优化可重构智能表面以改善存在相移误差的星基通信

可重构智能表面（RISs）已成为一种通过调控电磁波相位来增强卫星通信系统的有前景的技术。本研究解决了在理想与非理想条件下 RIS 网络中优化相移值（$\phi_{R}$）的问题。对于理想场景，我们引入一种新方法，简化了确定最优值的传统优化方法。利用三角恒等式与余弦定理，我们为接收功率创建了更易处理的公式，从而实现对 $\phi_{R}$ 的高效优化。然而，实际应用常受非理想条件困扰。这些条件会引入相位误差，显著影响接收信号与整体系统性能。为应对这些复杂性，我们的优化框架扩展至包含建模为均匀分布的相位误差。为解决此优化问题，我们提出一种利用蒙特卡洛方法考虑所有合理相位误差值的随机框架。此外，我们采用 Broyden Fletcher Goldfarb Shanno（BFGS）算法，一种以其有效性著称的迭代方法。该算法系统地更新 $\phi_{R}$ 值，融入目标函数的梯度与 Hessian 矩阵近似。该算法还监控收敛以平衡计算复杂度与精度。理论分析的结果通过若干示例加以说明。如本文所示，所提方案对相位误差给 RIS 系统性能的影响提供了深刻见解，并揭示了面向多样条件下真实卫星通信场景的创新优化策略。