắng Gaussian (white Gaussian noise) tại N antenna của máy thu. Henv đại diện cho kênh khơng điều khiển được giữa máy phát và máy thu (khơng chịu ảnh hưởng của RIS), HRIS đại diện cho kênh truyền qua RIS. Gd và Gr lần lượt là độ tăng liên quan đến H và H . HHH=+GG là kênh tăng cường hiệu quả env RIS effdr env RIS tổng thể của RIS mà bộ thu phát nhận được. Hiệu quả kênh trong thơng tin liên lạc cĩ hỗ trợ RIS khác với hệ thống đa antenna được mã hĩa truyền thống. Trong các hệ thống thơng thường, kênh tương đương được cho bởi Heff = HenvP, trong đĩ P là bộ tiền mã hĩa được áp dụng, điều này khác với (1). Hơn nữa, các phần tử của bộ tiền mã hĩa truyền thống cĩ thể nhận bất kỳ giá trị nào thỏa mãn một số ràng buộc (ví dụ: cơng suất, v.v) trong khi hiệu quả kênh RIS phụ thuộc vào mơi trường lan truyền và chỉ cĩ thể điều khiển một phần thơng qua RIS. Mặc dù điều này làm cho quá trình tối ưu hĩa RIS nĩi chung trở nên khĩ khăn hơn, nhưng tổng thể thì tốt hơn các hiệu ứng trộn và các bộ tiền mã hĩa [53], cho phép nhà thiết kế kiểm sốt được nhiều hơn các kênh hiệu quả. 3.1. Mơ hình kênh tán xạ ngược Giả định mỗi phần tử trong RIS là một antenna đa hướng cơ bản chịu tác động của sự suy giảm, sử dụng kênh tán xạ ngược dyadic [54] để lập mơ hình kênh thơng qua RIS, đây là kỹ thuật mơ hình hĩa RIS ở cấp độ tán xạ. Khi đĩ, kênh qua RIS, HRIS, là: HRIS = FQG (2) Trong đĩ, F là kênh N × L từ RIS đến máy thu, G là kênh L × M từ máy phát đến RIS. Ma trận Q: L × L, đại diện cho sự tương tác của RIS với dạng sĩng truyền qua. Giả sử khơng cĩ sự ghép nối giữa các phần tử RIS, ma trận tương tác cĩ thể được viết dưới dạng 210 Email: jst@tnu.edu.vn
8. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 푖휃1 푖휃2 푖휃퐿 퐐 = diag⁡(훽1e , 훽2e , , 훽퐿e ) (3) Trong đĩ, βi ∈ [0, 1] và θi ∈ [0, 2π) và cĩ thể được điều khiển bằng cách thay đổi tải phức tạp của antenna tương tự như thẻ tán xạ ngược [55]. Lưu ý rằng, sự dịch chuyển pha cĩ thể là liên tục hoặc rời rạc dựa trên việc triển khai. Từ (2), đối với bất kỳ giả định nào cho G và F, phân phối kênh tổng thể sẽ được đưa ra bởi kết quả của chúng, loại mờ dần xếp tầng cĩ nhiều tác động bất lợi đến hiệu suất so với loại suy hao thơng thường. 3.2. Mơ hình kênh khơng gian tán xạ Kỹ thuật này tránh được một số hạn chế của mơ hình tán xạ ngược theo tầng được trình bày ở trên và tái tạo tốt hơn các cơ chế lan truyền qua RIS dựa trên siêu bề mặt. Giả sử mỗi phần tử trong RIS lớn hơn nhiều so với bước sĩng, ta cĩ thể mơ hình hĩa mỗi phần tử tạo ra một đường lan truyền riêng biệt, bằng cách sử dụng mơ hình khơng gian tham số [56] để ước lượng kênh thơng qua RIS như sau: 퐿 ∗ 퐇RIS = ∑ℓ=1 훼ℓ푞ℓ퐚푅(휃푅,ℓ, 휙푅,ℓ)퐚 (휃 ,ℓ, 휙 ,ℓ) (4) Trong đĩ, đại lượng vơ hướng phức 훼ℓ đại diện cho độ lợi đường dẫn thứ ℓ khơng chịu ảnh hưởng của phần tử RIS, đại lượng vơ hướng phức 푞ℓ là hiệu ứng được điều khiển bởi phần tử RIS thứ ℓ, aR và aT đại diện cho các vector lái mảng tại máy thu và máy phát tương ứng, θ là gĩc phương vị, 휙 là gĩc nâng. Nĩi chung, tham số 푞ℓ sẽ được kiểm sốt bởi RIS, bất kể cơng nghệ thực hiện. Hơn nữa, một phần tử RIS dựa trên siêu bề mặt cũng cĩ thể điều khiển gĩc phản xạ, và do đĩ các gĩc tới tại máy thu: 휃푅,ℓ và 휙푅,ℓ sẽ thay đổi phản ứng của mảng nhận tương ứng. Tuy nhiên, việc thay đổi các gĩc phản xạ địi hỏi phải tối ưu hĩa tồn bộ gradient pha của siêu bề mặt. Về bản chất, cơng thức này đại diện cho RIS như một cụm các phản xạ kiểm sốt được cĩ độ lợi phức tạp. Các mơ hình khơng gian theo cụm cĩ độ chính xác cao thường được sử dụng trong các tiêu chuẩn khơng dây [57]. Lưu ý rằng, 푞ℓ xác định dựa trên định lượng hiện tại của RIS trong khi 훼ℓ cĩ thể ngẫu nhiên để mơ hình hĩa sự suy hao do tán xạ xung quanh bộ thu [58], [56]. Bằng cơng thức này, cĩ thể xác định được đặc tính thống kê của sự suy giảm nhỏ ở máy thu mà khơng cần phải giả định theo kiểu nối tầng. 3.3. Suy hao đường truyền phạm vi rộng Một vấn đề quan trọng khác liên quan đến mơ hình hĩa kênh là làm thế nào để lập mơ hình suy hao đường truyền quy mơ lớn từ bộ phát đến bộ thu thơng qua RIS. Mơ hình hĩa chính xác tổn thất đường truyền qua RIS rất quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất của các liên kết truyền thơng cĩ RIS hỗ trợ so với các kỹ thuật khác [59]. Nĩ cũng là một khía cạnh khác biệt giữa phản xạ thơng thường với siêu bề mặt RIS. Trong trường hợp RIS triển khai dựa trên mỗi phần tử là một antenna cĩ kích thước theo λ/2, mỗi phần tử hoạt động tán xạ khuếch tán, chỉ nhận một điểm trên mặt sĩng tới, sau đĩ phân tán theo mọi hướng xung quanh, dẫn đến tổn thất cơng suất về phía máy thu. Suy hao đường dẫn tỷ lệ với tích của các khoảng cách [60], [61], n là số đường dẫn bị mất: 1 PLscattered ∝ 푛 (5) ( sr × rd) Cịn RIS dựa trên siêu bề mặt, mỗi phần tử cĩ kích thước với cường độ lớn hơn bước sĩng, mỗi phần tử nhận một phần của mặt sĩng tới và chuyển hướng nĩ theo một gĩc phản xạ khả trình, khơng lan rộng thêm, trong trường hợp này, cĩ sự bất thường đĩ là gĩc phản xạ khơng bằng gĩc tới [62]. Suy hao đường đi qua một phần tử RIS đơn lẻ sẽ tỷ lệ với tổng khoảng cách [60], [61], tức là: 211 Email: jst@tnu.edu.vn
9. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 1 PLreflected ∝ 푛 (6) ( sr + rd) . Hướng nghiên cứu và phát triển Trong phần này, dựa trên kết quả nghiên cứu các từ các cơng trình [1] – [62], chúng tơi đưa ra một số hướng nghiên cứu tiềm năng của RIS ứng dụng trong mạng khơng dây: Hướng nghiên cứu 1: Tạo chùm tia tập trung cho các thiết bị IoT. Các mạng di động 5G và mới hơn trong tương lai sẽ hoạt động trong các kênh sĩng milimet, nơi cần tăng cường antenna định hướng tốt để đạt được thơng tin liên lạc tốc độ cao, tin cậy. Một số thiết bị IoT sẽ cĩ kích thước quá nhỏ để hỗ trợ các mảng antenna cần thiết để đạt được đủ độ lợi định dạng chùm để thiết lập liên kết với một trạm gốc ở xa. RIS cĩ thể được sử dụng để cung cấp cho các thiết bị này với độ lợi tạo chùm tia lớn, lớn hơn nhiều so với khả năng cung cấp của chúng do kích thước hạn chế của chúng. Lưu ý rằng, cả RIS và trạm gốc sẽ được cố định tại chỗ, điều này giúp đơn giản hĩa việc tối ưu hĩa dạng chùm giữa RIS và trạm gốc. Hướng nghiên cứu 2: Thực nghiệm xác nhận tỷ lệ tổn thất đường dẫn. Mất đường dẫn qua RIS sẽ là một yếu tố quan trọng trong việc xác định tính thực tế của truyền thơng cĩ RIS hỗ trợ. RIS được nhận định sẽ giúp cho các kênh chuyển tiếp và tán xạ ngược khơng bị suy giảm do sự lan truyền của tín hiệu tại nút chuyển tiếp. Tuy nhiên, điều này vẫn cần được kiểm chứng bằng thực nghiệm và là một hướng nghiên cứu đầy thách thức. Hướng nghiên cứu 3: Cảm biến RF và bản địa hĩa (định vị nội bộ). Kích thước khẩu độ lớn của RIS và khả năng định hình mơi trường lan truyền của nĩ cĩ thể nâng cao đáng kể khả năng cảm biến RF. Kênh cĩ thể được thay đổi để tạo điều kiện thuận lợi cho cảm biến RF, sau đĩ được giám sát với độ chính xác cao. Tuy nhiên, vấn đề tối ưu hĩa cấu hình của RIS để tăng cường cảm biến RF vẫn cịn phải được tiếp tục nghiên cứu. Hiệu suất liên quan đến độ chính xác định vị của các hệ thống được hỗ trợ bởi RIS phụ thuộc rất nhiều vào vị trí của các tấm phản xạ. Do đĩ, quan trọng là phải tìm ra những vị trí tối ưu để đặt những siêu bề mặt này, đây là một nhiệm vụ đầy thách thức. Hướng nghiên cứu 4: Ước lượng và cảm biến kênh tiết kiệm năng lượng. RIS bao gồm một mảng lớn các phần tử tán xạ thụ động thường được kết nối với nhau và được điều khiển bởi bộ điều khiển trung tâm. Tính ưu việt của việc sử dụng RIS dựa vào việc cấu hình lại độ lệch pha của từng phần tử tán xạ, theo điều kiện kênh từ máy phát đến máy thu của nĩ. Điều này địi hỏi khả năng cảm biến kênh và xử lý tín hiệu, và nĩ trở nên khĩ khăn nếu khơng cĩ kỹ thuật chuyên dụng ở các phần tử tán xạ thụ động. Ước tính kênh bền vững và hiệu quả trên thực tế vẫn là một trong những cơng nghệ quan trọng đối với các hệ thống khơng dây cĩ RIS hỗ trợ. Hướng nghiên cứu 5: Các giao thức thực tế để trao đổi thơng tin. Để cĩ thể đạt được ước tính và cảm biến kênh của RIS cần phải trao đổi thơng tin giữa nĩ và bộ thu phát tích cực để đồng bộ hĩa với các khung truyền khác nhau và cấu hình lại các sơ đồ tạo chùm tia thụ động theo các điều kiện kênh của người dùng. Do đĩ, cần cĩ một giao thức để RIS cĩ thể giao tiếp với các bộ thu phát thơng thường. Việc trao đổi thơng tin cĩ thể được thực hiện dễ dàng đối với các bộ thu phát sử dụng kênh điều khiển chuyên dụng, nhưng nếu khơng được cung cấp đủ năng lượng, RIS thụ động sẽ trở nên khĩ khăn hơn trong việc phát hiện và giải mã thơng tin từ các bộ thu phát tích cực khác. Do đĩ, việc thiết kế một giao thức để trao đổi thơng tin phải cĩ mức tiêu thụ điện năng thấp để hoạt động bền vững bằng cách thu năng lượng khơng dây. Đồng thời, nĩ phải hiệu quả về mặt kinh tế, giảm thiểu xung đột với các hệ thống hiện cĩ. Hướng nghiên cứu 6: Tài nguyên cho mạng khơng đồng nhất HetNets (Heterogeneous Networks) được RIS hỗ trợ. Trong mơi trường vơ tuyến thơng minh, mạng khơng dây cĩ thể được hỗ trợ bởi hệ thống RIS phân tán với phần tử RIS được kiểm sốt riêng cho các đối tượng khác nhau. Đây là thách thức đối với việc phân bổ thời gian thực và tối ưu hĩa các đơn vị RIS để phục vụ nhiều luồng dữ liệu trong các mạng động và khơng đồng nhất. Điều này cần cĩ cơ chế kiểm 212 Email: jst@tnu.edu.vn
10. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 sốt chung để phân bổ và liên kết các đơn vị RIS một cách hiệu quả nhằm phục vụ đồng thời nhiều người dùng. Hướng nghiên cứu 7: Cấu hình lại pha nhanh và nhẹ. Việc điều khiển pha của một phần tử tán xạ riêng lẻ phải được phối hợp với nhau để điều khiển chùm tia hiệu quả. Kích thước lớn của các phần tử tán xạ thuộc RIS cĩ thể làm cho việc điều chỉnh pha tổng thể linh hoạt hơn, nhưng chi phí cao, gây khĩ cho ước lượng kênh, tiêu tốn năng lượng. Điều này địi hỏi việc thiết kế một thuật tốn điều khiển pha hiệu quả. Hướng nghiên cứu 8: Phương pháp tiếp cận học máy (Learning Machine) để tạo chùm tia thụ động. Khác với tối ưu hĩa xen kẽ, phương pháp học máy cĩ thể hấp dẫn hơn đối với IRS để điều khiển pha nhanh và nhẹ dựa trên thơng tin quan sát cục bộ của mơi trường vơ tuyến. Điều này cĩ thể giúp giảm thiểu chi phí trao đổi thơng tin giữa RIS và các bộ thu phát đang hoạt động. Số lượng lớn các phần tử tán xạ và khả năng cảm nhận của chúng cho biết thơng tin phong phú cĩ thể được thu thập trong quá trình cảm nhận kênh, cung cấp khả năng cho các phương pháp tiếp cận học sâu DL (Deep Learning) dữ liệu. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận DL hiện nay vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức thực tế, bao gồm các vấn đề về chi phí đào tạo, tính ổn định và khả năng thích ứng. Việc thiết kế các phương pháp tiếp cận DL phải đáp ứng các hạn chế phần cứng của hệ thống khơng dây hỗ trợ RIS, chẳng hạn như khả năng tính tốn và giao tiếp ràng buộc của các phần tử tán xạ thụ động. Hướng nghiên cứu 9: Sử dụng RIS trong Hệ thống cảm biến hoặc mạng cảm biến khơng dây thơng minh. RIS cĩ thể được sử dụng như các thiết bị cảm biến được cấu hình để giám sát thụ động mơi trường vơ tuyến. Các mạng cĩ dây hoặc khơng dây được kết nối với bộ điều khiển RIS tập trung, tất cả thơng tin cảm biến từ các phần tử tán xạ khác nhau cĩ thể được thu thập và phân tích 1 cách tiết kiệm năng lượng, nâng cao khả năng liên lạc và tương tác. Hướng nghiên cứu 10: Sự cân bằng giữa độ lợi mảng và suy hao đường dẫn LOS. Tồn tại một sự đánh đổi quan trọng giữa việc đạt được độ lợi mảng lớn và đảm bảo tổn thất đường dẫn LOS tối thiểu. Vì số lượng phần tử phản xạ thay đổi trên một đơn vị diện tích tùy thuộc vào kích thước của phần tử phản xạ nên kích thước vật lý tối thiểu của phần tử phản xạ (như thấu kính) tập trung năng lượng vào một tiêu điểm tùy thuộc vào khoảng cách giữa RIS và máy thu (là tiêu điểm). Mở ra hướng nghiên cứu xác định đặc điểm của sự đánh đổi, xem xét việc triển khai 3D của RIS, trong đĩ mơi trường vơ tuyến thơng minh cĩ thể được sử dụng đầy đủ về mật độ của RIS và tổng dữ liệu thu của chúng, được chuẩn hĩa bằng chi phí triển khai. Hướng nghiên cứu 11: Trí tuệ nhân tạo AI cho mạng khơng dây thơng minh. RIS cĩ thể được sử dụng như một trong ba chức năng sau: chuyển tiếp thụ động, bộ phát thụ động, hoặc cả hai chức năng này, trong đĩ chất lượng của tín hiệu sơ cấp được nâng cao bằng cách tạo tia thụ động qua relay, đồng thời thơng tin thứ cấp được tạo ra từ chính RIS cĩ thể được nhúng vào tín hiệu chính (như tán xạ ngược xung quanh). RIS cĩ thể được trang bị cho các mơi trường giám sát cảm biến, tạo ra thơng tin thứ cấp để gửi đến IoT gateway trong đường lên (uplink). Việc chuyển đổi chế độ tại RIS cần phải được thực hiện từ xa và thơng minh bởi trung tâm điều khiển thơng qua cổng IoT, để xem xét các mục tiêu của người dùng và vị trí thiết bị. Số lượng lớn RIS được triển khai kết hợp với AI để hỗ trợ đường truyền chính sẽ đảm bảo định tuyến tối ưu giảm độ trễ và tăng bảo mật. Hướng nghiên cứu 12: Khắc phục các tình huống khơng phải LOS. Một trong những trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất để tận dụng các RIS trong mạng khơng dây bao gồm việc sử dụng chúng làm bộ phản xạ cĩ thể cấu hình lại trong các tình huống mà đường dẫn LOS bị chặn hoặc khơng đủ mạnh để hỗ trợ người. Trong vùng sĩng milimet, ở phổ dải D (> 100 GHz) và trong phổ ánh sáng nhìn thấy, đường dẫn LOS thường bị cản trở, khả năng nhận ra và cĩ thể cấu hình lại các liên kết khơng phải LOS là một hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn, đặc biệt là các luật chia tỷ lệ là một hàm của khoảng cách và số lượng siêu bề mặt phản xạ thu được. Hướng nghiên cứu 13: Khắc phục lỗ trống cục bộ. Một nghiên cứu điển hình đầy hứa hẹn gồm việc sử dụng RIS để chống lại lỗ trống bị che phủ cục bộ, nơi chất lượng tín hiệu khơng tốt 213 Email: jst@tnu.edu.vn
11. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 trong các đơ thị và mơi trường lan truyền trong nhà. Trong các tình huống này, thơng thường để khắc phục là triển khai thêm BS hoặc bộ chuyển tiếp. Tuy nhiên, các giải pháp này tốn kém và làm tăng lượng khí thải. Do đĩ, việc triển khai RIS là một giải pháp hiệu quả về chi phí và thân thiện với mơi trường. Hướng nghiên cứu 14: Giảm ơ nhiễm EM. Một trong những tính năng chính của RIS là tái chế sĩng vơ tuyến theo cách thức xây dựng tiết kiệm năng lượng. Sự lan truyền đa đường thường được coi là khơng thể kiểm sốt được và bị xung đột khi tăng độ phức tạp của máy phát và máy thu, kéo theo sự gia tăng số lượng sĩng vơ tuyến phát ra (tăng bức xạ EM). Phơi nhiễm bức xạ EM là một chủ đề nghiên cứu mở trong nhiều thập kỷ. Hầu hết, mơi trường mmWave trong nhà được nghiên cứu cho các ứng dụng tương lai vì chúng cung cấp băng thơng lớn, tốc độ cao. Tuy nhiên, bức xạ mmWave với tín hiệu tần số cao cĩ khả năng thâm nhập sâu vào cơ thể con người, như sự nĩng lên của da và mắt. Việc sử dụng RIS khơng phải để tạo ra các tín hiệu mới, mà là sử dụng chúng một cách thơng minh. Do đĩ, để duy trì một hệ thống RIS hiệu quả, đề xuất xem xét một bài tốn tối ưu hĩa đảm bảo sự cân bằng giữa hiệu suất so với các vấn đề sức khỏe bằng cách điều chỉnh thích hợp các thơng số mạng khác nhau. Hướng nghiên cứu 15: Internet vạn vật tiết kiệm năng lượng. IoT với khả năng thu thập dữ liệu từ lượng lớn các cảm biến cĩ vơ số ứng dụng. Tuy nhiên, tổng năng lượng mà các thiết bị này cần là một trong những nút thắt cản trở sự phát triển của IoT. RIS kết hợp với truyền thơng tán xạ ngược là một giải pháp đầy hứa hẹn cho phép các thiết bị IoT thu thập dữ liệu chuyển thành dạng các tín hiệu phản xạ tiết kiệm năng lượng. Hướng nghiên cứu 16: Mơ hình vật lý và tuân thủ EM. Một hạn chế chính của các nghiên cứu hiện tại về RIS trong mạng khơng dây là thiếu các mơ hình chính xác tương ứng với các thuộc tính EM. Phần lớn các cơng trình đều giả định rằng siêu bề mặt luơn phản xạ hồn hảo. Tuy nhiên, phản ứng của siêu bề mặt với sĩng vơ tuyến phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như gĩc tới, gĩc phản xạ, gĩc khúc xạ, sự phân cực của sĩng tới, vật liệu chế tác và kích thước của bề mặt. Do đĩ, cần cĩ các mơ hình vật lý và tuân thủ EM để cĩ được các hiệu suất tổng thể tốt hơn. Hướng nghiên cứu 17: Mơ hình lý thuyết về cơng nghệ thơng tin và truyền thơng. Việc sử dụng RIS làm cho các mơ hình lý thuyết cũ sử dụng trong truyền thơng khơng dây trở nên lỗi thời. Đặc biệt, cần phải xem xét lại cơng thức về hiệu suất Shannon, vì bản thân hệ thống cĩ thể lập trình và việc phân phối đầu vào cần được điều chỉnh cho phù hợp với các trạng thái giả định. Vì khi cĩ RIS, khơng chỉ đầu vào là một biến, mà bản thân hệ thống cũng trở thành một biến, và chúng cần được tối ưu hĩa cùng nhau. Trong các hệ thống được RIS trao quyền cần cĩ các phương pháp luận lý thuyết thơng tin mới để mơ tả đặc điểm của các kênh vật lý, phân tích mức tăng cơng suất, cũng như các thuật tốn xử lý tín hiệu, sơ đồ mạng mới để thực hiện truyền thơng khơng dây qua RIS. Hướng nghiên cứu 18: Mơ hình khơng gian để phân tích và tối ưu hĩa hệ thống. Mối tương quan về vị trí khơng gian của các đối tượng, máy phát và máy thu khơng dễ được mơ hình hĩa theo cách cĩ thể kiểm sốt để tối ưu hĩa, tăng hiệu suất mạng. Do đĩ, vấn đề mở về mơ hình hĩa và phân tích các mạng quy mơ lớn cần được giải quyết. Hướng nghiên cứu 19: Mơ hình kênh được xác thực bằng thực nghiệm. Hiện khơng cĩ mơ hình kênh nào được xác thực bằng thực nghiệm cung cấp cho các nhà nghiên cứu thơng tin chính xác và thực tế về thống kê mất đường dẫn, phủ bĩng và mờ dần cho RIS. Do đĩ, đây cũng là một hướng nghiên cứu mới đầy hứa hẹn. Hướng nghiên cứu 20: Tối ưu hĩa theo hướng dữ liệu. Mạng khơng dây được RIS hỗ trợ là hệ thống phức tạp để lập mơ hình, phân tích và thiết kế so với các mạng khơng dây hiện tại. Việc sử dụng các phương pháp hướng dữ liệu dựa trên học máy, học sâu, học tăng cường và học chuyển giao là những cơng cụ đầy hứa hẹn để đơn giản hĩa việc triển khai và tăng hiệu quả của hệ thống truyền thơng. Hướng nghiên cứu 21: Thiết kế các kỹ thuật bảo mật lớp vật lý PLS (Physical Layer Security) hiệu quả, thích ứng và thơng minh được RIS hỗ trợ về bảo mật, độ tin cậy, độ trễ, độ phức tạp và 214 Email: jst@tnu.edu.vn
12. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 thơng lượng dựa trên các yêu cầu QoS. Số lượng phần tử phản xạ, độ lệch pha được thơng qua bởi các phần tử phản xạ và dạng chùm tia phản xạ của RIS, cĩ thể được kết hợp và tối ưu hĩa để hạn chế các chùm tia nhận được đến các vị trí cụ thể, loại bỏ các chùm tia tại vị trí bị nghe lén, giảm tiêu thụ năng lượng trên máy phát, hoặc để tối đa hĩa tín hiệu trên nhiễu cộng với tỷ lệ giao thoa SINR (Signal to Noise plus Interference Ratio) tại máy thu dự kiến. Bên cạnh đĩ cũng sẽ xuất hiện thách thức bảo mật mới: kẻ tấn cơng cĩ thể chiếm quyền kiểm sốt RIS, sửa đổi theo ý muốn của các tín hiệu sự cố (ví dụ: hướng chùm tia tới các vị trí khơng mong muốn, hoặc tới vùng lợi thế của kẻ tấn cơng), hoặc cĩ thể xác định vị trí RIS và tiến gần hơn về mặt vật lý, cải thiện SINR của nĩ. Sự ra đời của RIS sẽ chuyển các vấn đề về bảo mật dữ liệu và bảo mật lớp vật lý sang các miền ứng dụng mới, chẳng hạn như Mạng giao thơng Vehicular Networks (VN), Flying Ad-hoc Networks (FANET) và Ultra-Dense Networks (UDN). Hướng nghiên cứu 22: Các thuật tốn điều khiển sĩng EM. Việc hiện thực hĩa các phần mềm điều khiển mơi trường trong các hệ thống truyền thơng khơng dây được RIS trao quyền vơ cùng khĩ khăn. Các đơn vị RIS chế tạo từ siêu vật liệu bị các ràng buộc điều chỉnh trực tuyến, độ tin cậy và tốc độ cực cao vẫn chưa được khám phá đầy đủ. Hướng nghiên cứu 23: RIS hỗ trợ truyền thơng thiết bị - thiết bị D2D (Device to Device). RIS cĩ thể được cấu hình lại động để tăng cường liên kết dữ liệu riêng lẻ của truyền thơng D2D. Điều này địi hỏi các giao thức ước lượng và cảm biến kênh hiệu quả, các thuật tốn cấu hình lại pha nhanh, nhẹ. Các thơng tin về các thiết bị cĩ thể bị tắc nghẽn, lưu lượng thay đổi theo thời gian, sự phân bổ năng lượng trên tồn bộ mạng và thơng tin để dự đốn và chẩn đốn lỗi mạng, v.v, cĩ thể được mạng D2D sử dụng để tối ưu hĩa việc triển khai và cài đặt của các đơn vị RIS, điều khiển đường truyền của thiết bị IoT, vị trí của các nút chuyển tiếp và các trạm báo hiệu nguồn. Hướng nghiên cứu 24: RIS kết hợp với hệ thống đa truy cập phi trực giao NOMA (Non- Orthogonal Multiple Access) để nâng cao hơn hiệu quả phổ. Mặc dù sử dụng một bề mặt lớn chứa đầy các antenna phát, nhưng các chùm tia đủ hẹp để phân biệt những người dùng khác nhau là một thách thức, đặc biệt đúng đối với các kết nối lớn. Do đĩ, đây là một giải pháp đầy hứa hẹn trong uplink vì nĩ cĩ thể khả thi khi kết hợp lượng lớn người dùng trong một cụm. Số lượng lớn các antenna trên bề mặt cĩ thể được khai thác cho các mục đích giảm thiểu nhiễu liên lớp nâng cao. Việc áp dụng cài đặt đa antenna nâng cao, đặc biệt là nhiều antenna ở đầu thu khi cài đặt MIMO hoặc thậm chí mMIMO tạo thêm những thách thức cho kỹ thuật tập trung hướng chùm tín hiệu đến thiết bị nhận BF (BeamForming). Đặc biệt, tác động của nhiều antenna tại máy thu đối với nhu cầu của người dùng NOMA cũng như vấn đề hình thành cụm, tác động của giao thoa liên cụm giữa các nhĩm NOMA của các phần tử RIS khác nhau gây ra bởi các bộ phản xạ thụ động thơng thường mang lại những thách thức về thiết kế cần khám phá. Hướng nghiên cứu 25: Tích hợp RIS với mạng di động 5G, B5G, 6G. RIS là một trong những cơng nghệ lớp vật lý mang tính cách mạng và tiềm năng tạo ra mơ hình truyền thơng mới đáp ứng các yêu cầu của mạng 5G và B5G, 6G trong tương lai. Hệ thống lai này nâng cao hiệu quả quang phổ, cung cấp dịch vụ truyền thơng khơng dây tin cậy, loại bỏ các thành phần nhiễu, cải thiện dung lượng mạng và hiệu suất của người dùng, đặc biệt đối với các mơi trường mật độ người dùng cao như sân bay hay sân vận động. Do đĩ, đây là một hướng nghiên cứu thú vị, thơng qua việc tính tốn các ràng buộc và mục tiêu thích hợp khi thiết kế các hệ thống. Hướng nghiên cứu 26: Tích hợp RIS với các cơng nghệ mới. Sự kết hợp (hệ thống lai) của RIS với các cơng nghệ hiện đại và mới nổi, như tế bào nhỏ, MIMO lớn, truyền thơng sĩng milimet, truyền thơng ánh sáng khả kiến VLC, giao tiếp terahertz, quang học khơng gian trống, truyền thơng hỗ trợ máy bay khơng người lái (UAV), thu hoạch năng lượng EH, điện tốn edge di động (MEC) và edge caching, truyền thơng dưới nước, mạng mặt đất - vệ tinh v.v, là một hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn và chưa được khám phá đầy đủ. 215 Email: jst@tnu.edu.vn
13. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 5. Kết luận Bài báo đã trình bày một cuộc khảo sát về vai trị của bề mặt phản xạ thơng minh cĩ thể cấu hình lại được RIS (Reconfigurable Intelligent Surfaces) đối với các mạng truyền thơng khơng dây, giúp khắc phục các tác động tiêu cực của hệ thống thơng tin liên lạc truyền thống, giảm nhiễu, đảm bảo độ tin cậy, tăng sự bảo mật, tối ưu hĩa kênh truyền, nâng cao hiệu phổ, tiết kiệm năng lượng, mở rộng phạm vi phủ sĩng, đáp ứng các yêu cầu về tốc độ dữ liệu của người dùng và chất lượng dịch vụ, gĩp phần nâng cao hiệu năng chung của tồn bộ hệ thống truyền thơng. Đầu tiên, chúng tơi đã đưa ra một số tên gọi khác nhau của RIS về các bề mặt thụ động cĩ thể điều khiển sĩng điện từ tới và thay đổi điều kiện kênh, nêu lên các tính năng giúp phân biệt với các cơng nghệ tương đồng khác là bộ khuếch đại, chuyển tiếp AF (Amplify and Forward), định dạng chùm MIMO (massive MIMO) và truyền thơng tán xạ ngược BackCom (Backscatter Communications). Tiếp đến, nhĩm tác giả giới thiệu các kịch bản ứng dụng cĩ thể được hưởng lợi từ khả năng cấu hình lại của nĩ trong các mạng khơng dây, các cơng nghệ mới nổi như: MIMO lớn, truyền thơng sĩng milimet, truyền thơng ánh sáng khả kiến VLC, giao tiếp terahertz, truyền thơng hỗ trợ máy bay khơng người lái (UAV), mạng 5G, B5G, 6G, v.v. Sau đĩ, bài viết cung cấp thơng tin về hoạt động và cấu tạo cơ bản của RIS trong hai cách triển khai cơ bản đĩ là: RIS dựa trên phản xạ truyền thống và RIS thiết kế từ các siêu bề mặt. Ước lượng kênh khơng dây được RIS hỗ trợ trong bài báo giúp các nhà nghiên cứu, thiết kế phân tích mơ phỏng thơng tin và đánh giá hiệu năng của RIS. Cuối cùng, dựa trên các cơng trình, các ứng dụng cĩ hiệu quả tích cực, các thách thức hiện tại, nhĩm tác giả đề xuất các hướng nghiên cứu, phát triển tiềm năng trong tương lai, giúp cách mạng hĩa cơng nghệ truyền thơng khơng dây nĩi riêng và hệ thống thơng tin liên lạc nĩi chung. TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] “Cisco visual networking index: Global mobile data traffic forecast update, 2017–2022,” Feb. 2019. [Online]. Available: networking-index-vni/white-paper-c11-738429.pdf. [Accessed Feb. 14, 2021]. [2] M. Patzold, “It’s time to go big with 5G mobile radio,” IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 13, no. 4, pp. 4-10, 2018. [3] W. Saad, M. Bennis, and M. Chen, “A vision of 6G wireless systems: Applications, trends, technologies, and open research problems,” IEEE Network, vol. 34, no. 3, pp. 134 - 142, Oct. 2019. [4] X. Cao, L. Liu, Y. Cheng, and X. S. Shen, “Towards energy-efficient wireless networking in the big data era: A survey,” IEEE Commun. Surv. Tut., vol. 20, no. 1, pp. 303-332, Firstquarter 2018. [5] M. R. Akdeniz et al., “Millimeter wave channel modeling and cellular capacity evaluation,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 32, no. 6, pp. 1164-1179, Jun. 2014. [6] Q. Wu and R. Zhang, “Towards smart and reconfigurable environment: Intelligent reflecting surface aided wireless network,” IEEE Commun. Mag., vol. 58, no. 1, pp. 106-112, Jan. 2020. [7] M. D. Renzo et al., “Smart radio environments empowered by reconfigurable AI meta-surfaces: An idea whose time has come,” EURASIP J. Wireless Commun. Netw., vol. 2019, May 2019, Art. no. 129. [8] E. Basar, M. Di Renzo, J. de Rosny, M. Debbah, M.-S. Alouini, and R. Zhang, “Wireless communications through reconfigurable intelligent surfaces,” IEEE Access, vol. 7, pp. 116753- 116773, Aug. 2019. [9] E. Basar, “Transmission through large intelligent surfaces: A new frontier in wireless communications,” European Conference on Networks and Communications (EuCNC), 2019. [10] Z.-Q. He and X. Yuan, “Cascaded channel estimation for large intelligent metasurface assisted massive MIMO,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 9, pp. 210 - 214, Oct. 2019. [11] X. Tan, Z. Sun, D. Koutsonikolas, and J. M. Jornet, “Enabling indoor mobile millimeter-wave networks based on smart reflect-arrays,” IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2018, pp. 270-278. [12] T. Ulversoy, “Software defined radio: Challenges and opportunities,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 12, no. 4, pp. 531-550, 2010. [13] D. Mishra and H. Johansson, “Channel estimation and low-complexity beamforming design for passive intelligent surface assisted MISO wireless energy transfer,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2019, pp. 4659-4663. 216 Email: jst@tnu.edu.vn
14. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 [14] L. Subrt and P. Pechac, “Controlling propagation environments using intelligent walls,” proc. European Conf. Antennas Propag. (EUCAP), Mar. 2012, pp. 26-30. [15] M. Najafi and R. Schober, “Intelligent reflecting surfaces for free space optical communications,” proc. IEEE GLOBECOM, Dec. 2019, pp. 1-7. [16] Z. Li et al., “Towards programming the radio environment with large arrays of inexpensive antennas,” Proc. USENIX Symp. Netw. Syst. Design Implement., Feb. 2019, pp. 285-299. [17] L. Sanguinetti, E. Bj¨ornson, and J. Hoydis, “Towards massive MIMO 2.0: Understanding spatial correlation, interference suppression, and pilot contamination,” IEEE Transactions on Communications, vol. 68, no. 1, pp. 232 - 257, 2019. [18] S. Y. Park and D. I. Kim, “Intelligent reflecting surface-aided phaseshift backscatter communication,” proc. Int. Conf. Ubiquit. Inf. Manag. Commun. (IMCOM), Jan. 2020, pp. 1-5. [19] S. Hu, F. Rusek, and O. Edfors, “The potential of using large antenna arrays on intelligent surfaces,” IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2017, pp. 1-6. [20] H. Zheng, Z. Yang, G. Wang, R. He, and B. Ai, “Channel estimation for ambient backscatter communications with large intelligent surface,” Proc. IEEE Int. Conf. Wireless Commun. Signal Process. (WCSP), Oct. 2019, pp. 1-5. [21] S. Gong et al., “Towards Smart Wireless Communications via Intelligent Reflecting Surfaces: A Contemporary Survey,” IEEE Commun. Tuts. & Tuts., vol. 22, no. 4, pp. 2283-2314, June 2020. [22] C. Huang et al., “Reconfigurable intelligent surfaces for energy efficiency in wireless communication,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 18, no. 8, pp. 4157-4170, 2019. [23] E. Basar, “Transmission through large intelligent surfaces: A new frontier in wireless communications,” EuCNC 2019, June 2019, pp. 18-21. [24] W. Tang et al., “Programmable metasurface-based RF chain-free 8PSK wireless transmitter,” Electron. Lett., vol. 55, no. 7, pp. 417-420, Apr. 2019. [25] E. Basar, “Reconfigurable Intelligent Surface-Based Index Modulation: A New Beyond MIMO Paradigm for 6G,” IEEE Trans. Commun., vol. 68, no. 5, pp. 3187-3196, 2020. [26] A. Canbilen, E. Basar, and S. Ikki, “Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Space Shift Keying,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 9, no. 9, pp. 1495-1499, 2020. [27] A. Khaleel and E. Basar, “Reconfigurable Intelligent Surface-Empowered MIMO Systems,” IEEE Systems J. (to appear), July 2020. [28] W. Tang et al., “MIMO Transmission through Reconfigurable Intelligent Surface: System Design, Analysis, and Implementation,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 38, no. 11, pp. 2683-2699, 2020. [29] R. Zhang et al., “Secure Wireless Communication via Intelligent Reflecting Surface,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 8, no. 5, pp. 1410-1414, 2019. [30] R. Schober et al., “Enabling Secure Wireless Communications via Intelligent Reflecting Surfaces,” GLOBECOM, 2019. [31] R. Schober et al., “Physical Layer Security in Vehicular Networks with Reconfigurable Intelligent Surfaces,” IEEE 91st Vehicular Technology Conference (VTC2020-Spring), Dec. 2019, pp. 25-28. [32] B. Massini et al., “The Use of Meta-Surfaces in Vehicular Networks,” J. Sens. Actuator Netw., vol. 9, Mar. 2019, doi: 10.3390/jsan9010015. [33] M. Fu et al., “Intelligent Reflecting Surface for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Networks,” GLOBECOM 2019, Dec. 2019. [34] Z. Ding and H. V. Poor, “Simple Design of IRS-NOMA Transmission,” IEEE Commun. Lett., vol. 24, no. 5, pp. 1119-1123, May 2020. [35] J. Zuo, Y. Liu, E. Basar, and O. A. Dobre, “Intelligent Reflecting Surface Enhanced Millimeter-Wave NOMA Systems,” IEEE Commun. Lett., vol. 24, no. 11, pp. 2632-2636, June 2020. [36] Z. Yigit, E. Basar, and I. Altunbas, “Low Complexity Adaptation for Reconfigurable Intelligent Surface-Based MIMO Systems,” IEEE Commun. Lett., vol. 24, no. 12, pp. 2946-2950, 2020. [37] L. Hanzo et al., “MIMO Assisted Networks Relying on Large Intelligent Surfaces: A Stochastic Geometry Model,” Oct. 2019. [Online]. Available: [Accessed Feb. 20, 2021]. [38] M. Bennis et al., “Reflections in the Sky: Millimeter Wave Communication with UAV-Carried Intelligent Reflectors,” IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Feb. 2020, pp. 9-13. [39] S. Alfattani et al., “Aerial Platforms with Reconfigurable Smart Surfaces for 5G and Beyond,” in IEEE Communications Magazine, vol. 59, no. 1, pp. 96-102, 2021. 217 Email: jst@tnu.edu.vn
