The Future of Intelligent Wavefront Shaping for Smart Radio Environments
随着电磁频谱变得更加拥挤，我们需要操作的环境变得更加复杂，对环境本身的控制变得必要，以确保无线通信信道的完整性。使用可编程超表面的波前整形允许在时间和空间上操纵波场，提供了一种与环境交互的方法。当与深度学习相结合时，智能波前整形可作为催化剂，实现智能无线电环境并解锁传统无线通信网络之外的应用。在本文中，我们讨论了智能波前整形在复杂环境中的波传播的前景，并强调其变革的潜力。
2021-04-03 eess.SP
QoS-Driven Resource Optimization for Intelligent Fog Radio Access Network: A Dynamic Power Allocation Perspective
雾无线接入网络（Fog-RAN）被认为是一种有前途的无线接入架构，以帮助缩短通信延迟并减轻回程链路上的大数据传输负担。然而，受限于传统的灵活的通信设计，Fog-RAN不能用于一些复杂的通信场景。在这项研究中，我们专注于研究一种更智能的Fog-RAN，以帮助在高速铁路环境中进行通信。由于训练的连续运动，通信需要智能化设计以适应信道的变化。具体而言，我们动态优化功率分配在远程无线电头端（RRH），以最大限度地减少总的网络功率成本考虑多个服务质量（QoS）的要求和信道变化。考虑了缓存对功率分配的影响。分析了动态功率优化问题，在一定条件下得到了闭合解。进一步讨论了总网络成本、延迟和交付内容大小之间的内在权衡。为了评估所提出的动态功率分配的性能，我们提出了一个不变的功率分配作为性能比较基准。我们的模拟结果表明，动态功率分配可以显着优于不变的功率分配方案，特别是与随机缓存策略或有限的缓存资源在RRH。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface-Enhanced Symbiotic Radio Systems
研究了智能反射面辅助下的多用户多输入单输出下行共生无线通信系统。不同于现有的方法理想地假设从用户（SU）可以联合解码信息符号从接入点（AP）和IRS通过多用户检测，我们认为一个更实际的SU，只有非相干检测是可用的。为了表征非相干译码性能，推导了一个实用的平均符号出错率（SER）上界。随后，我们共同优化波束形成器在AP和相位移在IRS最大化的平均总和率的主要系统考虑到最大容许SER约束SU。为了规避变量的耦合，我们利用舒尔补，便于设计一个次优波束形成算法的基础上连续凸逼近。仿真结果表明，与各种基准算法相比，该方案在保证次系统译码性能的同时，显著提高了主系统的平均和速率。
2021-10-20 cs.IT eess.SP math.IT
Fronthaul Compression and Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface-aided Cloud Radio Access Networks
这封信研究了在用户和远程无线电头端（RRH）之间部署多个智能反射表面（IRS）的云无线电接入网络（C-RAN）。具体地，我们考虑上行链路传输，其中每个RRH通过点对点压缩或Wyner-Ziv压缩对从用户接收的信号进行量化，然后通过容量有限的前向链路将量化比特发送到BBU池。为了最大化上行链路和速率，我们联合优化的被动波束形成器的IRS和前端压缩的量化噪声协方差矩阵。提出了一种基于Arimoto-Blahut算法和半定松弛（SDR）的联合前传压缩和无源波束形成设计方法。数值结果表明，所提出的算法实现的性能增益。
2021-04-09 eess.SP
OnRMap: An Online Radio Mapping Approach for Large Intelligent Surfaces
OnRMap是一种针对大型智能表面的在线无线电映射方法，无需离线扫描即可定位主动用户与被动元素，实验表明其定位精度高于离线方法，但检测率略有下降。
2023-02-06 eess.IV eess.SP
Radio Localization and Mapping with Reconfigurable Intelligent Surfaces
毫米波（mmWave）的5G无线电和0.1-1 THz的超越5G概念可以利用角度和延迟测量进行定位，这得益于增加的带宽和大型天线阵列，但在障碍物引起的阻塞方面受到限制。可重构智能表面可重构智能表面（RISs）被视为一种变革性的技术，其可以通过在优选方向上被动地反射EM波来控制嵌入它们的物理传播环境。尽管这样的RIS主要用于通信目的，但是RIS在性能、能耗以及定位和映射的成本方面可以具有很大的益处。这些好处以及相关的挑战是本文的主要议题。
2020-06-11 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface-Aided Spectrum Sensing for Cognitive Radio
频谱感知是认知无线电的关键使能技术，它提供有关频谱可用性的重要信息。然而，由于严重的无线信道衰落和路径损耗，在CR或次要用户（SU）处接收的主要用户（PU）信号实际上可能太弱而不能进行可靠检测。为了解决这个问题，我们认为在这封信中一个新的智能反射表面（IRS）辅助频谱感知方案CR，通过利用大孔径和被动波束形成增益的IRS提高PU信号强度接收在SU，以促进其频谱感知。具体地，通过根据给定的码本随时间动态地改变IRS反射，其反射信号功率在SU处基本上变化，这被用于机会信号检测。此外，我们提出了一种加权的能量检测方法，通过结合不同的IRS反射的接收信号的功率值，这显着提高了检测性能。仿真结果验证了所提出的IRS辅助频谱感知方案的性能增益，与不同的基准方案相比。
2022-02-05 cs.ET cs.IT eess.SP
UAV-Assisted Intelligent Reflecting Surface Symbiotic Radio System
