Cooperative Rotatable IRSs for Wireless Communications: Joint Beamforming and Orientation Optimization
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Macau（澳门大学）；Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
研究在双可旋转智能反射面辅助的无线通信系统中，联合基站发射波束成形、IRS协作无源波束成形及方向优化以最大化接收信噪比，提出基于粒子群优化等方法，验证了IRS旋转相比固定方案及双旋转优于单旋转的性能增益。
2026-07-24 eess.SP
Two Power Allocation and Beamforming Strategies for Active IRS-aided Wireless Network via Machine Learning
本文针对有源IRS辅助无线网络，提出两种基于机器学习的功率分配与波束赋形联合优化策略，以最大化用户信噪比和可达速率，仿真验证其性能优于固定功率分配、无源IRS及无IRS方案。
2024-06-09 eess.SP
Low-Complexity Robust Beamforming Design for IRS-Aided MISO Systems with Imperfect Channels
本文研究了信道不确定性条件下智能反射面辅助的多输入单输出大系统。为了在满足功率约束的前提下，通过联合优化基站处的有源波束形成和IRS处的无源相移，最大化系统的平均和速率，提出了一种基于罚对偶分解（PDD）算法的鲁棒波束形成设计方法。通过应用上界最大化/最小化（BSUM）方法，在算法的每次迭代中，每个变量的最优解都可以得到封闭形式的表达式。仿真结果表明，该方案具有很低的计算复杂度，实现了高性能。
2021-03-18 eess.SP
Beamforming Design with Fast Convergence for IRS-Aided Full-Duplex Communication
本文研究了智能反射面（IRS）辅助全双工（FD）通信系统的波束形成优化问题。具体来说，我们最大限度地提高双向传输的总速率，通过联合优化发射波束成形和IRS反射的波束成形。提出了一种快速收敛的交替算法来解决该问题。在该算法的每次迭代中，发射波束形成和IRS反射波束形成的解分别以半封闭形式和封闭形式获得。与现有的基于Arimoto-Blahut算法的方法相比，该方法具有更快的收敛速度和更低的计算复杂性，但性能几乎相同。
2020-08-02 cs.IT eess.SP math.IT
Heterogeneous-IRS-Assisted MIMO Systems: Channel Estimation and Beamforming
针对传统IRS功耗高的问题，本文研究异构IRS辅助的多用户MIMO系统的信道估计与波束成形，提出基于信道分解和流形优化的估计算法及离线+在线的波束成形方案，在降低功耗的同时实现了有竞争力的和速率性能。
2025-06-12 eess.SP
Exploiting Intelligent Reflecting Surfaces in NOMA Networks: Joint Beamforming Optimization
研究了一种下行链路多输入单输出智能反射面（IRS）辅助的非正交多址接入（NOMA）系统，其中基站（BS）在IRS的辅助下为多个用户提供服务。我们的目标是通过联合优化BS处的主动波束形成和IRS处的被动波束形成来最大化所有用户的总速率，受到连续干扰消除解码速率条件和IRS反射元件约束。根据反射振幅和相移的特性，我们考虑了理想和非理想IRS假设。为了解决非凸问题，我们提出了有效的算法，通过调用交替优化，设计的主动波束形成和被动波束形成交替。对于理想的IRS场景，这两个子问题通过调用逐次凸逼近技术来解决。对于非理想IRS情况，恒模IRS元件进一步分为连续相移和离散相移。针对连续相移无源波束形成问题，提出了一种基于序贯秩一约束松弛算法的无源波束形成算法，该算法能保证找到局部最优秩一解.然后，提出了一种基于量化的离散相移方案。最后，数值结果表明：（1）采用本文提出的算法部署IRS可以显著提高系统的和速率;（2）3位移相器能够实现与理想IRS几乎相同的性能;（3）本文提出的IRS辅助NOMA系统比IRS辅助正交多址接入系统实现更高的系统和速率。
2020-06-27 eess.SP
Base Station Beamforming Design for Near-field XL-IRS Beam Training
针对远场假设导致近场BS-IRS链路波束训练性能下降的问题，提出两种优化BS波束成形的方案，基于AO的算法在训练精度和接收SNR上优于SVD和角度方法。
2023-09-12 eess.SP
Energy-Efficient IRS-Aided NOMA Beamforming for 6G Wireless Communications
本文提出了一种基于智能反射面（IRS）辅助的非正交多址接入波束形成（NOMA-BF）系统的节能交替优化框架，用于6 G无线通信。具体而言，这项工作提出了一个集中的IRS启用设计的NOMA-BF系统，以优化主动波束成形和功率分配系数（PAC）的用户在发射机在第一阶段和被动波束成形在IRS在第二阶段，以最大限度地提高网络的能量效率（EE）。然而，NOMA-BF系统可支持用户数的增加将导致NOMA用户干扰和簇间干扰（ICI）。为了减轻ICI的影响，首先采用迫零波束形成以及高效的用户聚类算法，然后通过提出的迭代算法有效地处理NOMA用户干扰，该算法通过简化的封闭形式的表达式计算NOMA用户的PAC在所需的系统约束下。在第二阶段中，被动波束形成的问题是通过基于凸差分（DC）规划和连续凸逼近（SCA）的技术解决。仿真结果表明，所提出的交替框架的能量有效的IRS辅助NOMA-BF系统可以实现收敛在几个迭代，并提供有效的性能方面的EE的系统具有低复杂度。