15. TNU Journal of Science and Technology 226(07): 204 - 218 [40] E. Larsson et al., “Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cognitive Radio System,” in IEEE Transactions on Communications, vol. 69, no. 1, pp. 675-687, 2021. [41] E. Basar, “Reconfigurable Intelligent Surfaces for Doppler Effect and Multipath Fading Mitigation”, Nov. 2019. [Online]. Available: [Accessed Jan. 15, 2021]. [42] I. Yildirim, A. Uyrus, and E. Basar, “Modeling and Analysis of Reconfigurable Int Applications in Future Wireless Networks,” IEEE Transactions on Communications, vol. 69, no. 2, pp. 1290-1301, 2021. [43] R. Zhang et al., “Intelligent Reflecting Surface Meets OFDM: Protocol Design and Rate Maximization,” June 2019. [Online]. Available: [Accessed Jan. 12, 2021]. [44] H. V. Poor et al., “Reconfigurable Intelligent Surfaces based RF Sensing: Design, Optimization, and Implementation,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 38, no. 11, pp. 2700- 2716, 2020. [45] H. Wymeersch et al., “Radio Localization and Mapping with Reconfigurable Intelligent Surfaces,” IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 15, no. 4, pp. 52-61, 2020. [46] S. Hua and Y. Shi, “Reconfigurable intelligent surface for green edge inference in machine learning,” proc. IEEE GLOBECOM Workshops, Dec. 2019, pp. 1-6. [47] Q. Wu et al., “Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Communications: A Tutorial,” EEE Transactions on Communications, vol. 69, no. 5, pp. 3313-3351, 2021. [48] S. V. Hum and J. Perruisseau-Carrier, “Reconfigurable reflectarrays and array lenses for dynamic antenna beam control: A review,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 62, no. 1, pp. 183-198, Jan. 2014. [49] V. Arun and H. Balakrishnan, “RFocus: Practical beam- forming for small devices,” May 2019. [Online]. Available: [Accessed Jan. 10, 2021]. [50] H. Chen, A. J. Taylor, and N. Yu, “A review of metasurfaces: Physics and applications,” Rep. Progr. Phys., vol. 79, no. 7, Jun. 2016, Art. no. 076401. [51] C. Huang et al., “Holographic MIMO surfaces for 6G wireless networks: Opportunities, challenges, and trends,” IEEE Wireless Communications, vol. 27, no. 5, pp. 118-125, 2020. [52] Q. He, S. Sun, and L. Zhou, “Tunable/reconfigurable metasurfaces: Physics and applications,” Research, vol. 2019, pp. 1-16, Jul. 2019. [53] R. W. Heath and A. Lozano, Foundations of MIMO Communication, 1st ed. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, Dec. 2018. [54] J. D. Griffin and G. D. Durgin, “Gains for RF tags using multiple antennas,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 56, no. 2, pp. 563-570, Feb. 2008. [55] M. ElMossallamy, Z. Han, M. Pan, R. Jantti, K. Seddik, and G. Y. Li, “Noncoherent frequency shift keying for ambient backscatter over OFDM signals,” Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC), Shanghai, China, May 2019, pp. 1-6. [56] R. W. Heath, N. González-Prelcic, S. Rangan, W. Roh, and A. M. Sayeed, “An overview of signal processing techniques for millime- ter wave MIMO systems,” IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol. 10, no. 3, pp. 436-453, Apr. 2016. [57] P. Almers et al., “Survey of channel and radio propagation models for wireless MIMO systems,” EURASIP J. Wireless Commun. Netw., vol. 2007, Feb. 2007, Art. no. 019070. [58] O. E. Ayach, S. Rajagopal, S. Abu-Surra, Z. Pi, and R. W. Heath, “Spatially sparse precoding in millimeter wave MIMO systems,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 13, no. 3, pp. 1499-1513, Mar. 2014. [59] E. Bjưrnson, L. Sanguinetti, H. Wymeersch, J. Hoydis, and T. L. Marzetta, “Massive MIMO is a reality—What is next?: Fivepromising research directions for antenna arrays,” Digital SignalProcess., vol. 94, pp. 3-20, Nov. 2019. [60] T. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice, 2nd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall PTR, 2001. [61] K. R. Schaubach, N. J. Davis, and T. S. Rappaport, “A ray tracingmethod for predicting path loss and delay spread in microcellular environments,” Vehicular Technology Society 42nd VTS Conference - Frontiers of Technology, May 1992, pp. 10-13. [62] A. Díaz-Rubio, V. S. Asadchy, A. Elsakka, and S. A. Tretyakov, “Fromthe generalized reflection law to the realization of perfect anomalousreflectors,” Sci. Adv., vol. 3, no. 8, Aug. 2017, Art. no. e1602714. 218 Email: jst@tnu.edu.vn