智能反射面无CSI干扰抑制研究：仅凭接收功率即可显著提升SINR
一项面向智能反射面（IRS）辅助无线通信的盲干扰抑制策略，将比例相位反转（PPI）算法与条件样本均值（CSM）方法相结合，无需任何信道状态信息（CSI），仅依据接收信号功率即可配置IRS。理论推导与数值仿真验证显示，该方案可将干扰功率压制至噪声水平，显著提升信干噪比（SINR），性能优于现有基准方案。
近年来，智能反射面（IRS）凭借可重塑无线传播环境的能力，被广泛研究用于无线通信系统中的干扰抑制。然而，现有方案大多依赖完整或部分信道状态信息（CSI）来配置IRS，导频开销大、引入不可忽视的时延；在强干扰场景下，干扰源往往非协作，CSI获取更加困难，导致依赖CSI的干扰抑制方法在实际部署中受到较大限制。
针对上述问题，研究者提出一种全新的盲干扰抑制策略，将比例相位反转（PPI）算法与条件样本均值（CSM）方法相结合，仅依据接收信号功率即可确定IRS配置参数，无需任何先验CSI信息。这种"盲"特性使其能够在干扰源非协作、CSI难以获取的复杂环境中具备工程可部署性，规避了高导频开销和信道估计延迟带来的瓶颈。
在性能验证方面，研究者首先推导了所提方案的理论性能，并通过多种参数设置下的数值仿真加以验证。仿真结果显示，该盲干扰抑制方案能够将干扰功率压制到与噪声相当的水平，实现明显的SINR改善，且在不同参数条件下均优于现有基准方案。该成果为IRS辅助通信系统在强干扰、低开销场景下的实用化提供了新的技术路径。
【空音视角】 从非接触式感知从业者的视角看，该研究虽聚焦通信场景的干扰抑制，但其技术思路对WiFi感知同样具有借鉴价值。空音的技术路线强调在复杂家庭与医疗环境中从无线信号中提取生命体征信息，IRS对传播环境的可编程重构、以及"不依赖精确信道先验、仅凭接收信号统计"的设计哲学，与我们在睡眠呼吸监测、跌落检测等场景中追求的鲁棒信号处理方向一脉相承。无线信号处理领域的持续进展，正不断拓宽非接触式生命体征监测的工程边界。
—— 本文基于公开报道由空音编辑部 AI 辅助改写 来源：arXiv 信号处理 原文链接：https://arxiv.org/abs/2609.38859
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