Passive Beamforming Design and Channel Estimation for IRS Communication System with Few-Bit ADCs
利用智能反射表面（IRS）被证明是有效的，以提高无线网络的能量效率。在本文中，我们研究了被动波束形成和信道估计的IRS辅助无线通信与低分辨率的模数转换器（ADC）在接收端。利用Bussgang定理推导出了近似可达速率。基于推导出的解析可达速率表达式，我们使用半定规划（SDP），分支定界（BB），和基于梯度的方法，最大限度地提高可达速率。最大似然（ML）估计器，然后提出了考虑$\mathrm{1}$位量化ADC的信道估计。数值结果表明，所提出的波束形成设计和信道估计方法明显优于现有的方法。
2021-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Passive Beamforming and Information Transfer Design for Reconfigurable Intelligent Surfaces Aided Multiuser MIMO Systems
研究了多用户多输入多输出（MIMO）系统中的无源波束形成和信息传输（PBIT）技术，该技术采用可重构智能表面（RIS），RIS通过无源波束形成增强主通信，同时通过空间调制（调整反射元件的开关状态）传递附加信息。对于被动波束形成设计，我们提出了最大化的总和信道容量的RI辅助多用户MIMO信道，并制定了两步随机规划的问题。基于样本平均近似（SAA）的迭代算法的有效的被动波束形成设计所考虑的计划。为了在复杂性和性能之间取得平衡，我们提出了一种简化的波束形成算法，通过将随机规划近似为确定性交替优化问题。对于接收器设计，接收器处的信号检测是双线性估计问题，因为RIS信息被乘法调制到反射元件的反射信号上。为了解决这个双线性估计问题，我们开发了一个涡轮消息传递（TMP）算法，其中与问题相关的因子图分为两个模块：一个用于估计用户信号和其他用于估计RIS的开关状态。这两个模块迭代执行，以产生一个接近最优的低复杂度的解决方案。此外，我们扩展设计的多用户MIMO PBIT方案从单RIS到多RIS，利用单RIS和多RIS系统模型之间的相似性。大量的仿真结果证明了我们的无源波束形成和接收机设计的优势。
2019-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Waveform and Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Power Transfer: Single-User and Multi-User Solutions
本文研究了智能反射面辅助无线电能传输的波形和无源波束形成设计。在发射功率约束和无源波束形成相位单位模约束条件下，基于交替优化（AO）框架，以最大化输出直流电流加权和为目标，推导了广义多用户和低复杂度单用户算法。输入信号波形和IRS无源波束形成相移被联合设计为用户的个人频率选择性信道状态信息（CSI）的函数。研究了能量采集器的非线性特性，并对频率选择性IRS（FS-IRS）和频率平坦IRS（FF-IRS）两种IRS部署方案进行了建模和分析。本文强调了这样一个事实，即IRS可以提供一个额外的无源波束成形增益输出直流功率比传统的WPT设计和显着影响的波形设计，利用无源波束成形，频率分集和能量采集器的非线性的好处。尽管FF-IRS的输出直流电流比FS-IRS低，但它仍然比传统WPT设计实现了大幅增加的直流功率。性能评估证实了联合波形和无源波束形成设计的显著优势，考虑到能量采集器的非线性，以提高单用户和多用户WPT系统的性能。
2021-07-09 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Optimization of Active and Passive Beamforming in Multi-IRS Aided mmWave Communications
智能反射面（IRS）被认为是缓解毫米波（mmWave）通信中阻塞效应、提高覆盖率的一种很有前途的技术。为了探索IRS对毫米波通信性能的影响，我们研究了多IRS辅助的毫米波通信网络，并通过联合优化有源和无源波束成形以及用于辅助的IRS集合来制定和速率最大化问题。由于目标函数缺乏凸性和IRS选择变量的二进制性质，优化问题是棘手的。为了解决复杂的非凸问题，提出了一种交替迭代方法。特别地，利用分式规划方法对主、被动波束形成进行了优化，并通过枚举法求解了IRS选择的优化问题。仿真结果表明，我们所提出的方法的性能增益。
2022-10-04 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinated Passive Beamforming for Distributed Intelligent Reflecting Surfaces Network
智能反射面（IRS）是6 G中的一项新兴技术，通过使用大量无源反射元件来智能地重新配置传播环境，从而提高无线网络的性能。然而，目前的工作主要集中在单一的IRS授权的无线网络，其中的信道秩不足的问题已经出现。在本文中，我们提出了一个分布式IRS授权的通信网络架构，其中多个源-目的地对通过多个分布式IRS进行通信。我们进一步有助于最大限度地提高可实现的总和率在这个网络中，通过联合优化的源和相移矩阵与被动波束成形在所有分布式IRS的发射功率矢量。不幸的是，这个问题原来是非凸的和高度棘手的，其中一个交替的方法是通过交替解决所产生的分式规划问题。特别地，给出了红外辐射源协同无源波束形成的闭合表达式。数值结果将证明算法的优势和理想的性能的分布式IRS授权的通信网络。
2020-02-14 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning based Joint Active and Passive Beamforming Design for RIS-Assisted MISO Systems
可重构智能表面（RIS）由于具有低成本、可控性等独特优势，是解决毫米波通信系统阻塞问题的一种有效途径，近年来受到广泛关注。然而，由于高计算复杂性和无线环境的动态变化，使得有源波束形成和无源波束形成的联合设计是一项艰巨的任务。在本文中，我们考虑了一个RIS辅助的多用户多输入单输出（MU-MISO）毫米波系统，旨在开发一种基于深度强化学习（DRL）的算法，以联合设计在基站（BS）侧的有源混合波束形成器和RIS侧的无源波束形成器。通过采用先进的软演员-评论家（SAC）算法，我们提出了一种基于最大熵的DRL算法，它可以探索更多的随机策略比确定性的政策，同时设计有源模拟预编码器和无源波束形成器。然后，采用最小均方误差（MMSE）方法确定数字预编码器。实验结果表明，我们提出的SAC算法可以获得更好的性能相比，传统的优化算法和DRL算法。