研究了一种共生的无人机辅助智能反射面无线电系统，利用无人机帮助智能反射面将自身信号反射到基站，同时在智能反射面通过无源波束形成增强无人机的传输。首先，我们考虑加权和误比特率（BER）最小化问题之间的所有IRS联合优化无人机轨迹，IRS相移矩阵，和IRS调度，受最小的主要速率要求。为了解决这个复杂的问题，提出了一种基于松弛的算法。我们证明了收敛的松弛调度变量是二元的，这意味着不需要重构策略，从而自动满足无人机速率约束。其次，我们考虑公平性BER优化问题。我们发现，松弛为基础的方法不能解决这个公平的BER问题，因为最低的主要速率要求可能无法满足的二进制重建操作。为了解决这个问题，我们首先将二元约束转换为一系列等价的等式约束。然后，提出了一种基于惩罚的算法，以获得一个次优解。数值结果提供了不同的设置下，与基准相比，所提出的设计的性能进行评估。
2021-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces based Cognitive Radio Networks
在过去的十年中，认知无线电（CR）已经成为一种通过动态频谱接入技术来提高频谱效率的技术。最近，随着研究兴趣从5G通信转移到其他领域，诸如可重构智能表面（RIS）等新技术已经成为智能无线电环境的推动者，以进一步改善信号覆盖和频谱管理能力。基于CR和RIS的承诺，本文旨在研究在网络中采用这两个概念作为最大化潜在利益的一种手段的概念。本文认为两个独立的模型，基于RIS的网络，并分析了几个性能指标与CR二级用户。蒙特卡罗模拟验证推导的表达式。结果表明，系统的关键参数的影响和CR网络的明显改善，在存在的RIS增强的主网络。
2020-08-25 eess.SP
Radio Sensing with Large Intelligent Surface for 6G
本文利用大型智能表面（LIS）在6G无线网络中进行无线电传感的潜力。关于它的通信能力已经进行了大量的研究，但它可以被用作无线电传感的强大工具。通过利用任意通信信号发生的情况下，我们应用直接处理的输出信号从LIS获得无线电地图，描述了物理存在的被动设备（散射体，人类）作为虚拟源，由于通信信号的反射。然后，我们评估机器学习（k均值聚类），图像处理和计算机视觉（模板匹配和组件标记）的使用，从这些无线电地图中提取有意义的信息。作为示例性用例，我们评估了该方法在室内环境中的主动和被动用户检测。结果表明，该方法具有很高的应用潜力，因为我们能够检测约98%的人被动和100%的主动用户，即使在相当不利的信噪比（SNR）条件下，仅使用商品设备的通信信号。
2022-02-03 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cognitive Radio System
认知无线电（CR）通过允许次用户（SU）与主用户共享频谱来提高无线通信的频谱效率（SE）。同时，智能反射表面（IRS），也被称为可重构智能表面（RIS），最近已被提出作为一种有前途的方法，以提高能量效率（EE）的无线通信系统，通过智能地重新配置信道环境。为了提高SE和EE，在本文中，我们引入多个IRS的下行链路多输入单输出（MISO）CR系统，其中一个单一的SU与多个主用户接收器（PU-RX）的主网络共存。我们的设计目标是最大限度地提高可实现的速率SU受总发射功率约束的SU发射机（SU-TX）和干扰温度约束的PU-RX，通过联合优化的波束成形在SU-TX和反射系数在每个IRS。在优化中考虑了完美和不完美的信道状态信息（CSI）情况。数值结果表明，IRS的引入可以显着提高在理想和不理想CSI情况下的SU的可达率。
2019-12-23 eess.SP
Intelligent and Secure Radio Environments for 6G Vehicular Aided HetNets: Key Opportunities and Challenges
可重构元表面作为一种新型的革命性技术正在兴起，以实现智能无线环境。由于反射元件的低成本、提高的效率和无源特性，编程和控制无线环境变得可能。由于无线物理层技术通常可以适应无线环境，因此它们与可重新配置的表面和深度学习方法的结合可以为实现安全的6G车辆辅助异构网络（HetNet）开辟新的途径。受这些吸引人的优势的激励，这项工作为6G车载辅助HetNet提供了一个智能和安全的无线电环境（ISRE）范例。我们概述了基于ISRE的6G车载辅助HetNet的使能技术。我们讨论的功能，设计目标，和应用程序，这样的网络。接下来，我们概述了基于ISRE的6G车载HetNet提供的新机会，并提出了一个案例研究，使用上下文强盗方法在安全通信的最佳IRS方面。最后，我们讨论了一些未来的研究机会。
2022-10-05 eess.SP
A Novel Wireless Communication Paradigm for Intelligent Reflecting Surface Based Symbiotic Radio Systems
研究了一种新型的基于智能反射面（IRS）的共生无线电（SR）系统结构，该系统由发射机、IRS和信息接收机（IR）组成。主发射机与IR通信，并在同一时间协助IRS在转发信息的IR。基于IRS的符号周期，我们区分两种情况下，即，寄生SR（CSR）和寄生SR（PSR），其中两种不同的技术用于解码IRS信号在IR。我们制定的比特出错率（BER）最小化问题，这两种情况下，通过联合优化在基站和IRS的相移的有源波束形成器，受到最低的主要速率要求。具体而言，对于CSR场景，提出了一种基于惩罚的算法来获得高质量的解决方案，其中分别基于拉格朗日对偶和优化最小化方法推导出有源波束形成器和IRS相移的半封闭形式的解决方案。对于PSR的情况下，我们应用二分法搜索为基础的方法，连续凸逼近，和凸规划的差异，开发一个计算效率高的算法，收敛到局部最优解。仿真结果表明，所提出的算法的有效性，并表明所提出的SR技术是能够实现比基准方案更低的BER。
2021-04-19 cs.IT eess.SP math.IT
AI-Driven Design of Stacked Intelligent Metasurfaces for Software-Defined Radio Applications
