科研速递 | 告别信号盲区!港中大(深圳)理工学院在通信领域顶刊发表超表面部署新成果

6G时代，网络复杂度将呈现指数级增长，高频段（如太赫兹、毫米波）的引入虽提升了带宽，但也让室内环境中的墙体、家具遮挡导致的“信号盲区”问题愈发严峻。超表面（MTS）通过海量可编程单元对电磁波进行智能反射与调控，让信号学会“绕道而行”，是解决高频覆盖盲区的“杀手锏”。然而，面向6G的大规模超表面若要真正走向现实网络，工程师们必须跨越三个基础却棘手的工程挑战：

Q1：需要部署多少块超表面？

Q2：应该把超表面部署在什么物理位置？

Q3：如何实时且低延迟地设置每个超表面单元的反射相位？

传统的解决方案极度依赖于显式信道估计。但在拥有成百上千个单元的超表面面前，获取级联反射信道的信息如同大海捞针。其不仅导频开销巨大，还要求基站、超表面与终端进行复杂的底层协议协同。这种“高门槛”限制了超表面的商用步伐，甚至与6G追求的“原生极简网络”理念背道而驰。

针对上述痛点，罗智泉教授、沈闓明教授团队创新性地提出了一种完全无需信道状态信息（CSI-free）的超表面部署及动态调控框架——RFZero。该框架深刻契合了6G“数字孪生重塑网络范式”的理念，将物理空间的宏观视觉特征与微观电磁衰落解耦，构建了数字孪生（长期规划）+统计孪生（短期微调）的闭环系统，实现了独立于基站协议的“即插即用”式部署：

• 长期尺度（数字孪生）：面对Q1和Q2难题，RFZero摒弃了高成本的信道探测，直接调用普通智能设备的摄像头，通过多视角照片或全景视频快速构建物理环境的三维“数字孪生”模型。随后，利用射线追踪技术在孪生世界中生成接收信号强度（RSS）热力图，精准感知盲区分布并进行聚类。系统在数字空间中即可推演并决定超表面的最佳数量与部署位置，将物理部署的试错成本降至最低。

• 短期尺度（统计孪生）：针对瞬息万变的信道衰落和实时的相位优化（Q3），RFZero巧妙运用了“统计孪生”的思想。它无需向基站索取信道矩阵，而是让超表面自主进行一系列随机相位的尝试，仅依赖目标用户的参考信号接收功率（RSRP）反馈，利用条件样本均值（CSM）算法在统计维度上锁定最优的相位配置。这一机制赋予了超表面主动学习和误差吸收的能力，有效弥补了长期数字孪生模型在几何精度上的微小偏差。

图1. 基于数字与统计孪生的超表面部署及相位调控框架RFZero。该框架展现了典型的6G特征：长期宏观尺度利用视觉建模与射线追踪构建数字孪生底座；短期微观尺度利用RSRP反馈与CSM算法完成实时的统计相位优化。

图2. 三组场景下的物理空间与数字空间的“虚实共振”。 每组子图中，左侧为复杂的真实室内物理环境，右侧为RFZero仅凭视觉照片构建的三维“数字孪生”模型。

图3. 硬核实测：全歼盲区与通信质量的飞跃。对比现有主流算法，RFZero不仅在各个场景下均实现了最高的最小接收信号强度（RSS），其最差用户的IQ眼图也呈现出最开阔、清晰的形态，直观印证了多径干扰被有效对齐，信号质量实现了质的飞跃。

赖文海，博士毕业于香港中文大学（深圳）理工学院（导师：沈闓明），现为大连理工大学助理教授。研究兴趣包括超表面、优化和机器学习。

李明晓，香港中文大学（深圳）理工学院计算机与信息工程专业在读博士生。研究兴趣包括无线通信和机器学习。

沈闓明（通讯作者），现任香港中文大学（深圳）理工学院副研究员、校长青年学者。2011年本科毕业于上海交通大学，获信息安全与数学双学士学位；随后于2013年和2020年在加拿大多伦多大学电子与计算机工程专业分别获得硕士与博士学位。研究方向涵盖数学优化、信息论、信号处理与人工智能。曾获2021年IEEE信号处理学会最佳青年论文奖、2023年深圳市科技进步一等奖、2024年国际基础科学大会前沿科学奖、2025年中国信息论学会青年新星奖等殊荣。现担任IEEE Transactions on Wireless Communications期刊编辑以及IEEE Signal Processing for Communications and Networking (SPCOM) 技委会委员。

向立瑶，现任上海交通大学长聘副教授，她于2012年本科毕业于上海交通大学信息工程专业，于2018年获得多伦多大学计算机工程博士学位，获2024年度ACM中国上海新星奖。其研究方向为人工智能数据安全隐私，发表网络安全、人工智能、数据挖掘领域国际一流会议与期刊40余篇。为WWW, AAAI, KDD, ICDM, SDM, ICDCS，AsiaCCS等会议程序委员会成员。

罗智泉教授是中国工程院外籍院士、加拿大皇家科学院院士、香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长、深圳河套学院执行院长、香港中文大学（深圳）—深圳市大数据研究院—华为未来网络系统优化创新实验室主任。他于1984年获北京大学数学系学士学位，1989年获美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系运筹学博士学位。他是SIAM会士和IEEE会士以及IEEE信号处理期刊主编（2012-2014）。罗智泉教授的学术成果包括无线通信的收发机优化设计、最优鲁棒波束成形设计、动态频谱管理等，相关论文分别获得2004年、2009年、2011年和2015年IEEE信号处理学会、2011年国际通信大会、欧洲信号处理学会以及2020年世界华人数学家联盟最佳论文奖。因在优化理论领域的卓越贡献，他于2010年获美国运筹和管理科学协会Farkas奖，2018年获国际数学优化学会Tseng纪念奖，2022年获中国工业与应用数学学会第一届王选应用数学奖，2023年获深圳市科技进步奖一等奖以及2025年ICCM首届华罗庚奖。