2022-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Graph Neural Network based Active and Passive Beamforming for Distributed STAR-RIS-Assisted Multi-User MISO Systems
针对分布式STAR-RIS辅助多用户MISO系统，提出基于GNN的联合有源与无源波束成形设计方法，以最大化用户和速率，性能高效且可扩展。
2025-02-26 cs.IT eess.SP math.IT
Passive Beamforming for IRS Aided Wireless Networks
在这封信中，我们设计了被动波束形成在智能反射面（IRS）辅助多用户无线网络。两种不同的情况被认为是，即，多播和多用户下行链路传输。我们优化的被动波束形成向量的IRS最大化的最小信噪比的用户在这两种情况下。基于乘子算法的交替方向法，设计了一种低复杂度的迭代求解方法。该方法在每次迭代过程中，解都是封闭的，计算复杂度低。数值结果表明，所提出的方法的有效性。
2020-07-21 cs.IT math.IT
IRS-Enhanced OFDMA: Joint Resource Allocation and Passive Beamforming Optimization
智能反射面（IRS）技术是一种新兴的提高无线通信频谱效率的技术，具有低的硬件和能源成本。本文考虑将IRS集成到基于正交频分多址（OFDMA）的多用户下行通信系统中，研究IRS反射系数和OFDMA时频资源块以及功率分配的联合优化问题，以最大化用户的公共（最小）速率。具体地，由于IRS处缺乏频率选择性被动波束形成能力，因此仅一组反射系数可以被设计用于适应不同频率子带上的多个用户的大量信道。为了解决这个困难，我们提出了一种新的动态被动波束形成方案，其中IRS反射系数在每个信道相干块内的不同时隙上动态调整，以创建人工时变信道，并且仅选择在每个时隙中同时服务的用户的子集，从而实现更高的被动波束形成增益。虽然公式化的优化问题是非凸的，我们提出了一个有效的算法来获得一个次优的解决方案。数值结果表明，所提出的计划显着提高了系统的共同率比设置没有IRS和随机IRS反射系数。此外，我们提出的动态被动波束形成优于固定的被动波束形成，它采用了一组共同的反射系数在每个信道的相干块，通过更灵活地平衡被动波束形成和多用户分集增益。
2019-12-03 cs.IT math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Multiuser MIMO Communications
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户多输入多输出系统中以加权和速率最大化为目标的主被动波束联合优化问题。我们表明，这个问题可以通过矩阵加权均方误差最小化等价解决。特别地，对于无源IRS波束形成的优化，我们首先提出了一种基于流形优化的具有优良性能的迭代算法。通过使用矩阵分式规划技术，以获得一个更容易处理的目标函数，然后我们提出了一个低复杂度的优化-最小化方法的基础上。数值结果验证了我们所提出的算法的收敛性和显着的性能改善的通信场景没有IRS的援助。
2021-01-27 cs.IT math.IT
Adaptive Passive Beamforming in RIS-Aided Communications With Q-Learning
本文针对无CSI条件下的RIS辅助通信，提出基于Q学习的自适应无源波束赋形策略，将配置搜索建模为随机最短路径问题，以最小化寻找最优RIS配置所需的测试次数。
2025-05-02 cs.IT eess.SP math.IT
An Efficient Convex-Hull Relaxation Based Algorithm for Multi-User Discrete Passive Beamforming
本文研究IRS辅助下行网络中的离散无源波束成形设计，通过凸包松弛将离散相移约束转化为等价的连续问题，并提出交替投影/近端梯度下降上升算法求解，显著提升了多用户最小信干噪比。
2024-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Hierarchical Passive Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Communications
在可重构智能表面（RISs）辅助通信中，现有的无源波束形成（PB）设计涉及反射元件数量的多项式复杂性，因此由于反射元件数量庞大而难以实现。为了克服这一困难，我们提出了一个基于反射角的级联信道模型，采用广义斯涅耳定律，其中涉及优化的变量空间的维数显着减少，从而简化了分层无源波束形成（HPB）设计。我们开发了一个有效的两阶段HPB算法，它利用信道的角域属性，以最大限度地提高目标用户的可达速率。仿真结果表明，所提出的HPB设计的吸引人的性能和低复杂度。
2021-04-17 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface-Aided LEO Satellite Communication: Cooperative Passive Beamforming and Distributed Channel Estimation
本文提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助低轨卫星通信系统，该系统利用大规模无源反射单元的可控相移实现灵活的波束形成，有效地解决了高机动卫星（SAT）与地面节点（GN）之间时变信道的问题。特别是，我们提出了一种新的架构IRS辅助LEO卫星通信，其中IRS部署在SAT和GN的两侧，并研究其合作的无源波束形成（CPB）设计超过视线（LoS）为主的单反射和双反射信道。具体来说，我们联合优化的主动发送/接收波束成形在SAT/GN以及CPB在两侧IRS的最大化的总信道增益从SAT到每个GN。有趣的是，我们表明，在LoS信道条件下，高维SAT-GN信道可以分解为两个低维向量的外积。通过利用分解的SAT-GN信道，我们将原始波束成形优化问题解耦为两个更简单的子问题，分别对应于SAT和GN侧，这两个子问题都以封闭形式求解。此外，我们提出了一个有效的传输协议进行信道估计和波束跟踪，这只需要独立的处理的SAT和GN在一个分布式的方式，从而大大降低了实现的复杂度。仿真结果验证了与传统反射阵列和单边IRS等各种基线方案相比，所提出的具有双边协作IRS的IRS辅助低轨卫星通信系统的性能优势。
