1. 多模式夹持天线系统概述多模式夹持天线系统Multi-Mode Pinching-Antenna Systems简称PASS是一种创新的无线通信架构它通过在介电波导中激发多个正交模式来实现高效的模域多用户通信。这种系统从根本上改变了传统天线阵列的工作方式将辐射元件称为夹持天线Pinching Antennas简称PAs沿着波导部署利用低损耗的导波传播和电磁耦合效应进行信号传输。在传统单模式PASS中每个波导只能支持一个独立的数据流这严重限制了系统的自由度DoFs和多用户连接能力。而多模式PASS通过同时利用多个正交模式显著提高了系统的空间自由度使得单个波导能够支持多个用户的同时通信。这种技术突破特别适用于毫米波频段如28GHz的通信场景因为毫米波系统通常面临严重的路径损耗问题而PASS架构能够通过近场辐射有效降低这种损耗。多模式PASS的核心创新在于提出了两种工作协议模式选择和模式组合。模式选择协议要求每个PA选择并主要辐射一个特定的模式信号通过离散调谐传播常数实现相位匹配而模式组合协议则允许每个PA灵活地辐射多个模式的信号功率通过连续调谐传播常数实现多模式耦合。这两种协议在硬件复杂度和系统性能之间提供了不同的权衡选择。2. 系统架构与工作原理2.1 系统模型构建多模式PASS的系统模型如图1所示它主要由以下几个关键组件构成介电波导作为信号传输的主要通道能够支持M个正交模式的传播。这些模式是通过求解波导横截面上的麦克斯韦方程本征模得到的。射频(RF)链M个RF链通过M个馈电点激发波导中的各个模式每个RF链连接一个馈电点。夹持天线(PA)N个PA沿着波导布置负责将波导中的模式信号耦合到自由空间。每个PA实际上是一个短的单模介电波导段其基模特性由可调传播常数βPA_n描述。用户终端系统服务K个单天线用户通过优化PA位置、传播常数和发射波束成形实现高效的多用户通信。在三维笛卡尔坐标系中波导入口位于(0,0,hPA)第n个PA的位置为(xn,0,hPA)其中hPA是波导的固定高度。系统工作时基站(BS)使用数字预编码器W [w1,...,wK] ∈ C^(M×K)发送数据符号s [s1,...,sK]^T其中E[|sk|^2] 1。2.2 信号传播与耦合机制信号从馈电点到PA的波导内传播过程可以用耦合模理论来描述。从馈电点m到PA n的模式m信号传播系数为gn,m(x,βPA) ηn,m(βPA_n) e^(-jβmxn) ∏(i1→n-1)√(1-|ηi,m(βPA_i)|²)其中ηn,m(·)表示PA n与模式m之间的电磁耦合系数|ηn,m(·)|²表示相对于在PA n处辐射前模式m的剩余功率的功率辐射比。βm k0neff,m是模式m的传播常数neff,m是有效折射率k0 2π/λ是自由空间波数。耦合系数ηn,m可以建模为 ηn,m(βPA_n) (κn,m/φn,m) sin(φn,mL) exp(-j(L/2)Δβn,m)其中Δβn,m βPA_n - βm表示PA n与模式m之间的相位失配φn,m √(κ²n,m (Δβn,m/2)²)是广义耦合强度L是PA的长度κn,m是重叠积分耦合强度。2.3 无线信道建模PA到用户的无线信道采用视距(LoS)主导的球面波假设。从N个PA到用户k的信道向量hk(x) ∈ C^(N×1)可以表示为hk(x) [ (λ/4π)(e^(-jk0R1,k)/R1,k), ... , (λ/4π)(e^(-jk0RN,k)/RN,k) ]^T其中Rn,k √(xn² hPA²)是PA n与用户k之间的距离。系统的模式域有效信道矩阵可以表示为 Heff [heff,1, ..., heff,K] ∈ C^(M×K) 其中heff,k(x,βPA) G^H(x,βPA)hk(x) ∈ C^(M×1)用户k的接收信号为 yk heff,k^H(x,βPA)wksk ∑(j≠k)heff,k^H(x,βPA)wjsj nk对应的信干噪比(SINR)为 γk(W,x,βPA) |heff,k^Hwk|² / (∑(j≠k)|heff,k^Hwj|² σ²)系统总速率为 R(W,x,βPA) ∑(k1→K) log2(1 γk(W,x,βPA))3. 