2022-03-30 eess.SP
IRS-assisted Multi-cell Multi-band Systems: Practical Reflection Model and Joint Beamforming Design
智能反射面（IRS）技术由于能够以能量/频谱/硬件高效的方式定制信号传播环境，被认为是未来无线通信系统中一项极具前景和革命性的技术。然而，大多数现有的IRS优化的研究是基于一个简单的和理想的反射模型，这是不切实际的硬件实现，从而导致严重的性能损失，在现实的宽带/多频带系统。为了解决这个问题，在本文中，我们首先提出了一个更实用，更易于处理的IRS反射模型，描述了不同频率的信号的反射响应的差异。然后，我们研究了IRS辅助的多小区多频带系统的联合发射波束形成和IRS反射波束形成设计。利用流行的二阶锥规划（SOCP），黎曼流形，最小化优化（MM），加权最小均方误差（WMMSE），和块坐标下降（BCD）的方法来解决功率最小化和总速率最大化问题。仿真结果表明，我们提出的联合发射波束成形和反射设计算法的基础上，实际的反射模型在节省功率和速率提高的性能显着改善。
2022-04-13 eess.SP
Joint Passive Beamforming and User Association Optimization for IRS-assisted mmWave Systems
本文研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多用户毫米波（mmWave）下行通信系统，利用IRS来减轻阻塞效应，提高mmWave系统的性能。考虑到IRS对用户关联的影响，我们通过联合优化IRS和用户关联处的无源波束形成来制定和速率最大化问题，这是一个棘手的非凸问题。然后提出了一种交替优化算法，有效地解决了问题。该算法利用分式规划方法对IRS的无源波束形成进行优化，并利用基于网络优化的拍卖算法解决用户关联问题。我们提供了所提出的算法和不同的参考算法之间的数值比较。仿真结果表明，该算法可以获得显着的增益在所有用户的和速率。
2020-10-22 cs.NI eess.SP
Joint transmit and reflective beamforming for IRS-assisted integrated sensing and communication
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的通感一体化（ISAC）系统，该系统部署一个IRS，不仅可以辅助多天线基站（BS）与单天线通信用户（CU）之间的无线通信，还可以在LoS链路被阻断的区域建立虚拟LoS链路，用于感知目标。我们认为BS发送用于ISAC的组合信息和感测信号。在这种设置下，我们联合优化BS处的发送信息和感测波束成形以及IRS处的反射波束成形，以使IRS的最小波束图案增益朝向期望的感测角度最大化，这受到CU处的最小信噪比（SNR）要求和BS处的最大发送功率约束。虽然制定的信噪比约束的波束图增益最大化问题是非凸的，难以解决，我们提出了一个有效的算法，以获得一个高质量的解决方案，使用交替优化和半定松弛（SDR）。数值结果表明，所提出的联合波束形成设计实现了改善的感知性能，同时确保通信的要求相比，没有这样的联合优化的基准。它还表明，使用专用的传感波束是有益的，在提高性能的IRS辅助ISAC。
2022-02-13 eess.SP
An Overview on IRS-Enabled Sensing and Communications for 6G: Architectures, Fundamental Limits, and Joint Beamforming Designs
本文综述了IRS赋能的6G感知与通信，涵盖NLoS感知架构、ISAC联合波束成形设计及多IRS网络化ISAC，并指出了未来研究方向。
2024-11-11 eess.SP
Secure Beamforming Design for IRS-ISAC Systems with a Hardware-Efficient Hybrid Beamforming Architecture
Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室）
本文提出了一种基于硬件高效混合波束成形架构的IRS-ISAC系统安全波束成形方法，通过联合优化波束成形器、IRS反射系数和雷达缩放因子，最大化通信保密间隙，提升系统性能与硬件成本的平衡。
2025-11-24 eess.SP
Beamforming Optimization for IRS-Aided Communications with Transceiver Hardware Impairments
在本文中，我们专注于智能反射面（IRS）辅助多天线通信与收发器的硬件损伤，在实践中遇到的。特别是，我们的目标是最大限度地提高接收到的信号噪声比（SNR）考虑到硬件损伤的影响，其中源发射波束成形和IRS反射波束成形联合设计下提出的优化框架。为了规避非凸性的制定的设计问题，我们首先推导出一个封闭形式的最优解的源发射波束成形。然后，针对IRS反射波束形成的优化问题，通过求解一个凸问题，得到了最优目标值的上界。提出了一种低复杂度的最小化-最大化（MM）算法来逼近上界。仿真结果表明，与传统的SNR最大化方案相比，该波束形成方案对硬件损伤具有更强的鲁棒性。此外，与没有部署IRS的情况相比，通过合并硬件损伤带来的性能增益对于IRS辅助通信更加明显。