2022-01-09 cs.IT eess.SP math.IT
Computationally Efficient Unsupervised Deep Learning for Robust Joint AP Clustering and Beamforming Design in Cell-Free Systems
本文针对无蜂窝系统中信道状态信息不完善的问题，提出计算高效的无监督深度学习算法，联合优化接入点聚类与波束赋形，在更少聚类数量下实现更高的最坏情况总速率。
2024-04-03 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for RIS-aided MIMO Communications with Low-Resolution Phase Shifts
本文针对实际低分辨率相移限制下的RIS辅助多流MIMO通信，提出一种避免显式离散约束的联合发射预编码与RIS相移优化问题表述，并设计基于简单投影的迭代算法，仿真验证其在低分辨率相移下具有显著性能优势。
2023-04-19 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Reconfigurable Intelligent Surface Location and Passive Beamforming Optimization for Maximizing the Secrecy-Rate
研究了可重构智能表面（RIS）辅助的无线网络的物理层安全性（PLS）问题，在存在恶意窃听者的情况下，源端借助单个小RIS将其机密信息传输到合法目的端.在RIS定位约束和每个RIS单元反射系数模不大于1的约束下，以最大化保密率为目标，提出了一种新的RIS定位与无源波束形成（J-LPB）联合优化方案。具体来说，我们分析了RIS的最佳位置，并得出结论，产品涉及的源RIS距离和RIS的目的地距离应最小化。由于乘积最小化问题是非凸的，因此我们提出了一种两层优化算法来求解它。基于所获得的接近最优的RIS 3D位置，我们进一步制定了无源波束形成优化问题，然后提出将Charnes-Cooper变换与顺序秩一约束松弛（SROCR）一起应用数值结果表明，所提出的J-LPB优化方案的保密率高于基准方案。解释性地，我们使用以下基准：基于近源的RIS定位和无源波束形成（NSB-LPB）优化方案，基于近目的地的RIS定位和无源波束形成（NDB-LPB）优化方案，以及随机RIS定位和无源波束形成（R-LPB）优化方案。最后，我们的J-LPB计划的好处是进一步增加RIS单元的数量。
2022-10-05 cs.IT math.IT
IRS-Aided SWIPT: Joint Waveform, Active and Passive Beamforming Design Under Nonlinear Harvester Model
同时无线信息和功率传输（SWIPT）的性能主要受到接收的射频（RF）信号强度的约束。为了解决这个问题，我们引入了智能反射表面（IRS）来补偿传播损耗，提高传输效率。本文提出了一种新的IRS辅助SWIPT系统中，多载波多天线接入点（AP）发送信息和功率同时，与IRS的协助下，一个单天线用户设备（UE）采用实际的接收方案。考虑到采集器的非线性，我们通过联合优化的波形，有源和无源波束形成的基础上的信道状态信息在发送端（CSIT）的可实现的速率-能量（R-E）区域的特征。这个问题是解决了块坐标下降（BCD）的方法，其中我们得到的主动预编码器在封闭的形式，被动波束形成的连续凸逼近（SCA）的方法，和波形幅度的几何规划（GP）技术。为了便于实际实现，我们还提出了一个低复杂度的设计基于封闭形式的自适应波形计划。仿真结果表明，所提算法能带来可观的R-E增益，且对CSIT误差和有限IRS状态具有鲁棒性，同时强调了在IRS辅助SWIPT设计中对采集器非线性建模的重要性。
2021-12-03 cs.IT eess.SP math.IT
Active and Passive Beamforming Designs for SER Minimization in RIS-Assisted MIMO Systems
本研究针对RIS辅助MIMO系统，推导了下行SER解析表达式，提出结合局部搜索的差分进化算法优化有源无源波束成形以最小化平均SER，仿真验证其性能优于基准方案。
2024-10-08 cs.IT eess.SP math.IT
User Scheduling and Passive Beamforming for FDMA/OFDMA in Intelligent Reflection Surface
大多数关于智能反射表面（IRS）的现有工作仅仅考虑点对点通信，包括单个用户，以便于分析。然而，实际的无线系统需要同时容纳多个用户。由于缺乏频率选择性反射，即相移的集合在频率子信道上不能不同，IRS的集成对诸如频分多址（FDMA）和被称为正交FDMA（OFDMA）的广泛采用的技术的频率复用方法提出了根本性的挑战。这促使我们研究基于（O）FDMA的多用户IRS通信，以阐明在这种非频率选择性反射环境下，哪种用户调度和被动波束形成是有利的。理论分析和数值计算表明，当用户数较少时，（O）FDMA不需要用户调度。如果用户数量变大，则用户调度和IRS反射优化都不是必需的。这些发现有助于大幅简化基于（O）FDMA的IRS通信的设计。
2023-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
On the Optimality of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs): Passive Beamforming, Modulation, and Resource Allocation
可重构智能表面（RISs）是近年来兴起的一种新兴技术，通过集成大量低成本的无源反射元件，可以实现未来无线网络的高频谱效率和高能效。RIS可以操纵入射波的特性，例如频率、振幅和相位，然后将该操纵的波反射到期望的目的地，而不需要复杂的信号处理。本文分析了实际RIS环境下下行RIS系统可达速率的渐近最优性及其局限性。特别地，在有限的RIS控制链路和实际反射系数下，设计了一种通过控制入射波特性来实现渐近最优性能的无源波束形成器。为了提高系统的和速率，提出了一种在不干扰现有用户的情况下，可用于RIS系统的调制方案，并推导了该调制方案的平均误符号率。此外，一个新的资源分配算法，联合考虑用户调度和功率控制，在考虑所提出的被动波束形成和调制方案。仿真结果表明，在存在大量RIS反射单元的情况下，所提出的方案与其上界非常接近，从而验证了实际RIS中可达到的速率满足渐近最优性。