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）
本文在NVIDIA的AI原生框架Sionna中实现了堆叠智能超表面（SIM）模型，通过全可微和GPU加速环境实现SIM辅助通信信道的仿真与学习优化，支持认知和软件定义无线电（SDR）应用的端到端训练。
2026-01-28 eess.SP
Floor Map Reconstruction Through Radio Sensing and Learning By a Large Intelligent Surface
Aalborg University（奥尔堡大学）；Software Radio Systems（软件无线电系统公司）
环境场景重建是非常感兴趣的自主机器人应用程序，因为环境的准确表示是必要的，以确保与机器人的安全交互。同样重要的是，确保机器人及其控制器之间的可靠通信也至关重要。大型智能表面（LIS）是一种由于其通信能力而被广泛研究的技术。此外，由于天线元件的数量，这些表面作为无线电感测的强大解决方案而出现。本文提出了一种新的方法来翻译在LIS获得的无线电环境地图的室内环境的平面图沿其区域分布的散射体。利用基于最小二乘（LS）的方法，U-Net（UN）和条件生成对抗网络（cGAN）来执行此任务。我们表明，平面图可以正确地重建使用本地和全球的测量。
2022-06-21 cs.CV eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced Cognitive Radio Networks
认知无线电（CR）网络是一种很有前途的网络架构，以满足提高稀缺的无线电频谱利用率的要求。同时，可重构智能表面（RIS）通过调节大量的无源反射单元来适当改变信号传播，从而提高无线网络的能量和频谱效率，是一种很有前途的解决方案。在本文中，我们研究了下行链路发射功率最小化问题的RIS增强的单小区认知无线电（CR）网络与单小区主无线电（PR）网络共存，通过联合优化发射波束形成器在次级用户（SU）发射机和相位移矩阵在RIS。研究的问题是一个高度棘手的，由于耦合的优化变量和单位模约束，其中一个替代的最小化框架。此外，一个新的差分凸（DC）算法被开发来解决由此产生的非凸二次规划提升到一个低秩矩阵优化问题。然后，我们利用迹范数和谱范数之间的差异，将非凸秩一约束表示为DC函数。仿真结果验证了我们提出的算法优于现有的国家的最先进的方法。
2020-05-22 eess.SP
Intelligent User Association for Symbiotic Radio Networks using Deep Reinforcement Learning
在本文中，我们感兴趣的是共生无线电网络，其中物联网（IoT）网络寄生在主网络中，以实现频谱，能源和基础设施高效的通信。具体地，BS使用时分多址接入（TDMA）来服务多个蜂窝用户，并且每个IoT设备与一个蜂窝用户相关联以用于信息传输。我们专注于用户关联问题，其目标是通过最大化所有物联网设备的总速率将每个物联网设备链接到适当的蜂窝用户。然而，在获得完整的实时信道信息的困难，这使得它很难设计一个最优的策略，这个问题。为了克服这个问题，我们提出了两种深度强化学习（DRL）算法，它们都使用历史信息来推断当前信息，以便做出适当的决策。其中一种算法是集中式DRL，它利用全局信息同时为所有物联网设备做出决策。另一种算法是分布式DRL，它使用本地信息一次只为一个IoT设备做出决定。仿真结果表明，作为最优的用户关联策略，两种DRL算法的性能相当，且分布式DRL算法具有可扩展性的优势。
2019-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces and Machine Learning for Wireless Fingerprinting Localization
Toshiba Corporation（东芝公司）；University of Cyprus（塞浦路斯大学）；University of Nottingham（诺丁汉大学）
可重构智能表面（RISs）承诺改进、安全和更有效的无线通信。我们提出并演示了如何利用RISs提供的多样性来生成和选择易于区分的无线电地图，用于无线指纹定位应用。此外，我们应用机器学习特征选择方法来修剪RIS的大状态空间，从而降低复杂度并提高定位精度和位置获取时间。我们评估我们提出的方法，通过生成一个新的无线电传播建模和仿真的无线电地图。
2020-10-07 cs.ET cs.LG eess.SP
A Path to Smart Radio Environments: An Industrial Viewpoint on Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文从工业界视角分析可重构智能表面（RIS）商业化与标准化面临的挑战，并提供了使RIS在工业上可行的清晰路线图。
2021-07-29 cs.IT cs.NI eess.SP
Enabling Radio Sensing for Multimodal Intelligent Transportation Systems: From Virtual Testing to Immersive Testbeds
在本文中，联合通信和传感（JC&S）的应用，特别是在交通领域，面向应用的开发和评估的必要性。更具体地说，一个集成的评估链沉浸式测试JC&S的定位能力，从早期阶段的测试，模型和支持的光线跟踪模拟，现实世界的评估（实验室和现场测试）。这包括讨论智能交通系统中位置感知应用的挑战和要求。在此范围内，一个可重复的方法来测试传感和定位能力的推导和应用场景。这包括使用无线电传播模拟的基于MIMO的传感评估的建议。本文经验性地讨论了给定智能停车场景的开发方法的概念验证，在该场景中执行车辆的被动占用检测。进行的调查结果强调了在虚拟和现实环境中进行基于JCS &S评估的必要性，并提出了连续的研究工作。
2022-01-28 eess.SP
Wireless Communications Through Reconfigurable Intelligent Surfaces