2020-10-21 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Beamforming for IRS Aided MIMO Full Duplex Systems
针对IRS辅助MIMO全双工系统中的非完美CSI问题，提出基于期望WMMSE的统计鲁棒波束成形方法，以最大化遍历WSR并推导其上下界，仿真显示性能显著优于基线和鲁棒HD系统。
2023-08-15 eess.SP
Deep Learning-Empowered Predictive Beamforming for IRS-Assisted Multi-User Communications
实用的智能反射面（IRS）辅助多用户通信（IRS-MUC）系统的实现关键取决于正确的波束形成设计，利用准确的信道状态信息（CSI）。然而，IRS-MUC系统中的信道估计（CE）由于IRS中涉及的众多反射元件而需要显著大的训练开销。在本文中，我们采用深度学习的方法来隐式地学习历史信道特征，并直接预测下一个时隙的IRS相移，以最大化IRS-MUC系统的平均可实现的和速率，同时考虑到用户的移动性。通过这样做，仅需要低维度多输入单输出（MISO）CE用于发射波束成形设计，从而显著减少CE开销。为此，首先开发了一种位置感知卷积长短期记忆网络（LA-CLNet），以促进IRS的预测波束形成，其中卷积和递归单元被联合采用，以同时利用信道的空间和时间特征。给定预测IRS相移波束形成，瞬时CSI（ICSI）感知的全连接神经网络（IA-FNN），然后提出在接入点优化发射波束形成矩阵。仿真结果表明，所提出的方法所获得的和速率性能接近基因辅助方案与完全完美的ICSI。
2021-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
Practical Modeling and Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Wideband Systems
智能反射面（IRS）通过智能地改变传播环境来增强无线通信，已经成为一种革命性的解决方案。以前的IRS研究都是基于一个理想的反射模型，具有恒定的振幅和可变的相移。然而，在实际应用中，实现满足这种理想反射模型的IRS是困难和不现实的。在这封信中，我们的目标是调查的反射信号的相位-幅度-频率的关系，并提出了一个实用的模型的反射系数的红外辅助宽带系统。然后，基于该实用模型，针对IRS辅助的宽带正交频分复用（OFDM）系统，研究了各子载波的联合发射功率分配和IRS波束成形优化问题。仿真结果说明了实用模型在IRS设计中的重要性，验证了所提模型的有效性。
2020-06-02 eess.SP
Asymptotically Near-Optimal Hybrid Beamforming for mmWave IRS-Aided MIMO Systems
针对IRS辅助毫米波MIMO系统，首次仅利用有效信道推导出反射向量与混合波束成形矩阵的联合优化近最优解，仿真证明其性能超越SOTA且对信道估计误差具有稳健性。
2024-04-25 eess.SP
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
IRS-Assisted OTFS: Beamforming Design and Signal Detection
针对IRS辅助OTFS系统，提出基于STM、分式规划与AO的RC及波束成形联合优化、ADMM检测器和并行因子张量级联信道估计方法，显著提升容量与BER性能。
2024-08-05 eess.SP
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
Near-Field Beamforming Design for Multi-IRS Wireless Beam Routing
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
本文针对多超大规模智能反射面辅助无线通信，提出基于交替优化的近场波束成形设计，联合优化基站与反射面波束，相比传统方法显著提升接收功率。
2026-10-08 eess.SP
Blind IRS Beamforming Using Only Received Signal Power Measurements
Songshan Laboratory（松山湖实验室）；Information Engineering University, PLA Cyberspace Force（信息工程大学，解放军网络空间部队）
本文提出一种仅利用接收信号功率样本的盲IRS波束成形方法，通过构建最小二乘问题估计信道相位差，获得最优IRS配置，在量化电平数大于2时优于CSM方法且复杂度相同。
2026-10-01 eess.SP
Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems via Joint Transmit and Reflective Beamforming