2021-02-04 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation and Passive Beamforming for IRS-assisted URLLC Systems
针对IRS辅助URLLC系统，本文以最小化最大平均AoI为目标，提出交替优化算法联合设计资源分配与无源波束成形，并比较了FDMA与TDMA在不同信息长度与带宽条件下的性能优劣。
2023-04-17 cs.IT eess.SP math.IT
Passive Detection in Multi-Static ISAC Systems: Performance Analysis and Joint Beamforming Optimization
针对多静态ISAC系统中未知通信信号下的被动目标检测问题，推导GLRT检测器并渐近分析SNR影响，提出两种联合发射波束成形优化方法以兼顾检测性能与通信质量。
2025-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Reflecting Surface Aided Full-Duplex Communication: Passive Beamforming and Deployment Design
研究了智能反射面（IRS）辅助全双工（FD）无线系统的无源波束形成和部署设计，其中FD接入点（AP）在IRS的帮助下在相同的时频维度上同时与上行（UL）用户和下行（DL）用户通信。在这种设置下，我们考虑三种部署情况：1）分别放置在UL用户和DL用户附近的两个分布式IRS; 2）放置在DL用户附近的一个集中式IRS; 3）放置在UL用户附近的一个集中式IRS。在每种情况下，我们的目标是通过联合优化AP和UL用户的发射功率和IRS（或IRS）处的无源反射系数来最小化AP和UL用户的加权和发射功率消耗，这受到UL和DL用户的速率约束和IRS反射系数的单模约束。首先，我们分析了在每个部署方案下的IRS辅助FD系统所需的最小发射功率，并将其与相应的半双工（HD）系统进行比较。我们发现，FD系统优于其HD对应的所有IRS部署方案，而分布式部署进一步优于其他两个集中式部署方案。接下来，我们将具有挑战性的功率最小化问题转换为等效但更易于处理的形式，并提出了一种基于块坐标下降（BCD）方法的高效算法来解决它。最后，数值结果验证了我们的分析以及所提出的被动波束形成设计的有效性。
2020-12-14 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed IRS with Statistical Passive Beamforming for MISO Communications
智能反射表面（IRS）最近被认为是一种突出的技术，具有通过动态操纵传播环境来增强无线通信的能力。本文研究了一个多输入单输出（MISO）系统部署分布式IRS。出于实际考虑，我们提出了一种有效的设计被动反射波束形成的IRS利用统计信道状态信息（CSI）和分析的可实现的网络速率考虑到CSI估计误差的影响。遍历可达速率推导出一个封闭的形式，这提供了有见地的系统设计准则。数值结果证实了推导结果的准确性，并揭示了所提出的分布式IRS部署比传统的集中式部署的性能优势。
2020-09-14 cs.IT math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Massive MIMO Systems
研究了智能反射面（IRS）辅助的大规模MIMO系统的主被动联合波束赋形问题。在该系统中，部署多个IRS，并配置大量无源单元，以辅助基站（BS）在相同的时频资源上同时为少量单天线用户提供服务。我们的目标是最大限度地提高最小信号干扰加噪声（SINR）在用户通过联合优化在BS和IRS相移参数的发射预编码向量。我们表明，一个有趣的自动干扰消除（AIC）的属性渐近地保持无源元件的数量接近无穷大，即，当IRS被最佳地调谐以服务于某个用户时，该IRS将变得对其他用户无干扰。通过利用这个属性，最大-最小问题可以转换为IRS-用户关联问题，其中的目标是确定哪些IRS被分配给每个用户。提出了一种穷举搜索方案和一种贪婪搜索方案来解决IRS-用户关联问题。我们的理论分析表明，我们提出的解决方案达到的SINR的规模与反射元件的数量平方。此外，我们的理论结果表明，即使在BS处具有中等数量的有源天线，也可以通过增加无源反射元件的数量来实现大规模的MIMO类增益，从而显著降低BS处的能量消耗。仿真结果证实了我们的理论结果，并说明我们提出的解决方案的有效性。
2019-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Full-Duplex mmWave MIMO: Channel Estimation, Passive and Hybrid Beamforming
毫米波（mmWave）全双工（FD）是一种很有前途的技术，可以通过最大限度地利用时间和丰富的毫米波频率资源来提高容量。尽管如此，由于FD自干扰（SI）和毫米波的有限覆盖范围，它仍然受到限制。因此，本研究在可重构智能表面（RIS）的帮助下深入研究FD毫米波MIMO，以提高容量。首先，我们证明了在远场平面波前假设下，FD天线阵列的角域互易性。因此，提出了一种用于联合下行链路-上行链路（DL-UL）信道估计的策略。为了估计SI信道、直接信道和级联信道，分别提出了基于Khatri-Rao乘积的压缩感知（KR-CS）、分布式压缩感知（D-CS）和基于两阶段多测量向量的D-CS（M-D-CS）框架。此外，我们提出了一种基于角域级联通道的无源波束形成优化方案。针对混合波束形成结构，提出了一种新的混合加权最小均方误差信号干扰消除方法（H-WMMSE-SIC）。仿真已经揭示，与单独的DL/UL信道估计相比，联合DL-UL处理显著地提高了估计性能。特别是，当干扰噪声比小于35 dB时，我们提出的H-WMMSE-SIC提供了与全数字WMMSE-SIC相当的频谱效率性能。最后，分析了所提方法的计算复杂性。
2023-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
IRS Meets Relaying: Joint Resource Allocation and Passive Beamforming Optimization
智能反射面（IRS）是近年来兴起的一种通过无源信号反射来提高无线通信性能的新技术。在这封信中，我们解锁IRS控制器在中继信息的潜力，并提出了一种新的IRS辅助通信系统与IRS被动反射和主动中继。具体来说，我们共同优化解码和转发（DF）中继的IRS控制器和IRS被动波束形成的时间分配，以最大限度地提高所提出的系统的可实现的速率。我们还比较了所提出的系统的速率性能与传统的IRS没有中继，并揭示了一个优于其他的条件。仿真结果表明，该设计可以显著提高IRS辅助系统的覆盖/速率性能。
