RIS-Assisted Green Secure Communications: Active RIS or Passive RIS?
可重构智能表面（RIS）是用于6G无线通信的有前途的技术之一，并且最近也被证明能够提高安全通信。然而，在基站和用户之间的反射链路中存在“双衰落”效应，因此在典型的通信场景中，被动RIS仅获得可忽略不计的保密增益。在这封信中，我们提出了一种主动RIS辅助的多天线物理层保密传输方案，其中主动RIS可以主动放大信号。我们的目标是在保密率的约束下最小化发射功率。为了解决非凸优化问题，提出了一种基于惩罚的交替最小化（AltMin）算法来优化发射机处的波束形成器和RIS处的反射矩阵。仿真结果表明，有源RIS能有效地抵抗“双衰落”效应的影响，并且比无源RIS具有更高的能量效率。
2022-12-06 cs.IT 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
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
MmWave MIMO Communication with Semi-Passive RIS: A Low-Complexity Channel Estimation Scheme
可重构智能表面（RISs）在无线通信领域受到了广泛的关注。可以控制RIS将入射波从发射器反射到接收器;这一功能被认为从根本上有助于超越5G无线技术。典型的RIS由完全无源元件组成，这需要在别处进行高维信道估计。因此，在本文中，我们提出了一个半无源的大规模RIS架构配备了只有一小部分的简化接收机单元，只有1位量化。在此基础上，提出了一种基于交替方向乘法器（ADMM）的方法，在无源RIS单元上恢复训练信号，然后结合信道稀疏化和广义近似消息传递（GAMP）算法得到全局信道。我们提出的方案利用了稀疏性和低秩属性的信道在联合空间-频率域的宽带毫米波多输入多输出（MIMO）通信系统。仿真结果表明，该算法可以显着减少所需的导频信号进行准确的信道估计，并优于以往的方法，即使在更少的接收单元。
2021-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Active-Passive Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Multi-User MISO Systems
我们考虑了一个多用户多输入单输出（MISO）通信系统，它是由一个混合的主被动可重构智能表面（RIS）的辅助。与传统的无源RIS不同，混合RIS配备了一些有源元件，能够反射和放大入射信号，以显着提高系统性能。面向公平性的设计，我们最大限度地提高所有用户之间的最小速率，通过联合优化发射波束形成向量和RIS反射/放大系数。结合块坐标上升和逐次凸逼近的工具，具有挑战性的非凸问题有效地解决了一个低复杂度的迭代算法。数值计算结果表明，一个混合的RIS与4个有源元件的总50个元素与-1 dBm的功率预算提供了高达80%的改善所考虑的系统，而实现了一个完全被动的RIS只有27%。
2022-03-18 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
NCR vs. Passive/Active RIS: How Much NCR Amplification is Required to Beat RIS?
Bilkent University（比尔肯特大学）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究NCR与RIS在SNR上的权衡，发现NCR通过足够放大可超越RIS，其性能受限于中继链路噪声，而RIS的SNR随元素数增加无限制。
2026-03-20 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
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
STAR-RIS Assisted SWIPT Systems: Active or Passive?