移动通信的未来看起来令人兴奋，因为潜在的新用例和未来第六代（6 G）及更高无线网络的挑战性要求。自从无线通信的现代时代开始以来，传播介质已经被感知为发射机和接收机之间的随机行为实体，由于所发射的无线电波与周围物体的不可控的相互作用，这降低了接收信号的质量。另一方面，无线通信中最近出现的可重构智能表面使得网络运营商能够通过克服自然无线传播的负面影响来控制无线电波的散射、反射和折射特性。最近的研究结果表明，可重构智能表面可以有效地控制波前，例如，相位、幅度、频率甚至极化，而不需要复杂的解码、编码和射频处理操作。受这种新兴技术潜力的推动，本文旨在为读者提供关于最先进解决方案的详细概述和历史视角，并详细阐述与其他技术的根本差异，最重要的开放研究问题，以及为什么使用可重构智能表面需要重新考虑通信的原因-目前在无线网络中使用的理论模型。本文还使用数学技术探讨了可重构智能表面辅助通信系统的理论性能极限，并详细阐述了智能表面在6 G及更高无线网络中的潜在用例。
2019-07-19 cs.IT eess.SP math.IT
Machine Learning in Communications: A Road to Intelligent Transmission and Processing
本文综述了机器学习在智能无线通信中的典型作用、特点与挑战，指出其突破了传统方法在大规模复杂问题和海量动态数据下的局限，为智能传输与处理开辟了新路径。
2024-07-25 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface Enhanced Indoor Robot Path Planning Using Radio Maps
研究了一种室内机器人导航系统，其中智能反射表面（IRS）被用来增强接入点（AP）和移动机器人用户之间的连接。所考虑的系统被优化为最小化移动机器人用户从给定的起点到预定义的最终位置的行进时间/距离，同时满足对通信质量的约束。为了解决这个问题，无线电地图为基础的方法，提出了利用位置相关的信道传播知识。具体而言，信道功率增益图的构建，其特征在于最佳IRS相移的移动机器人用户的最大预期有效信道功率增益的空间分布。基于获得的信道功率增益图，通信感知机器人路径规划问题解决了最短路径问题，利用图论。数值结果表明：1）部署IRS可以显著扩展AP的覆盖范围并减少移动机器人用户的行进距离; 2）2位或3位IRS移相器可以实现与连续IRS移相器几乎相同的性能。
2020-09-24 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted MIMO Symbiotic Radio Networks
提出了一种新型的可重构智能表面（RIS）辅助的多输入多输出（MIMO）共生无线电（SR）系统，RIS作为次发射机（STx），通过认知后向散射通信向多天线次接收机（SRx）发送消息，它通过智能地重新配置无线环境来增强从多天线主发射机（PTx）到多天线主接收机（PRx）的主传输。我们感兴趣的是在PTx的主动发射波束形成器和被动反射波束形成器在STx的联合设计，以最小化在PTx的总发射功率，受到信号噪声比（SNR）的约束，用于二次传输和速率约束的主要传输。由于制定的问题的非凸性，我们解耦成一系列的子问题，使用交替优化方法，然后迭代求解。分析了算法的收敛性能和计算复杂度。此外，我们开发了一个低复杂度的算法来设计反射波束形成器，通过半定松弛（SDR）技术解决后向散射链路增强问题。然后，进行理论分析，以揭示所提出的系统的见解。仿真结果验证了所提算法的有效性和所提系统的优越性。
2021-03-30 eess.SP
Emerging Technologies in Intelligent Metasurfaces: Shaping the Future of Wireless Communications
本文综述RIS、SIM和FIM三类新兴智能超表面技术，梳理其原理、原型、应用、数值验证及集成挑战。
2025-05-16 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Reflecting Surface-Aided Joint Processing Coordinated Multipoint Transmission
本文研究了智能反射面（IRS）辅助的多小区无线网络，在该网络中，IRS被用来辅助从多个基站（BS）到多个小区边缘用户的联合处理协作多点（JP-CoMP）传输。通过考虑小区边缘用户之间的公平性，我们的目标是最大限度地提高小区边缘用户的最小可达速率，通过联合优化在BS的发射波束成形和在IRS的相移。作为一种折衷的方法，我们将非凸最大最小问题转化为一个等价的形式的基础上的均方误差方法，这方便了一个有效的次优迭代算法的设计。此外，我们调查两种情况下，即单用户系统和多用户系统。对于前一种情况，基于对偶次梯度法得到最优发射波束形成，而基于优化-最小化法优化相移矩阵。对于后一种情况，发射波束形成矩阵和相移矩阵分别由二阶锥规划和半定松弛技术获得。数值结果表明，通过部署IRS实现了显着的性能改善。此外，所提出的JP-CoMP设计在最大-最小速率方面显著优于传统的协调调度/协调波束成形协调多点（CS/CB-CoMP）设计。
2020-11-29 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Reflecting Surface Configurations for Smart Radio Using Deep Reinforcement Learning
智能反射面（IRS）有望将无线通信的模式从“适应无线信道”转变为“改变无线信道”。然而，目前的IRS配置方案，包括子信道估计和被动波束形成的顺序，符合传统的基于模型的设计思想，是很难实现在复杂的无线电环境中的实际。为了创建智能无线电环境，我们提出了一种无模型设计的IRS控制，是独立的子信道信道状态信息（CSI），并要求IRS和无线通信系统之间的最小交互。我们首先将IRS的控制建模为马尔可夫决策过程（MDP），并应用深度强化学习（DRL）来执行IRS的实时粗相位控制。然后，我们采用极值搜索控制（ESC）作为IRS的精细相位控制。最后，通过更新帧结构，我们将DRL和ESC集成到IRS的无模型控制中，以提高其对不同信道动态的适应性。数值结果表明，我们提出的联合DRL和ESC计划的优越性，并验证其有效性的无模型IRS控制没有子信道CSI。