2021-06-23 cs.IT math.IT
Phase Shift-Free Passive Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surfaces
可重构智能表面（RIS）辅助通信最近出现作为一个改变游戏规则的技术，下一代无线通信由于其前所未有的能力，以改革传播环境。使用RIS的主要方面之一是利用所谓的无源波束形成（PB），其通过调整各个RIS元件的反射系数（主要是相移）来执行。然而，实际上，这种单独的相移调整与硬件实现中的许多问题相关联，限制了RIS可实现的增益。在本文中，我们提出了一种低成本，相移免费和新的PB计划，只有优化的开/关状态的RIS元件，而固定其相移。所提出的PB计划示出实现相同的缩放定律（二次增长的RIS大小）的信号-噪声比在经典的基于相移的PB计划，然而，与空间相关性和相位误差的敏感性低得多。我们提供了一个统一的数学分析，所提出的PB计划的性能特征，并获得考虑的RIS辅助系统的中断概率。基于所提供的计算机模拟，所提出的PB计划被证明有一个明显的优越性，在不同的性能指标下的经典之一。
2022-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Power Control and Passive Beamforming in IRS-Assisted Spectrum Sharing
在认知无线电（CR）通信系统中，在与主用户（PU）存在强交叉链路干扰的情况下实现高次用户（SU）速率是具有挑战性的。在这封信中，我们利用新兴的智能反射表面（IRS）技术来解决这个问题。具体来说，我们调查的IRS辅助CR通信系统中，IRS被部署，以协助在PU链路和SU链路之间的频谱共享。我们的目标是最大限度地提高可实现的SU率受到一个给定的信号干扰加噪声比的PU链路的目标，通过联合优化SU发射功率和IRS反射波束成形。由于制定的问题是很难解决，由于其非凸性和耦合变量，我们提出了一个有效的算法交替优化和逐次凸逼近技术的基础上解决它的次优，以及一些启发式设计，以降低复杂性。仿真结果表明，IRS是能够显着提高SU率，即使是在传统的CR系统中不使用IRS被认为是最具挑战性的情况下。
2020-03-09 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface: Discrete Phase Shift and Progressive Refinement
智能反射面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）的研究大多假设信道状态信息（CSI）可用于设计IRS无源波束形成，且每个反射单元的相移连续可调，但这简化了IRS在实际应用中的两个挑战性问题，即信道估计和无源波束形成设计都是在离散相移约束下进行的。为了解决这些问题，我们考虑在本文中的IRS辅助单用户通信系统与离散相移和设计IRS训练反射矩阵的信道估计以及数据传输的被动波束形成，都受到离散相移的约束。我们表明，离散相移的训练反射矩阵的设计有很大的不同，从连续相移，因此相应的被动波束形成应考虑到由于离散相移的相关信道估计误差进行优化。具体来说，我们考虑一个实际的基于块的传输，其中每个块具有有限（不足）数量的训练符号用于信道估计。提出了一种新的分层训练反射设计，利用IRS单元分组和划分，在多个块上逐步估计IRS单元的信道。基于每个块中解析的IRS信道，我们进一步设计了具有离散相移的IRS处的渐进无源波束形成，以提高块上数据传输的可达速率。
2020-03-24 cs.IT cs.NI math.IT
Two-Way Passive Beamforming Design for RIS-Aided FDD Communication Systems
可重构智能表面（RIS）能够通过低成本的反射元件提供被动波束形成增益，从而提高无线链路质量。这项工作考虑了双向无源波束形成设计在RIS辅助频分复用（FDD）系统中的RIS反射系数是相同的下行链路和上行链路，并应同时优化两个方向。我们制定了一个联合优化的发射/接收波束形成器在基站（BS）和RIS反射系数。目标是最大化下行链路和上行链路速率的加权和，其中加权参数是可调整的，以获得不同的可实现的下行链路-上行链路速率对。我们开发了一个有效的流形优化算法，以获得一个稳定的解决方案。为了比较，我们还介绍了两种启发式设计的基础上单向优化，即分时和相位平均。仿真结果表明，提出的基于流形的双向优化设计显着扩大了可实现的下行链路和上行链路的速率区域相比，两种启发式设计。它也表明，相位平均是优于分时RIS元素的数量是大时。
2021-01-25 cs.IT math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted UAV Communication: Joint Trajectory Design and Passive Beamforming
由于视距传输和灵活性，无人机（UAV）有效地提高了无线网络的吞吐量。然而，LoS链路容易因复杂的传播环境而严重恶化，特别是在城市地区。可重构智能表面（RISs）作为一种很有前途的技术，通过智能地反射接收信号，可以显著改善传播环境，提高通信质量。基于此，本文研究了一种新型的RIS辅助无人机通信系统中无人机轨迹和RIS无源波束形成的联合设计，以最大化平均可达速率。为了解决非凸问题，我们将其分为两个子问题，即无源波束形成和轨迹优化。我们首先推导出一个封闭形式的相移解决方案，为任何给定的无人机轨迹，以实现相位对准的接收信号从不同的传输路径。然后，与最优相移解，我们得到了一个次优轨迹的解决方案，通过使用逐次凸逼近（SCA）方法。数值结果表明，该算法可以大大提高系统的平均可达速率。
2019-12-07 cs.IT math.IT
Robust Symbol-Level Precoding and Passive Beamforming for IRS-Aided Communications
研究了多用户多输入单输出（MISO）通信网络中基于智能反射面（IRS）面板的联合波束形成设计。符号级预编码（SLP）被用来提高系统性能，利用多用户干扰（MUI）与有限的信道不确定性的考虑。联合波束形成设计被配制成一个非凸的最坏情况下的鲁棒规划，以最小化发射功率的信噪比（SNR）的要求。为了解决由于恒模和波束形成器的耦合的挑战，我们首先研究了单用户的情况。具体来说，我们提出并比较两种算法的基础上半定松弛（SDR）和交替优化（AO）的方法，分别。结果表明，基于AO的算法具有低得多的计算复杂性，但具有与基于SDR的算法几乎相同的功率。然后，我们应用AO技术的多用户的情况下，从而开发了一个算法的基础上的近端梯度下降（PGD）方法。该算法可以推广到有限分辨率IRS的情况下，从发射机到用户的直接链路的场景。数值结果表明，SLP可以显着提高系统的性能。同时，3位移相器可以实现接近最佳的功率性能。
