Um das Problem von Abdeckungs Lücken und der Verringerung der Erkennungsgenauigkeit aufgrund von Hindernissen zu lösen, wurde eine integrierte Optimierungsmethode für Kommunikation und Sensorik unterstützt durch intelligente Metaflächen auf Rasterbasis vorgeschlagen. Zunächst wurde das Problem der Minimierung des mittleren quadratischen Positionsfehlers modelliert, schwach sensorische Bereiche und mögliche RIS-Einsatzgebiete wurden rasterbasiert diskretisiert, um die Rechenkomplexität zu reduzieren, und es wurden Schwarmintelligenz-Algorithmus und alternierende Optimierung eingesetzt, um den erwarteten Reflexionswinkel und den Einsatzort der intelligenten Metafläche gemeinsam zu optimieren. Schließlich wurde ein Detektionsbedarfsfaktor eingeführt, das Zusammenspiel von Kommunik ations- und Sensorleistung modelliert und die Auswirkungen des Detektionsbedarfsfaktors auf die Systemleistung analysiert. Simulationsergebnisse zeigen: (1) Im Vergleich zur alleinigen Optimierung des erwarteten Reflexionswinkels kann die gemeinsame Optimierung des erwarteten Reflexionswinkels und des Einsatzorts der intelligenten Metafläche den mittleren quadratischen Positionsfehler um etwa das Zehnfache verringern, bei nur geringfügigem Rückgang des mittleren Signal-Rausch-Verhältnisses; (2) Verschiedene Größen der intelligenten Metafläche beeinflussen den optimalen Einsatzort; (3) Die gemeinsame Optimierung des erwarteten Reflexionswinkels und des Einsatzorts der intelligenten Metafläche verbessert die Erkennungsgenauigkeit und maximiert die Gesamtsystemleistung der Kommunikation und Sensorik.

intelligente Metaflächen; integrierte Kommunikation und Sensorik; 6G; erwarteter Reflexionswinkel; Einsatzort