模式选择与模式组合协议3.1 模式选择协议模式选择协议要求每个PA选择并主要辐射一个特定模式的信号功率。这是通过将PA的传播常数βPA_n设置为与所选模式m的传播常数βm相匹配来实现的βPA_n ∈ BMS {β1, β2, ..., βM}当Δβn,m* βPA_n - βm* 0时PA n与模式m实现相位匹配此时模式m的功率辐射比|ηn,m*(βPA_n)|²达到最大值|sin(κn,m*L)|²而非选择模式的功率辐射比由于相位失配而被抑制。模式选择的主要特点包括硬件实现相对简单可以使用预配置的色散结构如波纹欺骗表面等离子体激元(SSPP)或慢波结构来实现离散的βPA_n状态。通过嵌入PIN二极管的SSPP单元结构可以切换不同的βPA_n状态。每个PA主要辐射一个模式的信号系统自由度受限于模式数量。3.2 模式组合协议模式组合协议允许每个PA灵活地辐射多个模式的信号功率通过连续调谐传播常数βPA_n来实现βPA_n ∈ BMC [βmin, βmax]在这种协议下PA不需要与任何特定模式实现精确的相位匹配而是通过适当设计相位失配{Δβn,m}使得多个模式同时具有较大的耦合系数。这使得每个PA可以作为一个可编程的多模式耦合器能够定制多模式功率辐射充分利用系统的自由度。模式组合的一种简化实现是均匀模式组合所有PA采用统一的传播常数 βPA_1 βPA_2 ... βPA_N (β1 β2 ... βM)/2模式组合的硬件实现通常需要可调材料如液晶(LC)技术或反应性加载网络通过电压控制实现有效折射率的连续调制。当与SSPP结构集成时强场限制增强了介电变化对色散的敏感性。液晶可调SSPP移相器或变容二极管加载的欺骗等离子体传输线等技术可以实现所需的连续调谐。3.3 协议比较与选择模式选择和模式组合协议在性能和复杂度方面各有优劣性能方面模式组合能够实现更高的频谱效率因为它可以灵活地利用所有模式的自由度。模式选择虽然自由度较低但通过优化PA位置和波束成形性能可以接近模式组合。复杂度方面模式选择只需要离散的βPA_n状态硬件实现相对简单。模式组合需要连续调谐βPA_n硬件复杂度较高。均匀模式组合是折中方案硬件最简单但灵活性最低。适用场景对性能要求高的场景适合采用模式组合。对成本和复杂度敏感的场景适合采用模式选择或均匀模式组合。4. 优化问题与算法设计4.1 问题建模多模式PASS的优化目标是最大化系统总速率同时满足各种物理约束max(W,x,βPA) R(W,x,βPA) s.t.∥W∥F² ≤ Pmax (总发射功率约束)xn1 - xn ≥ dmin, ∀n ∈ N (PA最小间距约束)xn ∈ [xmin, xmax], ∀n ∈ N (PA位置边界约束)βPA_n ∈ Bx, ∀n ∈ N, x ∈ {MC, MS} (传播常数约束)这个问题具有高度非凸性和强耦合性主要体现在SINR表达式中的耦合项导致目标函数非凸。gn,m(x,βPA)的表达式中包含快速振荡的复指数项。变量W、x和βPA之间存在复杂的相互依赖关系。4.2 KKT参数化波束成形(KPBF)为了降低优化复杂度我们采用KKT参数化波束成形(KPBF)技术。KPBF通过少量非负参数来表示预编码矩阵W显著降低了搜索空间的维度。定义非负对偶参数向量λ [λ1,...,λK]^T ⪰ 0和功率分配向量prel [p1,...,pK]^T ⪰ 0满足1^Tprel 1其中pk表示分配给用户k的功率系数。设Λ diag(λ)Prel^(1/2) diag(√prel)则非归一化的KPBF预编码器定义为Ŵ(λ,prel) Prel^(1/2)(IM (1/σ²)Heff^HΛHeff)^(-1)Heff^H然后通过标量归一化满足功率约束 W(λ,prel) Ŵ(λ,prel) * √(Pmax/tr(ŴŴ^H))KPBF具有以下特点当λ → 0时退化为匹配滤波(MRT)预编码。当σ² → 0或λ很大时接近迫零(ZF)预编码。