2021-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Double-IRS Assisted Multi-User MIMO: Cooperative Passive Beamforming Design
智能反射表面（IRS）已经成为一种使能技术，以实现智能和可重构的无线通信环境的成本效益。IRS的现有工作主要考虑其无源波束形成设计和性能优化，而没有IRS间信号反射，因此没有揭示多IRS辅助无线网络的全部潜力。在本文中，我们研究了一个双IRS辅助多用户通信系统与\emph{cooperative}被动波束形成的设计，捕捉乘波束形成增益从IRS间信道。在双反射链路和单反射链路共存的一般信道设置下，联合优化基站（BS）的（主动）接收波束形成和两个分布式IRS（分别部署在BS和用户附近）的协作（被动）反射波束形成，以最大化所有用户的最小信干噪比（SINR）。此外，对于单用户和多用户的设置，我们分析表明，优于传统的单IRS系统的最大信噪比（SNR）和多用户的有效信道秩，分别双IRS合作系统的性能。仿真结果验证了我们的分析结果，并显示所提出的双IRS系统与合作的被动波束形成设计的实际优势。
2021-03-11 cs.ET cs.IT math.IT
Flexible Unsupervised Learning for Massive MIMO Subarray Hybrid Beamforming
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔工程学院）
混合波束形成是一种很有前途的技术，以提高大规模MIMO系统的能量效率。特别地，子阵列混合波束形成可以通过减少移相器的数量来进一步降低功耗。然而，由于子阵连接和相移量的离散性，设计混合波束形成矢量是一项复杂的任务。找到RF链和天线之间的最佳连接需要在大的搜索空间中解决非凸问题。此外，传统的解决方案假设完美的CSI是可用的，这在实际系统中并非如此。因此，我们提出了一种新型的无监督学习方法来设计适用于任何子阵列结构的混合波束形成，同时支持量化移相器和有噪CSI。所提出的架构的一个主要特点是，没有波束形成码本是必需的，和神经网络的训练，以考虑相移量化。仿真结果表明，所提出的深度学习解决方案可以实现比现有方法更高的总速率。
2022-08-10 cs.IT cs.LG eess.SP
Wireless Communication via Double IRS: Channel Estimation and Passive Beamforming Designs
在这封信中，我们研究了有效的信道估计和被动波束形成设计的双智能反射面（IRS）辅助单用户通信系统，其中用户通过级联的用户IRS 1-IRS 2-AP双反射链路与接入点（AP）进行通信。首先，提出了一种通用的信道估计方案，适用于任意IRS间信道下的系统，其中级联信道的所有系数都被估计。接下来，对于具有视线（LoS）主导的IRS间信道的典型场景，我们提出了另一种定制方案来估计秩一级联信道的两个签名向量，其信道训练时间比第一方案少得多。针对这两种信道估计方案，在考虑训练开销和信道估计误差的情况下，进一步优化了相应的协作无源波束形成算法，以最大化可达速率。数值结果表明，部署两个合作的IRS与建议的信道估计和被动波束形成的设计实现了显着的速率提高相比，传统的情况下，单一的IRS部署。
2020-08-26 cs.IT cs.NI math.IT
A Joint Power Splitting, Active and Passive Beamforming Optimization Framework for IRS Assisted MIMO SWIPT System
研究了一种基于智能反射面（IRS）辅助的多输入多输出（MIMO）功率分配（PS）的多PS接收机（PSR）同时无线信息和功率传输（SWIPT）系统。目标是通过联合优化PSR处的PS比、接入点（AP）处的有源发射波束成形（ATB）和IRS处的无源反射波束成形（PRB）来最大化系统的可实现数据率，而对AP处的最大发射功率、IRS处的每个元件的反射相移、每个PSR的个体最小收获能量要求、并且每个PSR的PS比域都满足。然而，对于这个未解决的问题，由于优化变量是错综复杂的耦合和约束是冲突的，制定的问题是非凸的，不能直接采用现有的方法来解决。为此，我们提出了一个联合优化框架来解决这个问题。特别地，我们利用拉格朗日对偶变换和分式规划变换将其转化为等价形式，并将转化后的问题分解为若干个子问题。然后，我们提出了一个交替优化算法，利用对偶次梯度法，逐次凸逼近法，和基于惩罚的优化-最小化方法，迭代求解子问题，并获得最优解的近封闭形式。数值仿真结果验证了IRS在SWIPT系统中的有效性，并表明所提出的算法提供了显着的性能增益。
2021-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming with Sensing-Assisted Discrete Phase Shifts for Dual-RIS ISAC Systems
Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；University of Macau（澳门大学）
本文针对6G需求，研究双可重构智能表面辅助的集成感知与通信系统，通过联合主动和被动波束成形解决最大最小用户信干噪比问题，提升系统性能并确保用户公平性。
2025-10-28 cs.IT math.IT
Secure Beamforming and Reflection Design for RIS-ISAC Systems Under Collusion of Passive and Active Eavesdroppers
本文研究了RIS辅助的集成感知与通信系统在被动和主动窃听者合谋下的物理层安全问题，通过联合基站波束成形与RIS反射设计，最大化安全通信并保证感知性能。
2026-05-08 cs.IT math.IT
Robust Active and Passive Beamforming for RIS-Assisted Full-Duplex Systems under Imperfect CSI
针对RIS辅助全双工系统中强自干扰与不完美CSI的挑战，提出一种结合分布鲁棒设计、CVaR与PCCP技术的鲁棒主动与被动波束成形方案，有效提升了上下行用户速率并优于现有方法。
2023-11-20 cs.IT eess.SP math.IT
