通信搬砖人们好！

论文方向是智能超表面（RIS）辅助的下行多用户 MIMO 系统。目前在做 MATLAB 链路仿真，遇到了一个非常头秃的问题：

1. 系统模型： 基站端 64 天线，RIS 128 单元，服务 4 个单天线用户。采用级联信道模型，预编码用的是经典的 WMMSE 算法。

2. 遇到的坑： 在完美信道状态信息（Perfect CSI）下，我的和速率（Sum Rate）曲线非常漂亮，随着 SNR 增加呈线性增长。

   • 但是，当我引入 0.05 – 0.1 比例的信道估计误差（CSI Error）时，整个系统的性能出现了断崖式下跌。尤其在高 SNR 区域，Rate 曲线直接走平（Satuation），完全没有预期的增益。

3. 已做尝试：

   • 检查了 RIS 的相位平移矩阵（Phase Shift Matrix），用了流形优化算法，初值也没问题。

   • 尝试加了稳健性（Robust）设计，引入了随机搜索，但复杂度太高，跑一组 BER 曲线要一个通宵，效率感人。

4. 求助点：

   • 这种情况是不是因为 WMMSE 对信道极度敏感？有没有更抗噪的预编码算法（比如改进的 ZF 或者正交投影类算法）推荐？

   • 大家的 RIS 级联信道估计是怎么做的？我现在用的是 LS 估计，是不是必须要上压缩感知（CS）或者深度学习才能把误差压下来？

老板每天催我交最终数据，现在这个曲线根本没法写进论文里，求各位前辈捞一把！