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多小区多输入单输出（MISO）系统，该系统由多个多天线基站（BS）组成，每个基站与一个单天线用户通信，其中专门部署了一个IRS来辅助无线传输和抑制小区间干扰。在此设置下，我们联合优化协调的发射波束形成在BS和反射波束形成在IRS，最大化的最小加权接收信号干扰加噪声比（SINR）在用户的目的，在BS和IRS的反射约束的个人最大发射功率约束。为了解决困难的非凸最小SINR最大化问题，我们提出了有效的算法交替优化的基础上，其中的发射和反射波束成形矢量的交替方式进行优化。特别是，我们使用二阶锥规划（SOCP）优化的协调发射波束形成，并开发两个有效的设计更新的反射波束形成的半定松弛（SDR）和连续凸逼近（SCA）的技术的基础上，分别。数值结果表明，使用IRS导致显着更高的SINR值比基准计划没有IRS或没有适当的反射波束成形优化，而开发的SCA为基础的解决方案优于SDR为基础的一个实现复杂度较低。
2020-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems with Joint Transmit and Reflective Beamforming
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多小区多输入单输出（MISO）系统，该系统由多个多天线基站（BS）组成，每个基站与一个单天线用户进行通信，其中IRS被专门部署用于辅助无线传输和抑制小区间干扰。在此设置下，我们联合优化协调的发射波束形成在BS和反射波束形成在IRS，最大化的最小加权信号干扰噪声比（SINR）在用户的目的，在BS的个人最大发射功率和在IRS的反射约束。为了解决非凸问题，我们首先提出了一种精确交替优化设计，以交替的方式优化发射和反射波束形成向量，其中发射和反射波束形成优化子问题通过使用半定松弛（SDR）技术精确求解。然而，它具有高计算复杂度，并且由于SDR中随机化的不确定性而可能导致性能受损。为了避免这些缺点，我们进一步提出了一种不精确的交替优化设计，其中发射和反射波束形成优化子问题的不精确求解的连续凸近似（SCA）的原则的基础上。此外，为了进一步降低复杂度，我们提出了一种低复杂度的不精确交替优化设计，其中反射波束形成优化子问题的求解更加不精确。数值结果表明，所提出的三种设计方案相对于基准方案取得了显着的性能增益。此外，不精确交替优化设计优于精确交替优化的最小加权信干噪比值和计算复杂度方面。
2020-10-23 eess.SP
Spatial Channel Covariance Estimation and Two-Timescale Beamforming for IRS-Assisted Millimeter Wave Systems
研究了智能反射面辅助毫米波通信系统的空间信道协方差矩阵估计问题。空间CCM是必不可少的两个时间尺度波束形成在IRS辅助系统，然而，估计空间CCM是具有挑战性的，由于被动性质的反射元件和大尺寸的CCM所产生的大量反射元件的IRS。在本文中，我们提出了一种CCM估计方法，利用低秩以及半正定（PSD）的3级Toeplitz结构的CCM。将CCM的估计问题转化为半定规划问题，提出了交替方向乘子法（ADMM）算法。我们的分析表明，所提出的方法是理论上保证获得一个可靠的CCM估计与样本复杂度远小于CCM的维数。因此，所提出的方法可以帮助实现显着的训练开销减少。仿真结果表明了该方法的有效性和基于CCM估计的双时标波束形成方案的性能。
2022-04-17 eess.SP
IRS Aided MEC Systems with Binary Offloading: A Unified Framework for Dynamic IRS Beamforming
在本文中，我们开发了一个统一的动态智能反射面（IRS）波束成形框架，以提高IRS辅助移动边缘计算（MEC）系统的总计算速率，其中每个设备都遵循二进制卸载策略。具体地，每个设备的任务必须在本地执行，或者在给定数量的可用IRS波束成形向量的帮助下整体卸载到MEC服务器。通过灵活地控制IRS重新配置次数，系统可以实现性能和相关信令开销之间的平衡。我们的目标是通过联合优化每个设备的计算模式选择，卸载时间分配和IRS波束成形向量来最大化总计算速率。由于所产生的优化问题是非凸的和NP-难的，通常没有标准的方法来最佳地解决它。为了解决这个问题，我们首先提出了一种基于惩罚的逐次凸近似算法，在该算法中，内层迭代中的所有相关变量同时被优化，并且保证得到的解是局部最优的.然后，我们进一步推导出卸载激活条件，为每个设备通过深入利用原始优化问题的内在结构。根据卸载激活条件，提出了一种基于逐次求精法的低复杂度算法，以获得高质量的解，该算法更适合于具有大量器件和IRS元件的实际系统。此外，所提出的低复杂度算法的最佳条件被揭示。数值结果表明，我们提出的算法的有效性，也揭示了基本的性能和成本的权衡所提出的动态IRS波束形成框架。
2022-05-29 cs.IT eess.SP math.IT
Roadside IRS-Aided Vehicular Communication: Efficient Channel Estimation and Low-Complexity Beamforming Design
智能反射面（IRS）是一种很有前途的控制无线传播环境的技术，可以有效地提高通信性能。然而，在高移动性的通信场景中，如车辆通信的快速时变的信道使得它具有挑战性，以获得瞬时的信道状态信息（CSI）有效的IRS与大量的反射元件。在本文中，我们提出了一种新的路边IRS辅助车载通信系统来应对这一挑战。具体而言，通过利用道路两侧的IRS的交错等间隔的对称部署和附近的IRS控制器之间的合作，我们提出了一种新的两阶段信道估计方案，离线和在线训练，分别获得所提出的低复杂度的被动波束形成方案所需的静态/时变CSI有效。所提出的IRS波束成形和在线信道估计设计利用无线网络中现有的上行链路导频，并且不需要对现有传输协议进行任何改变。此外，它们可以由每个IRS控制器独立地实现，而不需要来自用户的服务BS的任何实时反馈。仿真结果表明，所提出的设计方案能够有效地获得较高的IRS无源波束形成增益，从而显著提高高速车载通信系统的通信吞吐量。