本文研究 STAR-RIS 辅助的 SWIPT 系统中主动与被动架构的性能差异，通过联合优化 AP 和 STAR-RIS 波束成形以最小化功耗，发现小孔径下主动架构更优，而相同功率预算下被动架构更具优势。
2024-12-23 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
Hybrid Active-Passive RIS Transmitter Enabled Energy-Efficient Multi-User Communications
针对下行多用户通信，提出混合有源-无源RIS发射机架构，通过联合模式调度、波束赋形与功率分配最大化能效，并给出穷举与低复杂度Big-M算法。
2024-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Iterative Detection and Decoding for Multiuser Systems and MMSE Refinements with Active or Passive RIS
提出一种用于有源或无源RIS辅助多用户多天线系统的迭代检测与解码方案，通过MMSE细化LLR与软干扰消除，在块衰落信道下显著提升系统容量和误码率。
2024-12-14 cs.IT eess.SP math.IT
Exploring Hybrid Active-Passive RIS-Aided MEC Systems: From the Mode-Switching Perspective
提出一种反射单元可在主动与被动模式间灵活切换的混合RIS辅助MEC系统，通过基于交替优化的迭代算法最小化总成本以实现延迟与能耗折中，显著优于现有算法。
2024-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
Fairness Enhancement of UAV Systems with Hybrid Active-Passive RIS
本文研究混合有源-无源RIS辅助的无人机通信系统公平性优化，通过联合优化无人机位置/轨迹、波束成形和RIS系数最大化最小用户速率，并提出基于块坐标上升和逐次凸近似的高效算法，数值结果验证混合RIS相比无源RIS显著提升最小速率。
2023-09-20 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
RIS-ADMM: A RIS and ADMM-Based Passive and Sparse Sensing Method With Interference Removal
Southeast University（东南大学）；Fudan University（复旦大学）；Shanghai Dianji University（上海电机学院）；Qingdao University（青岛大学）
本文提出RIS-ADMM方法，利用RIS和ADMM迭代框架结合原子范数最小化，在无线接入点干扰下实现低复杂度、高精度的无源DOA估计。
2024-02-21 cs.AI cs.IT eess.SP
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
Enhancing Spectrum Sensing via Reconfigurable Intelligent Surfaces: Passive or Active Sensing and How Many Reflecting Elements are Needed?
本文将主动 RIS 引入频谱感知以克服“双重衰落”效应，分别针对被动和主动 RIS 构建最大化检测概率的优化问题，并提出一阶段和两阶段优化算法及上下界推导，仿真表明该算法能用更少的反射单元或天线实现接近1的检测概率。
2023-10-22 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Active and Passive Information Transfer for RIS-Aided MIMO Systems: Iterative Decoding and Evolution Analysis
National Key Lab. on Wireless Communi., University of Electronic Sci. and Tech. of China, Chengdu, China（电子科技大学，无线通信国家重点实验室）
本文提出了一种RIS辅助MIMO系统中同时主动和被动信息传输方案，通过迭代解码和进化分析提升总速率性能。
2023-05-01 cs.IT 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
Coexisting Passive RIS and Active Relay Assisted NOMA Systems
提出共存无源RIS与有源DF中继辅助的NOMA传输框架，设计H-NOMA与F-NOMA协议，通过AO与JO算法联合优化功率分配与波束成形，显著提升系统性能与速率公平性。
2024-03-22 cs.IT eess.SP 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