一般情况下表现为加权最小均方误差(WMMSE)预编码。4.3 PSO-KPBF算法为了求解这个复杂的联合优化问题我们提出了基于粒子群优化(PSO)的KKT参数化波束成形(PSO-KPBF)算法。该算法将KPBF参数化技术与PSO搜索框架相结合有效降低了搜索空间的维度。4.3.1 算法架构PSO-KPBF算法的核心思想是使用粒子群来搜索PA位置x、传播常数βPA和KPBF参数(λ,prel)的最优组合。对于给定的(x,βPA)构造有效信道Heff(x,βPA)。根据KPBF参数(λ,prel)重建预编码矩阵W。评估系统总速率并更新粒子位置。算法的主要步骤如下初始化生成Np个粒子每个粒子包含随机初始化的x、βPA、zλ和zp通过指数和softmax变换保证λ ⪰ 0和prel ∈ Δ^(K-1)。迭代更新对于连续变量(x,zλ,zp)使用标准PSO更新规则。对于离散的βPA模式选择使用二进制PSO(BPSO)更新。对于连续的βPA模式组合使用标准PSO更新。应用投影/修复算子P(·)确保PA位置约束。适应度评估对于每个粒子计算Heff重建W评估R(W,x,βPA)。终止条件达到最大迭代次数T后停止返回全局最优解。4.3.2 实现细节PA位置约束处理首先对x进行元素级边界投影xn ← Π xmin,xmax 。然后排序并强制执行最小间距通过前向和后向传递确保xn1 - xn ≥ dmin。参数变换λ exp(zλ)保证非负性。prel softmax(zp)保证概率单纯形约束。计算复杂度主要来自Heff构造(O(NKM))、W计算(O(KM² M³))和速率评估(O(K²M))。总体复杂度为O(TP(NKM KM² M³ K²M))其中P是粒子数T是迭代次数。5. 性能评估与结果分析5.1 仿真设置我们考虑一个工作在28GHz的多模式PASS系统主要参数如下波导长度Lwg 20米支持M 2个模式准TE0和准TE1模。传播常数β1 1009.2378 rad/mβ2 645.7996 rad/m。每个PA长度L 6mm。服务K 2个单天线用户。比较方案传统单模式PASS采用时分多址TDMA传统混合MISO波束成形系统N8和N16天线5.2 结果分析5.2.1 总速率vs发射功率图2展示了系统总速率随最大发射功率Pmax的变化多模式PASS在所有功率水平上都显著优于传统方案。在低功率区域所有方案都受限于噪声性能差距较小。随着功率增加系统转为干扰受限多模式PASS的结构化干扰管理优势更加明显。模式组合性能最优模式选择和均匀模式组合接近但硬件更简单。5.2.2 总速率vs天线数量图3展示了系统总速率随PA数量N的变化多模式PASS和混合波束成形的速率随N增加而提高干扰减少。单模式PASS由于复用增益有限性能几乎不随N变化。模式组合始终保持最高速率但模式选择和均匀模式组合能以更低复杂度实现近似性能。5.2.3 算法收敛性PSO-KPBF算法表现出良好的收敛特性KKT参数化有效缩小了搜索空间加速了收敛。通常在50-100次迭代内就能找到满意解。对初始值不敏感具有较好的鲁棒性。5.3 实际部署考虑在实际部署多模式PASS系统时需要考虑以下因素波导选择需要低损耗介电材料支持所需的正交模式。PA设计模式选择需要可切换的离散βPA状态。模式组合需要连续可调的βPA机制。校准与维护系统需要定期校准以确保模式耦合特性稳定。环境适应性需要考虑温度、湿度等环境因素对波导和PA性能的影响。6. 应用前景与未来方向多模式PASS技术在以下领域具有广阔的应用前景毫米波通信解决毫米波路径损耗大、覆盖有限的问题。室内高密度网络适用于会议室、体育馆等高用户密度场景。智能交通系统可用于车联网和智能路侧单元通信。工业物联网满足工厂自动化对高可靠、低时延通信的需求。未来研究方向可能包括动态模式适配根据信道条件和业务需求动态切换模式选择和组合策略。机器学习优化利用深度学习等技术进一步简化系统优化过程。集成光子学探索基于光子集成电路的PASS实现方案。全双工操作研究同时同频全双工在多模式PASS中的应用。