Pathloss modeling of reconfigurable intelligent surface assisted THz wireless systems
针对可重构智能表面（RIS）辅助太赫兹（THz）无线系统，提出了一种解析路径损耗模型。具体而言，该模型适应太赫兹链路和RIS的特殊性。最后，我们推导出一个封闭形式的表达式，返回每个RIS反射单元的最佳相移。推导出的路径损耗模型通过广泛的电磁仿真进行验证，并有望在RIS辅助太赫兹无线系统的设计中发挥关键作用。
2021-02-17 eess.SP
Ergodic capacity analysis of reconfigurable intelligent surface assisted wireless systems
提出了一种评估可重构智能表面（RIS）辅助系统遍历能力的分析框架。此外，提供了用于EC的高信噪比和高数目的反射单元（RU）近似。最后，研究了RIS配备单个RU的特殊情况。我们的分析是通过各自的蒙特卡罗模拟，突出了所提出的框架的准确性进行验证。
2020-08-05 eess.SP
Multi-Antenna Relaying and Reconfigurable Intelligent Surfaces: End-to-End SNR and Achievable Rate
在这份报告中，我们总结了端到端的信噪比和速率的半双工，全双工，放大和转发，解码和转发中继辅助通信，以及信噪比和速率的新兴技术称为可重构智能表面。
2019-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Vision-Based Reconfigurable Intelligent Surface Beam Tracking for mmWave Communications
本文提出基于计算机视觉的可重构智能表面波束赋形算法，以降低复杂性和成本，并证明该表面可提供额外多径分量，在阻塞及视距/非视距场景中提升信道容量。
2023-10-27 eess.SP
Deep-Learning-Aided Detection for Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文提出了一种深度学习（DL）方法，用于估计和检测通过可重构智能表面（RIS）传输的信号中的符号。建议的网络利用完全连接的层来估计信道和相位角从通过RIS接收的反射信号。由于所提出的网络可以在没有任何导频信令的情况下估计和检测符号，因此该方法减少了传输所需的开销。通过这种方法实现的改进量化的误比特率，优于传统的检测器。
2020-07-27 eess.SP
Wireless 2.0: Towards an Intelligent Radio Environment Empowered by Reconfigurable Meta-Surfaces and Artificial Intelligence
我们介绍“无线2.0”：下一代无线通信网络，通过利用可重构元表面和人工智能（AI）等新兴技术，无线电环境变得可控、可编程和智能。本文特别强调了基于人工智能的计算方法，并从可重构元表面的智能无线电环境的概念概述开始。稍后，我们将详细介绍数据管理方面，通过示例进行监督学习的要求，以及通过行为进行学习的强化学习（RL）范式。最后，我们强调了许多开放的挑战和研究方向。
2020-02-23 cs.NI eess.SP
Model-Free Optimization for Reconfigurable Intelligent Surface with Statistical CSI
研究了一种单用户多输入单输出下行无线通信系统，在该系统中部署了多个可重构智能表面（RISs）来改善传播条件。我们的目标是利用统计信道状态信息（CSI）优化所有RI的相移矩阵。特别地，提出了两种无模型算法，它们适用于任何信道统计假设。数值结果表明，所提出的算法明显优于随机相移方案，特别是在信道随机性较低时。
2019-12-23 eess.SP
Intelligent Spectrum Learning for Wireless Networks with Reconfigurable Intelligent Surfaces
可重构智能表面（RIS）通过适当的相移反射期望信号，是一种提高无线通信可靠性的有效技术。然而，撞击RIS的预期信号通常与干扰信号混合，干扰信号通常是动态的和未知的。具体地，接收到的信号与干扰加噪声比（SINR）可能被从源自非预期用户的RI反射的信号降级。为了解决这个问题，我们引入了智能频谱学习（ISL）的概念，它在RIS控制器中使用经过适当训练的卷积神经网络（CNN）来帮助RIS直接从入射信号中推断干扰信号。通过利用ISL，提出了一种分布式控制算法，通过动态配置RIS元件的活动/非活动二进制状态来最大化接收SINR。仿真结果验证了深度学习提供的性能改进，并证明了所提出的ISL辅助方法的优越性。
2021-03-02 eess.SP
Applications of Reconfigurable Intelligent Surface in Smart High Speed Train Communications
可重构智能表面（RIS）是5G-Adv和6 G最有前途的技术之一。它具有低成本、低复杂度、易于部署等特点，为高速铁路智能通信的发展提供了新的契机。详细介绍了RIS辅助智能高速铁路通信的典型应用，包括抑制多普勒频移效应、解决频繁切换问题、克服高穿透损耗问题、支持高精度训练定位等。深入探讨了基于RIS的智能高速铁路通信的关键技术，包括信道测量与建模、信道估计与反馈、波束形成、网络架构、网络部署等。相信RIS打造的新型智能高速铁路基础设施与新型电磁基础设施的结合，未来将为智能高速铁路带来广阔的产业前景。
2022-12-19 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced NOMA Assisted Backscatter Communication System
研究了一种可重构智能表面（RIS）增强型非正交多址辅助后向散射通信（RIS-NOMABC）系统。建立了功率反射系数和相移的联合优化问题。针对这一非凸问题，结合交替优化、逐次凸逼近和流形优化算法，提出了一种低复杂度的求解算法。数值结果证实了所提出的RIS-NOMABC系统的性能优于无RIS的传统非正交多址辅助后向散射通信（NOMABC）系统，证明了所提出算法的可行性和有效性。
2020-12-18 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Wireless Communications: Principles, Challenges, and Opportunities