2023-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Dual-Tier IRS-Assisted Mid-Band 6G Mobile Networks: Robust Beamforming and User Association
Polytechnique Montreal（蒙特利尔高等理工学院）
本文提出一种双层 IRS 协助框架，通过联合波束成形和用户关联方法，实现 FR3 频段下稳健的 6G 网络连接。
2026-01-31 eess.SP
Power Allocation and Beamforming Design for IRS-aided Secure Directional Modulation Network
针对IRS辅助的安全方向调制网络，本文联合优化功率分配、机密消息与人工噪声波束成形及IRS相移，提出高、低复杂度两种保密速率最大化方案并验证其性能优势。
2024-03-05 cs.IT eess.SP math.IT
Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Assisted MIMO Systems
智能反射面（IRSs）是一种无源器件，它能够调节反射信号的相移，因此适用于无源波束形成。在本文中，我们设想他们的设计与多输入多输出（MIMO）系统中使用的接入点（AP），提高波束成形增益，其中AP和用户都配备了多个天线的主动波束成形行动。首先，我们解耦优化问题，并设计一个给定的IRS配置的主动波束形成。然后将基于IRS的无源波束形成优化问题转化为一个易于求解的非凸二次约束二次规划问题。为了解决转换问题，我们给出了一个近似的解决方案，广泛使用的半定松弛（SDR）技术的基础上。我们还提出了一个低复杂度的迭代解决方案。我们进一步证明了它可以收敛到一个局部最优值。最后，考虑到IRS中离散相移的实际情况，在这两种解决方案的基础上给出了IRS元件的量化设计。我们的仿真结果表明，所提出的解决方案优于相关的基准。
2021-06-02 eess.SP
Robust Joint Active-Passive Beamforming Design for IRS-Assisted ISAC Systems
本文针对IRS辅助ISAC系统，提出联合优化基站发射与IRS反射波束成形以最小化发射协方差与雷达波束图距离的算法，并扩展至鲁棒设计，仿真验证了其有效性。
2023-09-02 eess.SP
Cooperative Double-IRS Aided Communication: Beamforming Design and Power Scaling
智能反射面（IRS）技术是支持高性能无线通信的一种很有前途的技术。通过自适应地配置其上的每个无源反射元件的反射幅度和/或相位，IRS可以重塑有利于信号传输的电磁环境。本文在现有研究的基础上，提出并分析了一种双IRS辅助的无线通信系统。在从IRS 1到IRS 2的反射信道具有秩1（例如，的视线信道），我们提出了一种联合被动波束形成设计的两个IRS。在此基础上，我们表明，部署两个合作的IRS与总共K个元素可以产生一个O（K^4）阶的功率增益，这大大优于部署一个传统的IRS与O（K^2）阶的功率增益的情况下。我们的仿真结果验证了部署两个合作的IRS的性能显着优于部署一个IRS给出了足够的IRS元素的总数。我们还扩展了我们的视线信道模型，以显示不同的信道模型如何影响双IRS辅助无线通信系统的性能。
2020-04-04 cs.IT eess.SP math.IT
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
Joint Optimization of Beamforming, Phase-Shifting and Power Allocation in a Multi-cluster IRS-NOMA Network
非正交多址接入（NOMA）和智能反射面（IRS）的结合是显著提高无线通信系统能量效率的有效解决方案。在本文中，我们专注于下行链路多簇NOMA网络，其中每个集群是由一个IRS支持。我们的目标是通过联合优化波束形成，功率分配和每个IRS的相移最小化的发射功率。公式化的问题是非凸的，并且由于耦合变量而难以求解，即，波束形成向量、功率分配系数和相移矩阵。为了解决这个非凸问题，我们提出了一个交替优化算法。具体地说，我们将原问题分为波束形成优化和相移可行性两个子问题，这两个子问题迭代求解。此外，为了保证波束形成优化问题的可行性，提出了一种迭代算法来搜索可行的初始点。为了降低算法的复杂度，本文还提出了一种基于部分穷举搜索的简化算法。仿真结果表明，所提出的交替算法可以产生更好的性能增益比部分穷举搜索算法，OMA-IRS，NOMA与随机IRS相移。
2020-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Transmit Diversity and Passive Beamforming with Large-Scale Intelligent Reflecting Surface: Far-Field or Near-Field?