On the Energy-Efficiency Trade-off Between Active and Passive Communications with RIS-based Symbiotic Radio
本文研究基于RIS的共生无线电系统中主动与被动通信间的能效折中，通过联合优化波束成形与功率分配构建非凸优化问题，并采用交替优化与逐次凸逼近算法求解能效区域的Pareto边界。
2023-05-23 cs.ET 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
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
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
To Reflect or Not To Reflect: On-Off Control and Number Configuration for Reflecting Elements in RIS-Aided Wireless Systems
针对RIS双重衰落与高功耗问题，提出反射单元开关机制，通过交替优化算法最大化无源/有源RIS能量效率，并分析功率预算下的单元数量配置。
2023-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
Active RISs: Signal Modeling, Asymptotic Analysis, and Beamforming Design
可重构智能表面（RISs）已成为未来6 G网络的候选技术。然而，由于“乘性衰落”效应，现有的无源RISs在具有强直接链路的环境中仅实现可忽略的容量增益。在本文中，积极的RISs的概念进行了研究，以克服这一根本性的限制。与现有的无源RISs反射信号而不放大不同，有源RISs可以通过集成到其元件中的放大器放大反射信号。为了表征信号放大并纳入有源元件引入的噪声，我们通过对制造的有源RIS元件的实验测量来验证有源RIS的信号模型。基于已验证的信号模型，提出了有源RIS辅助的多用户多输入单输出（MU-MISO）系统的和速率最大化问题，并提出了一种联合发射预编码和反射波束形成算法来解决该问题。仿真结果表明，在典型的无线系统中，现有的无源RISs只能实现3%的和速率增益，而有源RISs可以实现62%的和速率增益，从而克服了“乘性衰落”效应。最后，研制了一台64单元有源RIS辅助无线通信样机，并通过外场试验验证了有源RIS的显著增益。
2022-12-31 cs.AR cs.IT cs.SY
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
Unsupervised Learning for Passive Beamforming
可重构智能表面（RIS）是近年来兴起的一种提高无线通信系统能量和频谱效率的新技术。然而，反射单元相移的单位模约束使得最优无源波束形成方案的设计成为一个具有挑战性的问题。传统的方法是使用半定松弛（SDR）技术来找到次优解，然而由此产生的次优迭代算法通常会导致高复杂度，因此不适合实时实现。受此启发，我们提出了一种用于RIS辅助系统中无源波束形成设计的深度学习方法。特别是，使用无监督学习机制离线训练定制的深度神经网络，在线部署时能够进行实时预测。仿真结果表明，该方法保持了大部分的性能，同时显着降低了计算复杂度相比，基于SDR的方法。
2020-01-20 cs.IT eess.SP math.IT
Secrecy Capacity Maximization for a Hybrid Relay-RIS Scheme in mmWave MIMO Networks
混合中继反射智能表面（HR-RIS）是近年来提出的一种有效的解决方案，可以克服传统全无源反射表面的双重路径损耗和有限的波束形成分集。这促使我们研究HR-RIS在提高多天线窃听存在的毫米波多输入多输出（MIMO）系统的保密容量中的应用。通过交替优化来解决RIS处的发射波束形成器和中继反射系数的联合优化。在所提出的解决方案中，一个封闭形式的表达式，在发射机的最佳发射波束形成器推导出，并提出了一种基于粒子群优化的元启发式解决方案，以优化在HR-RIS的有源和无源元件。仿真结果表明，在不同的场景下，HR-RIS提供了显着的改进，在保密能力相对于传统的被动反射表面。
2022-05-27 cs.ET cs.IT math.IT
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
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Energy Efficiency in D2D Communication Network
在这封信中，联合功率控制的D2D用户和被动波束成形的可重构智能表面（RIS）的RIS辅助设备到设备（D2D）通信网络的研究，以最大限度地提高能源效率。该非凸优化问题分为两个子问题，即无源波束形成和功率控制。两个子问题交替优化。首先，我们解耦的基础上的拉格朗日对偶变换的RIS的无源波束形成。这个问题是用分式规划来解决的。然后利用Dinkelbach方法对功率控制进行优化。通过迭代求解这两个子问题，我们得到了联合优化问题的一个次优解。数值实验结果验证了该算法的有效性，可以显著提高D2D网络的能量效率。
2020-06-18 cs.IT eess.SP math.IT
