The intelligent information society, which is highly digitized, intelligence inspired and globally data driven, will be deployed in the next decade. The next 6G wireless communication networks are the key to achieve this grand blueprint, which is expected to connect everything, provide full dimensional wireless coverage and integrate all functions to support full-vertical applications. Recent research reveals that intelligent reflecting surface (IRS) with wireless environment control capability is a promising technology for 6G networks. Specifically, IRS can intelligently control the wavefront, e.g., the phase, amplitude, frequency, and even polarization by massive tunable elements, thus achieving fine-grained 3-D passive beamforming. In this paper, we first give a blueprint of the next 6G networks including the vision, typical scenarios and key performance indicators (KPIs). Then, we provide an overview of IRS including the new signal model, hardware architecture and competitive advantages in 6G networks. Besides, we discuss the potential application of IRS in the connectivity of 6G networks in detail, including intelligent and controllable wireless environment, ubiquitous connectivity, deep connectivity and holographic connectivity. At last, we summarize the challenges of IRS application and deployment in 6G networks. As a timely review of IRS, our summary will be of interest to both researchers and practitioners engaging in IRS for 6G networks.


翻译:智能信息社会高度数字化、情报激励和全球数据驱动的智能信息社会,将在下一个十年部署。下一个6G无线通信网络是实现这一宏伟蓝图的关键,这一蓝图预计将连接一切,提供全维无线覆盖,并整合所有功能以支持全纵向应用。最近的研究表明,智能反映表面和无线环境控制能力是6G网络的一个大有希望的技术。具体地说,IRS可以明智地控制波端,例如阶段、振荡、频率,甚至大规模金枪鱼元素的两极分化,从而实现细化的3D被动波形。在本文件中,我们首先给出了下一个6G网络的蓝图,包括愿景、典型情景和关键业绩指标。然后,我们概述了IRS的概况,包括6G网络中新的信号模型、硬件结构和竞争优势。此外,我们还详细讨论了IRS在6G网络的连通性上的潜在应用,包括智能和可控的无线环境、清晰的连通性、深度连通性、被动的3D被动波波成形。在本文件中,我们将总结6RS网络对6G研究人员及时部署的挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
65+阅读 · 2021年5月8日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月17日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
元学习与图神经网络逻辑推导,55页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年4月25日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
114+阅读 · 2020年3月30日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
65+阅读 · 2021年5月8日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月17日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
元学习与图神经网络逻辑推导,55页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年4月25日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
114+阅读 · 2020年3月30日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员