2022-05-11 eess.SP
Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: From Massive MIMO Processing to Semantic Communication
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；Princeton University（普林斯顿大学）
预计6G无线网络将加速物理和网络世界的融合，并使我们部署和利用通信网络的方式发生范式转变。机器学习，特别是深度学习（DL），通过为具有高智能水平的网络的设计和优化提供新的范例，预计将成为6G的关键技术推动者之一。在本文中，我们介绍了一种新兴的DL架构，称为Transformer，并讨论了它对6G网络设计的潜在影响。我们首先讨论了Transformer和经典DL架构之间的差异，并强调了Transformer的自我注意力机制和强大的表示能力，这使得它特别适合于解决无线网络设计中的各种挑战。具体来说，我们提出了各种大规模的多输入多输出（MIMO）和语义通信问题的基于变换的解决方案，并显示其优越性相比，其他架构。最后，我们讨论了基于变压器的解决方案中的关键挑战和开放问题，并确定了在智能6G网络中部署这些解决方案的未来研究方向。
2022-11-03 cs.AI cs.IT cs.LG
FARM: Foundational Aerial Radio Map for Intelligent Low-Altitude Networking
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
提出FARM基础模型，利用掩码自编码器和扩散解码器，从高粒度全域数据集中构建高保真空中无线电地图，在水平与垂直维度均优于现有方法，并验证了真实场景的迁移能力。
2026-06-23 eess.SP
Multi-path fading and interference mitigation with Reconfigurable Intelligent Surfaces
我们利用多径衰落传播，以提高信号与干扰加噪声比和稳定性的无线通信的电磁环境中，支持丰富的多径传播。采用多个二进制可重构智能表面的准无源传播控制来控制由承载软件定义的无线电链路的金属腔体支持的驻波。结果表明，在非视线条件下的正交相移调制方案的误差矢量幅度最小化。据发现，接收到的符号的波动的幅度被减少到一个稳定的星座，通过增加单个表面的数量，或元素，从而证明信道硬化。通过使用第二个软件定义无线电设备作为干扰机，我们证明了RIS通过信道硬化来减轻同信道干扰的能力。结果在5G以上移动网络架构的智能无线电环境中特别感兴趣。
2022-06-16 cs.NI eess.SP physics.data-an
AIRIS: Artificial Intelligence Enhanced Signal Processing in Reconfigurable Intelligent Surface Communications
可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）是一种新兴的元表面，它可以通过反射信号提供额外的通信链路，被认为是第六代移动通信系统的有力候选者。与此同时，它最近已经承认，实施人工智能（AI）到RIS通信将广泛受益的重新配置能力，并提高复杂的传输环境的鲁棒性。除了传统的模型驱动方法，人工智能还可以通过从真实数据中挖掘固有特性，以数据驱动的方式处理现有的信号处理问题。因此，AI特别适用于RIS网络上的信号处理问题，如建模不匹配，资源不足，硬件损伤，以及动态传输的理想情况下。作为最早的综述论文之一，我们将介绍AI和RIS的融合，称为AIRIS，涉及各种信号处理主题，包括环境感知，信道捕获，波束成形设计和资源调度等。我们还将讨论AIRIS的挑战，并提出一些有趣的未来方向。
2021-06-01 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface MIMO Simulation using Quasi Deterministic Radio Channel Model
可重构智能表面（RIS）是一种可以控制反射的平面阵列，从而可以实现部分可控传播环境的概念。RIS受到了工业界和学术界的广泛关注，但大多数研究RIS辅助系统的研究人员都使用简单的Rician模型。Rician模型中的随机非视距（NLoS）分量虽然适用于理论分析，但并没有考虑部署的几何形状。此外，Rician模型没有资格评估3GPP标准化提案。在这篇文章中，我们采用流行的准确定性无线电信道发生器（QNDRiGa）的RIS辅助系统，并比较它与莱斯模型。比较结果表明，几何不一致的NLoS Rician建模的结果更高的估计可实现的速率。相比之下，我们的方法继承了ADDRiGa的优点：大规模衰落的空间一致性，用户设备移动性支持以及大规模和小规模衰落之间的一致性。此外，PDDRiGa还带有校准的场景参数，可确保3GPP兼容性。最后，本文提出的方法可以应用于任何为传统MIMO设计的模型或软件，因此每个研究人员都可以使用它来构建一个仿真平台，用于RIS辅助系统。
2022-11-22 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces: A Signal Processing Perspective With Wireless Applications