Over-the-Air Interference Nulling Using Passive RIS for Two-Way K-User Interference Channel
School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院）；Hunan Institute of Technology（湖南工学院）
研究双向K用户干扰信道借助无源RIS实现无干扰传输的问题，利用无线信道高维随机特性，在凸几何框架下建立条件，刻画不完美信道信息影响，验证理论，为解决该信道干扰问题提供方法。
2026-07-27 cs.IT math.IT
Hybrid RIS With Sub-Connected Active Partitions: Performance Analysis and Transmission Design
本研究提出新型混合RIS结构，其中至少一个反射子表面采用子连接有源设计，通过联合优化发射和RIS波束赋形权重，在满足功耗约束下提升多用户下行链路的能量效率，并分析渐近信噪比，揭示性能权衡。
2025-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Active Element Selection in RIS-aided Massive MIMO Systems
针对有源RIS辅助M-MIMO系统，提出基于LDT和FP的EE优化与有源元件选择方案，以更少元件实现较完全无源RIS最高120%的EE提升。
2024-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Active Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surface with Hybrid Transmitting and Reflecting Mode
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；University of Macau（澳门大学）
本文提出了一种具有混合发射和反射模式的主动非对角可重构智能表面，通过统一优化框架提升多用户通信系统的总速率。
2026-04-15 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RIS-Enabled Multi-Path Beam Routing with Passive Beam Splitting
本文研究多STAR-RIS辅助通信系统的多路径波束路由问题，通过联合优化有源波束成形、功率分配及STAR-RIS的幅相参数，结合图论团方法求解路径选择，实现接收功率提升，性能优于传统仅反射式RIS波束路由。
2025-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Active RIS-Assisted MIMO-OFDM System: Analyses and Prototype Measurements
本研究开发了符合5G新无线电标准的有源RIS辅助MIMO-OFDM原型，实验证明有源RIS在提升MIMO性能方面优于无源RIS，凸显其实际应用价值。
2023-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Reflection Modulation
可重构智能表面（RIS）授权的通信已经成为一个新的概念，用于定制未来的无线环境中的成本和能源效率的方式。然而，由于双路径损耗，现有的完全无源RIS系统，纯粹反射入射信号到优选的方向，在某些条件下获得了不令人满意的性能改善，超过传统的无线网络。为了克服这一瓶颈，我们提出了一种新的传输方案，命名为混合反射调制（HRM），利用有源和无源反射元件在RIS及其组合，这使得能够传达信息，而不使用任何射频（RF）链。在HRM方案中，使用附加功率放大器的有源反射元件能够放大和反射输入信号，而剩余的无源元件可以简单地反射具有适当相移的信号。基于这种新的传输模型，我们得到了一个上界的平均比特错误概率（ABEP），并推导出系统的可达速率使用信息论的方法。此外，全面的计算机模拟进行证明所提出的HRM计划优于现有的全无源，全有源和反射调制（RM）系统。
2022-11-16 cs.IT eess.SP math.IT
Dual-polarized RIS versus dual-polarized network-controlled repeater
Bilkent University（比尔肯特大学）
该研究对比了双极化RIS与双极化NCR的可达速率性能，建立统一分析框架推导闭式速率表达式，发现RIS适用于短距、大阵列场景，NCR更适合长距部署。
2026-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
Quantum Sensing Based Joint 3D Beam Training for UAV-mounted STAR-RIS Aided TeraHertz Multi-user Massive MIMO Systems
