德国波鸿鲁尔大学发布业内首个无人机RIS真实飞行数据集LIVE-RIS 填补6G动态信道测量空白

当前全球6G技术研发已进入核心技术攻关与验证的关键阶段，可重构智能表面（RIS）作为6G实现"智能调控无线传播环境"核心目标的关键支撑技术，凭借低功耗、低成本、可灵活调整信号反射方向的特性，被业内公认为是6G提升覆盖能力、降低组网成本、适配复杂场景的核心路径之一。其中无人机搭载RIS的动态部署方案，可快速实现广域信号覆盖、应急通信场景补盲、低空经济通信网络配套等功能，是近年来6G应用场景研究的热点方向，但长期以来，相关研究大多依赖仿真数据，真实飞行场景下的实测信道数据缺失，始终是制约技术从理论走向落地的核心瓶颈。

正是瞄准这一行业共性痛点，德国波鸿鲁尔大学近日正式发布LIVE-RIS数据集，相关成果于2026年9月28日首发于学术预印本平台arXiv。作为波鸿鲁尔大学推出的首个无人机RIS真实飞行实测数据集，该数据集旨在支撑无人机搭载可重构智能表面（RIS）的信道测量相关研究，填补行业实测数据空白。

据官方披露信息显示，LIVE-RIS数据集全部基于定制化硬件原型在室内实验室环境下完成采集，覆盖三类典型几何场景、三种RIS运行配置模式（动态调整、静态固定、功能关闭），包含多轮飞行实验下的四类核心数据维度：一是扩展卡尔曼滤波输出的无人机实时状态估计数据，二是运动捕捉系统采集的厘米级精度地面真值位置数据，三是经过算法优化的RIS单元相位、振幅配置参数，四是矢量网络分析仪采集的S21信道频响数据。为保障数据的可用性与准确性，研究团队对所有采集数据完成了高精度时间同步校准，并剔除了无人机起飞、降落及RIS配置切换阶段的无效干扰片段，用户可直接调用数据开展相关算法的训练与验证工作。

从应用价值来看，该数据集可支撑多类6G核心技术研究场景：其一，可用于无人机RIS动态信道建模，为高空动态场景下的信号传播特性分析提供实测依据，优化现有仿真模型的现实拟合精度；其二，可用于RIS动态配置算法的性能验证，支撑低时延、高适配性的波束成形算法研发，满足高速移动场景下的稳定通信需求；其三，可用于无人机+RIS协同部署方案的可行性测试，为应急通信、偏远地区信号覆盖、低空经济通信配套等场景的技术落地提供数据支撑。

业内人士表示，此前全球范围内针对RIS的相关研究多基于静态部署场景下的实测数据，或动态场景下的仿真数据，LIVE-RIS数据集的发布填补了真实飞行场景下无人机RIS信道实测数据的行业空白，为验证无人机RIS系统的实际性能提供了权威基准，有效弥合了理论仿真与真实部署之间的技术鸿沟，将进一步推动6G无线通信中动态环境控制技术的落地进程。

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