天线阵列技术实现了无线信号的定向发射和接收，用于通信、定位和感测目的。支撑该技术的信号处理算法在几十年前开始开发[1]，但随着第五代（5G）无线移动网络的持续部署，它首先成为主流技术[2]。5G基站和用户设备的阵列中的天线元件的数量可以分别测量为100和10的数量级。随着网络转向使用更高的频段，更多的天线适合于给定的孔径。5G的发展增强了发射器和接收器的功能，但无线信道传播仍然是一个不可控的系统。这在图1（a）中示出，其数学符号将在后面介绍。示出了具有三个不同频率的发射信号，以说明衰减可以在不同频率上变化很大的事实。展望5G之后，电磁组件的出现可以塑造它们与无线信号的交互方式，从而实现对传播的部分控制。可重构智能表面（RIS）是工程材料的二维表面，其属性是可重构的而不是静态的[4]。本文从信号处理的角度介绍RIS技术的基本特性。它是对最近电磁和硬件方面[4]，[7]，[11]，声学[12]，通信理论[13]和定位[8]调查的补充。我们将提供理解和分析使用信号处理的RIS辅助系统所需的公式和推导，并说明如何将其用于改进通信、定位和传感。
2021-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Processing Distribution and Architecture Tradeoff for Large Intelligent Surface Implementation
大型智能表面（LIS）概念最近作为无线通信、遥感和定位的新范例而出现。它由一个相对靠近用户的连续辐射面组成，能够通过独立的发射和接收（取代基站）与用户进行通信。尽管它具有潜力，但从实现的角度来看，存在很多挑战，其中互连数据速率和计算复杂性是最相关的。分布式处理技术和分层体系结构预计将发挥重要作用，解决这一问题，同时确保可扩展性。在本文中，我们进行算法架构协同设计和分析的硬件要求和架构的权衡离散LIS进行上行链路检测。通过这样做，我们希望为LIS系统的有效实施提供具体的案例研究和指导方针。
2020-06-07 cs.AR cs.DC eess.SP
Intelligent Reflecting Surface for MIMO VLC: Joint Design of Surface Configuration and Transceiver Signal Processing
智能反射面具有重构无线电磁环境的能力，是未来无线通信系统设计的新范式。在本文中，我们考虑在多输入多输出（MIMO）环境下，利用光学IRS来改善可见光通信（VLC）的性能。具体来说，我们专注于室内MIMO VLC系统的下行链路通信，并旨在最大限度地减少解调信号在接收机的均方误差（MSE）。为此，首先推导出点源假设下的IRS辅助VLC的MIMO信道增益，基于此MSE最小化问题，然后制定受发射功率约束。接下来，我们提出了一种交替优化算法，它将原问题分解为三个子问题，迭代优化IRS配置，预编码和检测矩阵，以最小化MSE。理论分析了该算法在高信噪比和低信噪比下的性能，揭示了在这种特殊情况下联合优化过程可以得到简化，并讨论了算法的收敛性和计算复杂性.最后，数值结果表明，IRS辅助方案显着降低MSE相比，他们的同行没有IRS，所提出的算法优于其他基线计划。
2022-06-29 cs.IT eess.SP math.IT
UAVs with Reconfigurable Intelligent Surfaces: Applications, Challenges, and Opportunities
可重构智能表面（RIS）是一种可以集成到墙壁中并影响电磁波传播的超材料。这种典型的无源射频（RF）技术正在出现用于室内和室外使用，具有在日益具有挑战性的无线电环境中使无线通信更加可靠的潜力。本文进一步介绍了移动RIS，特别是由无人机（UAV）携带的RIS，以支持未来的蜂窝通信网络和服务。我们详细介绍了几个用例，挑战和未来的研究机会，以低成本和低能耗的方式设计和优化无线系统。
2020-12-08 cs.ET eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces vs. Relaying: Differences, Similarities, and Performance Comparison
可重构智能表面可重构智能表面（RISs）通过利用元表面的独特性质具有实现智能无线电环境的新兴概念的潜力。在本文中，我们将讨论RIS在高频段无线网络中的潜在应用，例如，毫米波（30-100 GHz）和亚毫米波（大于100 GHz）频率。当在无线网络中使用时，RIS可以以类似于中继的方式操作。本文详细阐述了配置为作为异常反射器和中继器运行的RIS之间的关键区别和相似之处。特别是，我们举例说明了数值结果，这些结果强调了当RIS的尺寸与无线电波的波长相比足够大时，RIS的频谱效率增益。此外，我们还讨论了需要解决的关键开放问题，以释放RISs的潜在好处。
2020-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent O-RAN for Beyond 5G and 6G Wireless Networks
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；MediaTek（联发科技）；Samsung Electronics（三星电子）；Samsung R&D（三星研发）；Sungkyunkwan University（成均馆大学）
基于开放性和智能性的原则，运营商一直在全球范围内共同努力，以增强无线电接入网络（RAN）架构。目标是在开放硬件上构建运营商定义的RAN架构（和相关接口），为第五代（5G）以及未来的第六代（6 G）无线网络提供智能无线电控制。具体来说，开放无线电接入网络（O-RAN）联盟已经通过合并xRAN论坛和C-RAN联盟而形成，以正式定义有助于实现这一目标的要求。由于O-RAN在当前无线领域的重要性，本文介绍了O-RAN联盟规定的开放式RAN的概念、原理和要求。为了说明智能在O-RAN中的作用，我们提出了一种智能无线电资源管理方案来处理流量拥塞，并在从大型运营商获得的真实数据集上展示了其功效。还讨论了符合O-RAN要求的这种部署场景的高级架构。文章最后提出了未来研究和开发的关键技术挑战和开放性问题。
2020-05-17 cs.LG eess.SP
Intelligent Electromagnetic Sensing with Learnable Data Acquisition and Processing