智能反射表面（IRS）是一种通过被动信号反射来提高无线通信性能的经济有效的解决方案。现有的IRS的工作主要集中在调查IRS的被动波束成形/反射设计，以提高通信速率的用户假设他们的信道状态信息（CSI）是完全或部分已知的。然而，如何利用IRS来提高无线传输的可靠性，没有任何CSI，这是典型的高移动性/延迟敏感的通信场景，仍然在很大程度上开放。在本文中，我们研究了一种新的IRS辅助通信系统与IRS集成到其辅助接入点（AP），同时实现发射分集和被动波束形成的功能。具体来说，我们首先展示了一个有趣的结果，即IRS在任何方向上的被动波束形成增益对于施加到其所有反射元件的公共相移是不变的。因此，我们设计了IRS元素的公共相移，以实现在AP侧的发射分集，而不需要任何CSI的用户。此外，我们提出了一个实用的方法，用户估计CSI在接收端的信息解码。同时，我们表明，传统的被动波束成形增益的IRS可以保留为其他用户与他们的CSI已知的AP。此外，我们推导出的渐近性能的IRS辅助发射分集和被动波束形成的封闭形式，通过考虑大规模IRS与无限数量的元素。数值结果验证了我们的分析，并显示所提出的IRS辅助的同时发射分集和被动波束形成方案的性能增益比其他基准计划。
2022-07-17 cs.IT eess.SP math.IT
Enhanced Secure Wireless Transmission Using IRS-aided Directional Modulation
智能反射面（IRS）作为一种优秀的辅助通信工具，可以显著提高通信速率，扩大覆盖范围。在本文中，我们提出了一个IRS辅助定向调制（DM）网络中的波束形成的研究。为了充分发挥IRS的优势，提出了两种提高保密率（SR）性能的波束形成方法。第一种最大保密率方法（Max-SR）交替优化保密消息（CM）波束形成向量、人工噪声（AN）波束形成向量和相移矩阵。第一个优化向量直接计算的瑞利比和最后两个求解广义幂迭代（GPI）。这种方法被称为Max-SR-GPI。为了降低计算复杂度，提出了一种新的具有迫零约束的最大化接收功率的方法（Max-RP-ZFC），该方法只考虑反射CM而不考虑AN。仿真结果表明，在随机相位IRS和无IRS的情况下，这两种方法都能获得约30%的速率增益，并且Max-SR-GPI在SR方面的性能略优于Max-RP-ZFC，特别是在小-大IRS情况下。
2022-09-29 eess.SP
Scalable Predictive Beamforming for IRS-Assisted Multi-User Communications: A Deep Learning Approach
智能反射面（IRS）辅助多用户通信（IRS-MUC）系统的波束形成设计关键取决于准确的信道状态信息（CSI）获取。然而，IRS-MUC系统中的信道估计（CE）由于大量的IRS元素而导致用于训练的大的信令开销。在本文中，考虑到用户的移动性，我们采用深度学习（DL）的方法来隐式地学习历史视距（LoS）信道特征，并预测下一个时隙将采用的IRS相移，以最大化IRS-MUC系统的加权和速率（WSR）。利用所提出的预测方法，我们可以避免全尺度CSI估计并且促进用于发射波束成形设计的低维CE，使得信令开销减少了$\frac{1}{N}$的尺度，其中$N$是IRS元素的数量。为此，我们首先开发了一个通用的基于DL的预测波束形成（DLPB）框架，具有两个阶段的预测瞬时波束形成机制。作为所开发框架的实现，开发了位置感知卷积长短期记忆（CLSTM）图神经网络（GNN）以促进IRS的有效预测波束形成，其中首先采用CLSTM模块来利用所考虑的信道的空间和时间特征，然后应用GNN来赋予所设计的神经网络以高可扩展性和可推广性。此外，在第二阶段中，基于预测的IRS相移，瞬时CSI感知的全连接神经网络被设计用于优化在接入点处的发射波束成形。仿真结果表明，该框架不仅具有更好的WSR性能，且与现有的基准测试相比，所需的CE开销更低，而且在用户数量上具有很高的可扩展性。
2022-11-23 cs.IT eess.SP math.IT
Weighted Sum-Rate Optimization for Intelligent Reflecting Surface Enhanced Wireless Networks
智能反射面（IRS）是为未来通信系统构建可编程无线环境的一种很有前途的解决方案。在实践中，IRS由大量低成本元件组成，这些元件可以通过无源波束形成以完全可定制的方式引导入射信号。在本文中，我们考虑了一个IRS辅助的多用户多输入单输出（MISO）下行通信系统。特别地，通过联合优化基站（BS）处的主动波束形成和IRS处的被动波束形成来最大化所有用户的加权和速率。此外，我们考虑了一个实际的IRS假设，其中的无源元件只能将入射信号转移到离散的相位水平。首先通过拉格朗日对偶变换对该非凸问题进行解耦，然后对主、被动波束形成进行交替优化。基于分数规划方法对基站处的有源波束形成进行了优化。在此基础上，提出了三种适用于IRS无源波束形成的高效算法，并给出了算法的解析表达式。仿真结果验证了所提出的算法的有效性相比，不同的基准计划。
2019-05-30 eess.SP
Beamforming Design for the Performance Optimization of Intelligent Reflecting Surface Assisted Multicast MIMO Networks