Unsupervised Learning Based Hybrid Beamforming with Low-Resolution Phase Shifters for MU-MIMO Systems
Department of Electrical Engineering, National Tsing Hua University（国立清华大学电机工程学系）；Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica（中央研究院资讯科技创新研究中心）
毫米波（mmWave）是第五代（5G）及以后通信的关键技术。混合波束成形已经被提出用于毫米波通信中的大规模天线系统。现有的基于无限分辨率移相器（PS）的混合波束成形设计由于硬件成本和功耗而不切实际。提出了一种基于无监督学习的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统模拟预编码器和合并器的联合设计方法。我们将模拟预编码器和组合器的设计问题转化为相位分类问题，并提出了一种通用的神经网络架构，称为相位分类网络（PCNet），能够产生各种PS分辨率的解决方案。仿真结果表明，优越的总和速率和复杂度性能的建议方案相比，最常用的低分辨率PS配置的最先进的混合波束成形设计。
2022-02-04 cs.IT cs.LG eess.SP
Intelligent Reflecting Surface with Discrete Phase Shifts: Channel Estimation and Passive Beamforming
在本文中，我们考虑了一个智能反射面（IRS）辅助单用户系统中，IRS与离散相移部署，以协助上行链路通信。提出了一种实用的传输协议，依次执行信道估计和被动波束形成。为了最小化信道估计的均方误差（MSE），我们首先制定了一个优化问题，设计IRS反射模式在训练阶段的约束下，单位模，离散相位，满秩。然而，这个问题是NP难的，因此一般难以解决。因此，我们提出了一种低复杂度但有效的方法来解决它的次优，通过构建一个近正交的反射模式的基础上离散傅里叶变换（DFT）矩阵量化或阿达玛矩阵截断。基于估计的信道，然后，我们制定了一个优化问题，以最大限度地提高可实现的速率，通过设计离散相位无源波束形成在IRS的训练开销和信道估计误差考虑在内。为了降低穷举搜索的计算复杂性，我们进一步提出了一个低复杂度的连续细化算法，通过适当的初始化设计来获得高质量的次优解。数值结果表明，我们提出的IRS训练反射模式和被动波束形成的设计相比，其他基准计划显着的速率提高。
2019-12-23 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Dynamic Passive Beamforming and Resource Allocation for IRS-Aided Full-Duplex WPCN
研究了智能反射面（IRS）辅助的全双工无线供电通信网络（WPCN），其中混合接入点（HAP）在下行链路（DL）向多个设备广播能量信号以进行能量收集，同时在上行链路（UL）借助IRS接收信息信号。特别是，我们提出了三种类型的IRS波束成形配置，以达到系统性能和信令开销以及实现复杂度之间的平衡。我们首先提出了全动态IRS波束成形，其中IRS相移矢量随每个时隙而变化，用于DL无线能量传输（WET）和UL无线信息传输（WIT）。为了进一步降低信令开销和实现复杂度，我们研究了两种特殊情况，即部分动态IRS波束形成和静态IRS波束形成。对于前一种情况，两个不同的相移矢量可以分别用于DL WET和UL WIT，而对于后一种情况，相同的相移矢量需要应用于DL和UL传输。我们的目标是最大限度地提高系统的吞吐量，通过联合优化的时间分配，HAP发射功率，和IRS相移为上述三种情况。分别针对理想自干扰抵消和非理想自干扰抵消两种情况，利用逐次凸逼近和凸差优化技术，提出了基于交替优化和惩罚的两种有效算法。仿真结果证明了IRS对FD-WPCN性能的改善，同时也表明，在适当抑制自干扰的情况下，IRS辅助FD-WPCN与半双工FD-WPCN相比能够获得显著的性能增益。
2021-08-15 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming Optimization for Intelligent Reflecting Surface Assisted SWIPT under QoS Constraints
智能反射表面（IRS）是一种全新的革命性技术，用于实现频谱和能源高效的无线网络。通过利用能够反射具有可调相移的射频（RF）信号的大规模低成本无源元件，IRS可以实现高无源波束成形增益，这对于提高基于RF的无线功率传输的效率特别有吸引力。基于上述考虑，本文研究了一种基于IRS的无线信息与能量同步传输（SWIPT）系统。具体地，部署一组IRS以分别辅助从多天线接入点（AP）到多个单天线信息用户（IU）和能量用户（EU）的信息/功率传输。我们的目标是通过联合优化其发射预编码器和反射相移在所有IRS，在所有用户的服务质量（QoS）的约束下，即，在IU和能量收集约束的个人信号干扰噪声比（SINR）的约束，在AP的发射功率最小化。然而，这个优化问题是非凸的复杂耦合的变量，现有的交替优化方法被证明是低效的QoS约束的数量增加。为了解决这个问题，我们首先应用适当的变换的QoS约束，然后提出了一个有效的迭代算法，通过应用基于惩罚的方法。此外，通过利用IRS的短距离覆盖，我们进一步提出了一个低复杂度的算法，通过优化的相移的所有IRS并行。
2019-11-09 cs.IT eess.SP math.IT
A Survey on Channel Estimation and Practical Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Communications
智能反射表面（IRS）通过实时数字控制经由大量无源反射元件的信号反射，已经成为实现用于无线通信的智能和可重构无线电环境的关键使能技术。传统的无线通信技术只能适应动态无线信道，但对动态无线信道没有或有限的控制，与之不同的是，IRS提供了一种新的和具有成本效益的手段，以主动的方式对抗无线信道损伤。然而，尽管IRS具有巨大的潜力，但在其有效集成到无线通信系统中，特别是在各种实际硬件约束下的信道估计和无源波束形成设计方面，IRS面临着新的和独特的挑战。在本文中，我们提供了一个全面的调查最新的研究在IRS辅助无线通信，重点是有前途的解决方案，以解决实际的设计问题。此外，我们讨论了新的和新兴的IRS架构和应用程序，以及他们的实际设计问题，以激励未来的研究。
2022-02-01 cs.ET cs.IT eess.SP
A Low-Complexity Beamforming Design for Beyond-Diagonal RIS aided Multi-User Networks