太赫兹（THz）系统能够支持超高数据率，这要归功于大带宽，以及利用高增益波束成形来对抗高路径损耗的潜力。本文提出了一种新的量子感知（鬼成像（GI））的波束训练的同时发射和反射可重构智能表面（STAR RIS）辅助太赫兹多用户大规模MIMO系统。我们首先通过围绕5G下行信号进行GI，以获得包括用户和障碍物在内的环境的3D图像。根据这些信息，我们计算出的最佳位置的无人机安装STAR所提出的算法。因此，可以执行基于位置的波束训练。为了提高波束形成增益，我们进一步结合信道估计，提出了一种半被动结构的STAR和模糊消除方案，用于分离的信道估计。从而避免了级联信道估计中可能影响最优无源波束形成的模糊性。然后执行最佳主动和被动波束成形，并启动数据传输。联合研究了所提出的BS子阵列和子STAR空间复用架构、最佳有源和无源波束成形、数字预编码以及UAV安装的STAR的最佳位置，以最大化用户的平均可实现和速率。此外，云无线电接入网络（CRAN）结构的5G下行链路信号被提出用于具有增强分辨率的GI。仿真结果表明，该方案有效地实现了波束训练和分离信道估计，与STAR随机相位工作时相比，频谱效率显著提高。
2022-12-15 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Aided Multiuser MIMO-OFDM with Linear Precoding and Iterative Detection: Analysis and Optimization
在本文中，我们考虑了一个可重构的智能表面（RIS）辅助上行链路多用户多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统，其中接收机被假定为进行低复杂度的迭代检测。我们的目标是通过联合设计发射机的预编码器和RIS的无源波束形成来最小化总发射功率。这个问题可以从信息论的角度来解决。但是这种信息理论方法可能涉及过高的复杂度，因为指定上行链路多用户信道的容量区域的速率约束的数量在用户数量中是指数的。为了避免这个困难，我们制定的迭代接收机的设计问题的约束下的最大迭代次数和目标比特出错率的用户。为了解决这个具有挑战性的问题，我们提出了一个groupwise连续干扰消除（SIC）的优化方法，其中用户的信号被解码和消除在一个组的方式。提出了一种启发式用户分组策略，并采用交替优化技术迭代求解预编码和被动波束赋形子问题。具体而言，对于预编码子问题，我们采用分式规划将其转化为凸问题;对于无源波束形成子问题，我们采用逐次凸逼近来处理RIS的单位模约束。我们表明，建议groupwise SIC方法具有显着的优势，在性能和计算复杂性，与同行的方法相比。
2022-08-30 cs.IT eess.SP math.IT
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
Reconfigurable Intelligent Surfaces and Metamaterials: The Potential of Wave Propagation Control for 6G Wireless Communications
无线通信网络的未来6 G将不得不满足日益苛刻水平的多种要求，无论是单独还是以小组组合的方式。这种趋势刺激了最近的收发器硬件架构和新的无线连接概念的研究活动。在新兴的无线硬件体系结构中，有可重构智能表面（RIS），其是具有集成电子电路的人造平面结构，所述集成电子电路可以被编程以在各种各样的功能中操纵输入的电磁（EM）场。在无线网络中嵌入RISs是一种革命性的手段，可以将任何自然的被动无线通信环境转变为主动环境。这可以通过将成本有效且易于涂覆的RI部署到环境的物体（例如，建筑物立面和室内墙壁/天花板），从而为各种无线联网目标的范围提供增加的环境智能。在本文中，我们首先提供了一个简短的历史波传播控制的光学和声学，并概述了两个代表性的室内无线试验在2.47 GHz的空间电磁调制与无源离散RIS。第一次试验可以追溯到2014年，展示了高度精确的时空聚焦和调零的可行性，而最近的第二次试验表明，无源RISs可以丰富多径散射，从而实现吞吐量提升的通信链路。出于对智能电磁波传播调制的RIS潜力的最新研究兴奋，我们描述了RIS硬件架构的现状，并提出了RIS设计和RIS授权的6 G无线通信的关键开放挑战和未来的研究方向。
2020-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
Electromagnetic Interference Cancellation for RIS-Assisted Communications
针对RIS辅助通信中反射电磁干扰问题，本文利用EMI时域结构并结合RIS被动波束赋形提出一种新型干扰消除方案，仿真表明其在平均SINR和中断概率上优于基准方案，尤其在EMI功率与信号功率相当时效果显著。
2023-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Comparison Between A Simple Full-Duplex Multi-Antenna Relay And A Passive Reflecting Intelligent Surface
本文研究配备模拟移相器和被动自干扰消除的单RF链全双工多天线中继，推导并比较其与被动RIS系统的可达数据速率及能效，结果表明该中继系统在中小规模天线和能效上均显著优于RIS辅助系统。
2023-09-13 cs.IT math.IT
A Robust Deep Learning-Based Beamforming Design for RIS-assisted Multiuser MISO Communications with Practical Constraints