研究了智能反射面辅助的毫米波多播多输入多输出通信系统中所有用户数据速率之和最大化问题。在所考虑的模型中，一个IRS部署，以协助从一个多天线基站（BS）的多天线用户被分成几个组的通信。我们的目标是通过联合优化BS的发射波束形成矩阵、用户的接收波束形成矩阵和IRS的相移来最大化所有用户的和速率。为了解决这个非凸问题，我们首先使用块对角化的方法来表示由IRS的相移的BS和用户的波束形成矩阵。然后，将基站和用户的波束形成矩阵的表达式代入，将原速率和最大化问题转化为只需要优化IRS相移的问题。为了解决转换后的问题，流形方法。仿真结果表明，该方案可以实现高达28.6%的增益，在所有用户的总速率相比，优化的混合波束形成矩阵的BS和用户使用我们提出的方案，并随机确定的IRS的相移的算法。
2022-08-15 eess.SP
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
Joint Beamforming Design for IRS-Aided Communications with Channel Estimation Errors
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户（MU）多输入多输出（MIMO）下行传输中波束形成方案的联合设计。信道估计误差与最小均方误差（MMSE）估计假设和加权和速率（WSR）被采用作为性能指标。低分辨率移相器（PS）在实际实现中也被考虑在内。在发射功率和离散移相器（PS）的约束下，最大化所有用户的WSR的优化问题。为了在IRS上获得最优波束形成矩阵，分别提出了基于优化最小化（MM）和逐次凸逼近（SCA）方法的两种解决方案。仿真结果表明，这两种方案都能显著提高WSR。此外，基于SCA的解决方案的优越性进行了论证。总体而言，在具有信道估计误差的IRS辅助MU-MIMO下行链路通信系统中，提供了两种可行的联合波束成形设计解决方案。
2020-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel SCA-Based Method for Beamforming Optimization in IRS/RIS-Assisted MU-MISO Downlink
在这封信中，我们考虑的基本问题，联合设计的发射波束形成器和智能反射表面（IRS）/可重构智能表面（RIS）的相移，以最大限度地减少发射功率，在个人用户的服务质量的限制，在IRS辅助的多用户多输入单输出下行链路通信系统。特别是，我们提出了一种新的连续凸逼近的二阶锥规划方法，其中所有的优化变量同时更新，在每次迭代。我们提出的方案实现了卓越的性能相比，最先进的基准解决方案。此外，所提出的方案的复杂度是$O(N_{\mathrm s}^{3.5})$，而最先进的基准方案的复杂度是$O(N_{\mathrm s}^{7})$，其中$N_{\mathrm s}$表示IRS处的反射元件的数量。
2022-11-19 eess.SP
Robust Beamforming Design and Time Allocation for IRS-assisted Wireless Powered Communication Networks
针对功率受限的物联网（IoT）智能设备，提出了一种新型的智能反射面（IRS）辅助无线供电通信网络（WPCN）架构，利用IRS提高WPCN在信道状态信息（CSI）不完善情况下的性能。在非理想CSI和非线性能量收集模型下，通过联合优化时间分配、HAP能量波束形成、接收波束形成、用户发射功率分配、IRS能量反射系数和信息反射系数，提出了一个混合接入点（HAP）发射能量最小化问题.由于优化变量之间的高度耦合，该问题是一个难以直接求解的非凸优化问题。为了解决上述具有挑战性的问题，交替优化（AO）技术被应用到解耦的优化变量来解决问题。具体而言，通过AO将时间分配、HAP能量波束形成、接收波束形成、用户发射功率分配、IRS能量反射系数和信息反射系数分解为三个子问题交替求解。在求解IRS的能量反射系数和信息反射系数时，采用凸差分（DC）规划来解决秩为一的非凸约束。数值仿真结果验证了该优化算法在降低HAP发射能量方面的优越性。
2021-12-06 cs.IT eess.SP math.IT
IRS Assisted MIMO Full Duplex: Rate Analysis and Beamforming Under Imperfect CSI
针对非完美CSI下的IRS辅助MIMO全双工系统，提出基于EWMMSE的鲁棒主动/被动波束成形联合优化方法，并给出WSR上下界，显著提升遍历加权和速率。
2023-08-16 eess.SP
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
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
Optimizations with Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs) in 6G Wireless Networks: Power Control, Quality of Service, Max-Min Fair Beamforming for Unicast, Broadcast, and Multicast with Multi-antenna Mobile Users and Multiple IRSs