针对超越对角可重构智能表面（BD-RIS）辅助多用户网络，提出闭式无源波束成形解及两阶段联合有源/无源波束成形框架，以低复杂度提升和速率。
2023-12-26 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Communication Systems: Joint Location and Passive Beamforming Design
本文研究IRS辅助多用户通信中联合优化IRS位置与无源波束赋形的问题，通过交替优化和连续凸近似求解非凸问题，以最大化用户最小速率并提升系统性能。
2024-05-06 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Power Allocation and Passive Beamforming Design for IRS-Assisted Physical-Layer Service Integration
智能反射面（IRS）是一种通过重构无线传播环境来提高无线通信性能的解决方案。在本文中，我们提出将IRS应用于物理层服务集成（PHY-SI）系统，其中单天线接入点（AP）集成两种服务消息，即，多播消息和保密消息，通过叠加编码为多个单天线用户服务。我们的目标是优化功率分配（用于发送不同的消息）在AP和被动波束形成在IRS最大限度地提高可实现的保密率区域。为此，我们制定了这个问题作为一个双目标优化问题，这是相当于一个保密率最大化问题的组播服务质量的约束。由于这个问题的非凸性，我们提出了两个定制的算法，以获得其高质量的次优解，从而近似表征保密率区域。分析了与全局最优解的性能差距。此外，我们提供了理论分析，揭示了IRS波束形成的影响的PHY-SI的性能。数值结果表明，利用IRS在提高PHY-SI的性能的优势，也验证了我们的理论分析。
2020-11-16 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Active Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Powered Communications
本文考虑了一种有源智能反射面（IRS）辅助的无线供电通信网络（WPCN），其中设备首先采集能量，然后将信息传输到混合接入点（HAP）。与现有的被动IRS辅助的WPCN的工作不同，这是第一次在WPCN中引入主动IRS。为了保证公平性，将该问题转化为一个放大的功率受限加权和吞吐量（WST）最大化问题，交替采用逐次凸逼近技术和分式规划求解.为了平衡性能和复杂度的折衷，在活动IRS处考虑三种波束形成设置，即用户自适应IRS波束形成、上行链路自适应IRS波束形成和静态IRS波束形成。数值结果表明，在WPCN中采用有源IRS的显着优势和动态IRS波束形成的好处。具体而言，它被发现，相比于被动IRS，有源IRS不仅大大提高了WST，而且更节能，可以显着扩大传输覆盖范围。此外，与被动IRS的对称部署策略不同，更优选的是将主动IRS部署在设备附近。
2022-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Hybrid IRS-aided AF Relay Wireless Networks
本文提出一种由无源和有源元件组成的混合IRS辅助AF中继无线网络，并设计了基于逐次凸逼近和分数规划的低复杂度方法（LC-SCA-FP）联合优化波束成形与反射系数矩阵，仿真证明其速率优于基准方案。
2023-11-23 cs.IT eess.SP math.IT
Machine Learning-based Beamforming Design for Millimeter Wave IRS Communications with Discrete Phase Shifters
本文研究了一种智能反射面辅助的毫米波多输入单输出下行无线通信系统。通过联合计算基站处的主动波束形成和IRS处的被动波束形成，我们的目标是在每个用户的信号与干扰加噪声比的约束下最小化发射功率。为了解决这个问题，我们提出了一个低复杂度的机器学习的交叉熵（CE）算法交替优化的主动波束形成和被动波束形成。具体地，在交替迭代过程中，迫零（ZF）方法和CE算法分别被应用于获得主动波束形成和被动波束形成。CE算法从随机采样开始，通过分布聚焦的思想，即通过最小化CE使分布向期望的方向移动，可以以足够高的概率获得接近最优的反射系数。此外，我们扩展了原来的一位相移在IRS的高分辨率相移的常见情况下，以提高算法的有效性。仿真结果表明，该算法能以较低的计算复杂性获得近似最优解。
2022-03-10 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Network via Joint Active and Passive Beamforming
智能反射表面（IRS）被认为是一种新的和革命性的技术，用于实现频谱和能源效率的无线通信网络的成本效益在未来。具体地，IRS由大量低成本无源元件组成，每个无源元件以一定的相移反射入射信号，以在指定的接收器处协作地实现波束成形和/或干扰抑制。在本文中，我们研究了一个IRS辅助的多用户多输入单输出（MISO）无线系统，其中一个IRS部署，以协助从多天线接入点（AP）的多个单天线用户的通信。因此，每个用户经由其反射从AP以及IRS接收叠加的信号。我们的目标是最大限度地减少在AP的总发射功率，通过联合优化发射波束成形的有源天线阵列在AP和反射波束成形的无源移相器在IRS，受用户的个人信号与干扰加噪声比（SINR）的约束。然而，制定的问题是非凸的，很难得到最优解。
2019-08-12 cs.IT math.IT math.OC
Beamforming in Hybrid RIS assisted Integrated Sensing and Communication Systems
在本文中，我们考虑了一种混合可重构智能表面（RIS），包括有源和无源元件，以帮助通感一体化（ISAC）系统服务于多个用户和目标。混合RIS中的有源元件包括放大器和移相器，而无源元件仅包括移相器。我们联合设计发射波束形成器和RIS系数，即，放大器增益和相移，以最大化最坏情况下的目标照明功率，同时确保通信链路的期望的信号与干扰加噪声比，并约束由于有源元件引起的RIS噪声功率。由于这个设计问题不是凸的，我们提出了一个基于交替优化的求解器来设计发射波束形成器和RIS系数。通过数值模拟，我们表明，所提出的混合RIS辅助ISAC系统的性能是显着优于被动RIS辅助ISAC系统，以及ISAC系统没有RIS，即使只有一小部分的混合RIS包含有源元件。
2022-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