电磁传感是一种广泛应用于科学、工程和军事领域的非接触检测技术。然而，传统的传感系统大多缺乏智能，这不仅需要昂贵的硬件和复杂的计算算法，而且对先进的原位传感提出了重要挑战。为了解决这个缺点，我们提出了智能传感的概念，通过设计一个可编程的元表面数据驱动的可学习的数据采集，并将其集成到一个数据驱动的可学习的数据处理管道。该策略允许在变分自动编码器的系统意义上学习最佳感测链，即，共同学习最佳测量策略以及匹配的数据后处理方案。设计三端口深度人工神经网络（ANN）来表征测量过程，使得最佳测量策略通过控制用于操纵EM照明的可编程元表面来适应感兴趣的对象。我们设计并制作了一个微波原理验证传感系统，并通过实验证明了它对高质量成像和高精度目标识别的重要性。我们真诚地希望，所提出的方法将为我们提供一个全新的视角，在各种频率的智能传感架构的设计，并超越。
2019-12-05 eess.SP physics.ins-det
From Open RAN to Open Spectrum: A Programmable, Intelligent Architecture for Multi-Service Spectrum Coexistence
本文提出开放频谱架构，将开放RAN原则扩展至异构频谱服务，通过公共资源池、频谱智能控制器和数字孪生实现多业务共存，仿真显示可提升中位SINR达12dB。
2026-09-11 cs.NI eess.SP
Intelligent Reflecting Surface Assisted Wireless Communication: Modeling and Channel Estimation
最近完成的5G新无线电标准是几种尖端技术的结果，包括大规模多输入多输出（MIMO），毫米波（mm）通信和网络致密化。然而，这些技术面临两个主要的实际限制1）缺乏对无线信道的控制，以及2）无线接口的高功耗。为了满足绿色和可持续的未来蜂窝网络的需求，已经出现了使用智能反射表面（IRS）重新配置无线传播环境的概念。IRS由大量低成本的无源天线组成，这些天线可以巧妙地反射入射的电磁波以提高性能。本文着眼于对IRS的反射无线电概念的演变，概述了IRS辅助的多用户多输入单输出（MISO）通信模型，并讨论了它如何区别于传统的多天线通信模型。我们提出了一个最小均方误差（MMSE）的信道估计协议的设计和分析的IRS辅助系统。在2.5 GHz的工作频率的性能评估结果，以说明所提出的系统的效率。
2019-12-13 cs.IT eess.SP math.IT
Under Water Waste Cleaning by Mobile Edge Computing and Intelligent Image Processing Based Robotic Fish
由于水污染是对水下资源的严重威胁，我们致力于保护水下植物和物种的资源，通过清洁水中的不可生物降解的废物。废物可以回收再利用。本文设计的机器鱼主要由光学传感器、摄像模块、活塞模块和无线收发模块组成。通过利用LTE和5G网络架构，鱼将有关水下垃圾的信息存储在最近的移动边缘计算服务器以及集中式云服务器中。最后，当鱼清除水下废物时，它将捕获的定位对象的图像卸载到移动边缘计算服务器或有时卸载到云服务器以做出决定。服务器采用智能图像处理技术和自适应学习过程来做出决定。然而，如果服务器无法做出决定，那么鱼就会利用其光学生物传感器。通过该方案，用于清理任何水体的时间延迟被最小化，并且鱼的废物收集能力被最大化。该技术可以有效地帮助政府或市政人员在没有人工的情况下制造清洁水。
2020-08-31 cs.DC cs.NI eess.SP
Web-enabled Intelligent System for Continuous Sensor Data Processing and Visualization
近年来，在各种设置中部署了大量传感器，它们的数据在专用数据库或云中随时可用。特别令人感兴趣的是基于网络的用户界面中的实时数据处理和3D可视化，这有助于空间信息的理解和共享，从而有助于所有相关方的决策过程。在这项研究中，我们提供了一个原型系统，用于近实时，连续的基于X3 D的可视化处理传感器数据的两个重要应用：住宅/商业建筑的热监测和鱼菜共生系统水床中的氮循环监测。由于传感器分布稀疏，在每个应用程序中，它们收集大量数据（长达一年），我们采用有限差分法和神经网络模型来近似整个体积中的数据分布。
2019-08-24 cs.HC eess.SP
Performance Analysis of Intelligent Reflective Surfaces for Wireless Communication
提出了一种用于辅助无线通信的智能反射表面（IRS）的基本性能界限的统计特性。为此，中断概率，平均符号错误概率，和可达到的速率界推导出封闭形式。通过在高信噪比（SNR）制度的渐近分析，可实现的分集阶数。因此，我们表明，只有可控的相位调整，可以实现的顺序中的无源反射元件嵌入在IRS的数量的分集增益。因此，IRS具有通过智能地控制传播信道而不采用额外的有源射频链来提高无线性能的巨大潜力。
2020-02-13 cs.IT eess.SP math.IT
Stacked Intelligent Metasurfaces for Multicarrier Cognitive Radio ISAC
本文提出基于堆叠智能超表面的多载波认知无线电通感一体化框架，设计交替优化结合类深度学习的SIM系数优化方法，可在严格控制主用户频谱效率损失的同时实现高精度次级用户定位，性能显著优于传统单层RIS方案。
2025-11-17 eess.SP
Pervasive Machine Learning for Smart Radio Environments Enabled by Reconfigurable Intelligent Surfaces