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Zhejiang University（浙江大学）
近年来，可重构智能表面（RIS）已成为一种很有前途的技术，以改善无线通信。它通过控制可重构的无源元件，以较少的硬件成本和较低的功耗来引导入射信号，以创造一个良好的传播环境。在本文中，我们考虑了一个RI辅助的多用户多输入单输出下行链路通信系统。我们的目标是最大化的加权和速率的所有用户通过联合优化的主动波束形成在接入点和被动波束形成向量的RIS元素。与大多数现有的作品，我们认为更实际的情况下，离散相移和不完善的信道状态信息（CSI）。具体来说，对于离散相移和理想CSI的情况下，我们首先开发了一个深度量化神经网络（DQNN），同时设计的主动和被动波束形成，而大多数报道的作品设计他们交替。然后，我们提出了一种改进的结构（I-DQNN）的基础上DQNN简化参数的决策过程时，每个RIS元素的控制位大于1位。最后，我们提出的两个DQNN为基础的算法的情况下，离散相移和不完美的CSI被认为是同时。仿真结果表明，这两种基于DQNN的算法在理想CSI情况下具有比传统算法更好的性能，在不理想CSI情况下也具有更好的鲁棒性。
2021-11-12 cs.IT cs.LG eess.SP
On the Capacity Region of Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Symbiotic Radios
本文研究RIS辅助共生无线电系统中的乘性多址接入信道容量区域，在被动反射约束下刻画了容量边界，并揭示了最优信号分布特性及幅度调整对容量的增益。
2024-04-26 cs.IT math.IT
Design and Practical Validation of a Novel Modulation Scheme for RIS Detection and Identification
Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Ruhr-University Bochum（鲁尔大学波鸿分校电气与信息工程学院）
本文提出了一种新型调制方案，通过减少误检和虚警概率来提高RIS检测的可靠性，结合被动波束成形增益和被动波束扫描扩展角域检测范围。
2026-08-04 cs.IT eess.SP math.IT
Active Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications
可重构智能表面（RIS）是一种很有前途的解决方案，以可控的方式重新配置无线环境。为了补偿RIS辅助链路中的双衰落衰减，传统上在RIS处部署大量的无源反射元件（RE），导致大的表面尺寸和相当大的电路功耗。在本文中，我们提出了一种新型的RIS，称为有源RIS，其中每个RE由有源负载（负电阻）辅助，该有源负载反射并放大入射信号，而不是像无源RIS那样仅反射具有可调相移的入射信号。因此，对于RIS处的给定功率预算，可以通过增加活动RE的数量以及放大入射信号来实现增强的RIS辅助链路。我们考虑使用一个主动RIS的单输入多输出（SIMO）系统。然而，它会无意地放大RI相关噪声，因此所提出的系统必须平衡接收信号功率最大化与接收器处的RI相关噪声最小化之间的冲突。为了实现该目标，必须优化RIS处的反射系数矩阵和接收器处的接收波束成形。提出了一种交替优化算法来求解该问题。具体地说，接收波束形成是基于线性最小均方误差（MMSE）准则的封闭解得到的，而反射系数矩阵是通过求解一系列序贯凸逼近（SCA）问题得到的。仿真结果表明，在相同的功率预算下，所提出的有源RIS辅助系统比传统的无源RIS辅助系统具有更好的性能。
2021-03-01 cs.IT math.IT
Microwave Linear Analog Computer (MiLAC) for Simultaneous Active and Passive Beamforming
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出一种双功能微波线性模拟计算机(MiLAC)框架，使其在实现主动波束赋形的同时，可作为可重构智能表面(RIS)进行被动波束赋形，并给出了最优重构策略及主动与被动速率之间的基本权衡极限。
2026-09-24 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted OFDM Relaying: Subcarrier Matching with Balanced SNR
该文研究了一种基于可重构智能表面（RIS）的OFDM中继系统，并在两种情况下研究了RIS无源波束形成和子载波匹配的联合设计，其中Case-I忽略了源-RIS-目的信号，Case-II利用该信号进行速率增强。我们制定了一个混合整数非线性规划（MINIP）的问题，最大限度地提高所有子载波的总和可实现的速率，通过联合优化被动波束形成和子载波匹配。为了解决这个问题，我们首先开发了一个分支定界（BNB）为基础的交替优化算法，以获得一个接近最优的解决方案。在此基础上，提出了一种低复杂度的基于凸差惩罚的算法和学习优化方法。最后，仿真结果表明，RIS辅助OFDM中继系统实现了一个实质性的可实现的速率增益相比，没有RIS，因为RIS重铸子载波匹配和平衡的信噪比（SNR）之间的不同子载波对。
2022-10-05 cs.IT eess.SP math.IT