智能反射表面（IRSs）最近受到了广泛关注，并且被设想用于促进6 G通信网络。在本文中，无线通信IRS单元的辅助下，我们制定了优化问题的功率控制下的服务质量（QoS）和最大-最小公平QoS下的三种业务模式从基站（BS）到移动用户（MU）：单播，广播和组播。通过联合设计BS的发射波束形成和IRS的相移矩阵来实现优化。对于QoS下的功率控制，文献中现有的IRS研究仅针对单播设置，而没有IRS工作考虑了最大最小公平QoS。此外，我们将上述优化研究扩展到多天线移动用户或/和多个智能反射表面的新设置。对于所有上述优化，我们提供了详细的分析，提出有效的算法。总之，我们提出了一个全面的研究优化问题，包括功率控制，QoS和公平性的无线网络增强IRS。
2019-08-13 cs.IT eess.SP math.IT
Precoding and Beamforming Design for Intelligent Reconfigurable Surface-Aided Hybrid Secure Spatial Modulation
智能反射面（IRS）是一种由大量低成本、参数可重构的无源器件组成的无线通信新兴技术，能够反射具有一定相移的信号，能够构建可编程的通信环境。为了避免空间调制（SM）中的高硬件开销和能量消耗，提出了一种基于混合预编码器的IRS辅助混合安全SM（SSM）系统。为了提高安全性能，我们制定了一个优化问题，以最大限度地提高保密率（SR），通过联合优化IRS和混合预编码在发射机的波束成形。考虑到SR没有封闭形式的表达，近似SR（ASR）的表达式推导出的目标函数。为了提高超分辨率性能，提出了三种IRS波束形成方法：IRS交替方向乘法器法（IRS-ADMM）、IRS块坐标上升法（IRS-BCA）和IRS半定松弛法（IRS-SDR）。对于混合预编码设计，提出了近似保密率逐次凸近似（ASR-SCA）方法和截止率梯度上升（COR-GA）方法。仿真结果表明，所提出的IRS-SDR和IRS-ADMM波束形成器收获了实质性的SR性能增益IRS-BCA。特别是，IRS-ADMM和IRS-BCA与IRS-SDR相比，在性能损失较小的情况下，具有较低的复杂度。对于混合预编码，所提出的ASR-SCA在高发射功率区域的性能优于COR-GA。
2023-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Transmission for IRS-Assisted MIMO MmWave Systems
本文研究了智能反射面辅助毫米波（mmWave）系统中的安全波束形成设计问题，其中发射端采用混合波束形成（HB），智能反射面采用无源波束形成（PB）。为了最大限度地提高保密容量，HB和PB的联合优化制定为一个非凸问题，具有常数模约束。为了有效地解决这样一个具有挑战性的问题，原问题被分解成PB子问题和HB子问题，然后这两个子问题依次求解所提出的算法。仿真结果表明，所提出的方法相比，国家的最先进的作品的优越性能。
2022-12-20 eess.SP
Movable IRS-Aided ISAC Systems: Joint Beamforming and Position Optimization
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
本文研究了由可移动IRS辅助的集成感知与通信系统，通过联合优化IRS元素位置、反射系数、发射波束成形和接收滤波器，以最小化满足感知和通信服务质量所需的功率。提出两种IRS方案：元素级控制和阵列级控制，并采用产品黎曼流形优化方法进行联合波束成形和位置优化。
2026-05-17 eess.SP
Secure Beamforming for Multiple Intelligent Reflecting Surfaces Aided mmWave Systems
本文研究了多智能反射面辅助毫米波系统中的安全波束形成问题。在该系统中，通过控制每个IRS的开关状态以及优化IRS的相移矩阵来最大化保密率。该问题是一个发射波束形成和IRS控制的联合优化问题，其目标是在总发射功率和单位模约束下最大化保密率。由于约束条件和耦合变量的非凸性，使得该问题难以得到最优解。为了解决这个问题，我们提出了一个交替优化（AO）的基础上连续凸近似（SCA）和流形优化（MO）技术的算法。仿真结果表明，该算法能有效提高保密率，且性能优于传统的单IRS辅助方案。
2020-12-25 eess.SP
DoF Analysis and Beamforming Design for Active IRS-aided Multi-user MIMO Wireless Communication in Rank-deficient Channels
本文针对秩亏信道下有源IRS辅助多用户MIMO系统，推导了DoF上界，提出三种闭式波束赋形方法实现最大DoF，仿真验证其可使严重秩亏信道和速率翻倍，显著提升DoF与传输速率。
2025-08-01 eess.SP
Joint Beamforming and Antenna Position Optimization for IRS-Aided Multi-User Movable Antenna Systems
本文研究MA-IRS辅助MU-MISO系统中波束赋形与天线位置的联合优化，提出乘积黎曼流形优化方法，证明优化反射单元位置比控制IRS相移和将MA集成到BS带来更高性能增益。
2025-08-28 eess.SP