National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波季斯特里安大学）；Technology Innovation Institute（技术创新研究院）；Zhejiang University（浙江大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；University of Oulu（奥卢大学）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
新兴的可重构智能表面（RISs）技术被提供作为智能无线环境的使能者，提供高度可扩展、低成本、硬件高效且几乎能量中性的解决方案，用于动态控制电磁信号在无线介质上的传播，最终为不同的操作目标提供增强的环境智能。在这种可重新配置的无线电环境中设想的密集部署RIS的主要挑战之一是利用有限的或甚至不存在的计算硬件来有效配置多个元表面。在本文中，我们考虑多用户和多RIS授权的无线系统，并提出了一个彻底的调查在线机器学习方法，他们的各种可调组件的编排。以总速率最大化为代表的设计目标，我们提出了一个基于深度强化学习（DRL）的综合问题公式。我们详细的无线系统和DRL术语的参数之间的对应关系，并设计通用的人工神经网络的训练和部署的算法步骤，同时讨论其实施细节。在第六代（6G）时代的多RIS授权的无线通信的进一步实际考虑，提出了一些关键的开放的研究挑战。从基于DRL的现状来看，我们利用系统设计参数的配置与无线环境的未来状态之间的独立性，并提出了有效的多臂强盗方法，其产生的和速率性能在数值上显示优于随机配置，同时足够接近传统的深度Q网络（DQN）算法，但具有较低的实现复杂度。
2022-05-08 cs.ET cs.IT cs.LG
Robust Transmission Design for Reconfigurable Intelligent Surface and Movable Antenna Enabled Symbiotic Radio Communications
本研究针对RIS与MA赋能的共生无线电系统，提出鲁棒传输方案，利用交替优化框架最大化主速率，数值结果显示MA方案显著提升速率。
2025-04-23 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces in 6G Radio Localization: A Survey of Recent Developments, Opportunities, and Challenges
本文综述了RIS在6G无线电定位中的应用，探讨了其对电磁波的动态控制及在物联网和工业4.0等领域的创新应用，提出了详细的分类法，并指出了未来的研究方向与技术挑战。
2025-02-04 eess.SP
Active Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks
针对认知无线电中弱信号下感知时间长的问题，提出主动 RIS 辅助频谱感知系统，通过 WMMSE 算法优化反射系数矩阵以提升检测概率，并揭示了主被动 RIS 在不同干扰强度下的性能优势。
2024-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
Configuring an Intelligent Reflecting Surface for Wireless Communications
IEEE信号处理协会很自豪地宣布第八届信号处理杯：一个令人兴奋的挑战，控制无线传播环境使用智能反射表面。智能反射表面是超材料的二维阵列，其与电磁波的相互作用可以被控制，通过调整表面上的阻抗变化。这些表面可能用于第六代（6G）移动技术中，将无线信号从发射器引导到接收器，以提高通信性能。挑战的目标是根据从空中信令阶段接收到的信号来表征智能反射表面的行为，并开发控制算法来配置表面以帮助无线通信。
2021-06-07 eess.SP
Stacked Intelligent Metasurface-Aided MIMO Transceiver Design
本文提出堆叠智能超表面（SIM）辅助的MIMO收发机架构，利用多层无源超原子实现波域信号处理，降低能耗和延迟，并概述其设计、优势、应用及挑战。
2023-11-16 cs.IT eess.SP math.IT
Utilization of Reconfigurable Intelligent Surfaces with Context Information: Use Cases
本文研究可重构智能表面在复杂无线电环境中的应用，通过控制信号反射角实现接收功率调节，并利用射线追踪仿真验证信号覆盖、频谱检测和干扰抑制三类用例及组合场景的收益。
2024-02-28 cs.NI eess.SP
Fiber neural networks for the intelligent optical fiber communications
Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）；Tsinghua University（清华大学）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心）
本文提出将光纤传输与计算功能结合的光纤神经网络及其光信号处理方法，实现信号直接在光域处理，提升计算效率与降低功耗，并通过调制格式识别任务验证了其有效性。
2024-08-07 cs.AI cs.NI eess.SP
An Iterative Interference Cancellation Algorithm for Large Intelligent Surfaces
大智能表面（LIS）概念是一种有前途的技术，旨在通过充分利用空间复用来彻底改变无线通信。尽管它的潜力，由于LIS的大小和大量的天线元件，涉及有一个分散的架构连同分布式算法，可以减少互连数据速率和计算的要求，在中央处理单元（CPU）的需要。在这篇文章中，我们解决了LIS系统中的上行链路检测问题，并提出了一个分散的架构基于面板，执行本地线性处理。我们还提供了这种架构的和速率容量，并推导出一种算法来获得均衡器，其目的是最大化的和速率容量。的性能分析，包括比较一个天真的方法的基础上减少形式的匹配滤波器（MF）的方法。实验结果表明了该算法的优越性。
2019-11-25 cs.DC cs.IT eess.SP