最近，在无线网络中使用可重构智能表面（RIS）来创建智能无线电环境的研究已经掀起了一阵热潮。在智能无线电环境中，表面能够以可编程的方式操纵入射电磁波的传播，以主动改变信道实现，这将无线信道变成可以优化以提高整体系统性能的可控系统块。在这篇文章中，我们提供了一个教程概述可重构智能表面（RIS）的无线通信。我们描述了可重构智能表面（RIS）的工作原理，并详细介绍了不同的候选人实现使用元表面和反射阵列。我们讨论了适用于这两种实现的信道模型，并研究获得准确的信道估计的可行性。此外，我们还讨论了RIS优化与传统MIMO阵列预编码的不同之处，突出了与这一新兴技术相关的挑战和潜在机遇。最后，我们提出了数值结果来说明的权力，一个RIS在塑造一个MIMO信道的关键属性。
2020-05-02 eess.SP
Differential Reflecting Modulation for Reconfigurable Intelligent Surface Based Communications
基于可重构智能表面（RIS）的通信已成为一种新的通信模式。本文提出了一种用于基于RIS的通信系统的差分反射调制（DRM）方案。在DRM中，信息比特由发射信号的反射图案和相位的激活排列联合携带，导致DRM可以在发射机、RIS或接收机处不需要任何信道状态信息（CSI）的情况下工作。也就是说，DRM可以释放传输过程中复杂且耗费资源的信道估计。仿真结果表明，所提出的DRM支付一个可接受的SNR损失相比，非差分调制相干检测。
2020-11-03 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-Enhanced Two-Way OFDM Communications
本文主要研究了基于可重构智能表面（RIS）增强的双向式的【形】设备到设备（D2 D）多对正交频分复用（OFDM）通信系统。具体来说，我们最大限度地提高最小双向加权和率，通过联合优化子带分配，功率分配和离散相移（PS）的设计在RIS。为了解决非凸PS设计在RIS的主要困难，我们首先制定了一个半定松弛问题，并进一步设计了一个低复杂度的解决方案，利用投影次梯度方法的PS设计。我们通过数值结果证明了所提出的设计的理想的性能增益。
2020-05-05 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Energy Efficiency in Full-duplex Communication System
本文研究了可重构智能表面辅助全双工通信系统。通过联合设计两个多天线源的有源波束形成和RIS的无源波束形成，我们的目标是最大限度地提高系统的能量效率，其中还考虑了FD系统中额外的自干扰消除功耗。我们将优化问题分为主动和被动波束形成设计子问题，并采用交替优化框架迭代求解。采用Dinkelbach方法处理有源波束形成问题中的分数阶目标函数。采用罚函数法和逐次凸逼近法进行无源波束形成设计。仿真结果表明，我们的方案的能量效率优于其他基准。
2022-05-24 eess.SP
Reconfigurable intelligent surface (RIS): Eigenvalue Decomposition-Based Separate Channel Estimation
可重构智能表面（RIS）是无线通信领域的研究热点。然而，识别，建模和估计RIS信道在多输入多输出（MIMO）系统中被认为是具有挑战性的，在最近的研究。本文提出了一种基于特征值分解（EVD）的RIS-MIMO系统的分解式信道估计框架，将级联的信道链路分离出来，并对每个链路分别进行估计。该估计基于将RIS-MIMO信道建模为锁眼MIMO系统模型。数值结果表明，所提出的估计方法具有较低的估计时间开销，同时提供较小的估计误差。
2021-11-03 eess.SP
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
Performance Analysis of Hybrid RF-Reconfigurable Intelligent Surfaces Assisted FSO Communication
光学可重构智能表面（ORIS）是一种通过大量无源反射元件精确调节信号的反射和形状来实现可重构光传播环境的新兴技术。在本文中，我们研究了ORIS辅助的双跳混合射频（RF）和自由空间光学（FSO）通信系统的性能。通过综合考虑ORIS、射频信道、大气湍流和指向误差的物理模型，推导了系统精确中断概率、渐近中断概率和误码率的解析解。数值结果表明，推导结果是准确的，与传统的RF-FSO链路相比，具有ORIS的RF-FSO链路的性能略有下降。在理论分析和仿真结果的基础上，讨论了系统设计和各参数的影响。
2022-01-21 eess.SP
Frequency Selective Reflection of Wideband Signals with Reconfigurable Intelligent Surfaces
针对RIS反射宽带信号存在带宽限制、阻碍其在下一代通信系统应用的问题，提出一种可实现宽带信号频率选择性反射的RIS配置方法。
2025-11-17 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
LLM-RIMSA: Large Language Models driven Reconfigurable Intelligent Metasurface Antenna Systems
本文提出LLM-RIMSA框架，将大语言模型与可重构智能超表面天线结合，利用LLM的跨模态推理和少样本学习动态优化RIMSA配置，在和速率上超越传统深度学习方法并降低训练开销。
2025-08-18 eess.SP
Performance Analysis for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted MIMO Systems
研究了可重构智能表面（RIS）辅助多输入多输出（MIMO）系统在给定平均错误概率和块长度下的最大可达速率。该结果由有限块长信道编码可扩展性界和基于Berry-Esseen定理、Mellin变换和互信息的逆界组成。数值计算表明，快速收敛到最大可实现的速率作为块长度的增加，也证明了信道方差是一个良好的测量回退的最大可实现的速率，由于有限的块长度。
2022-08-25 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted NOMA Empowered Integrated Sensing and Communication
本文利用可重构智能表面（RIS）的潜力，以提高雷达感知的非正交多址接入（NOMA）授权的综合传感和通信（NOMA-ISAC）网络。目标是通过联合优化有源波束形成、功率分配系数和无源波束形成，最大化最小雷达波束方向图增益。为了解决非凸问题，我们提出了一个有效的联合优化算法调用交替优化，连续凸近似（SCA）和顺序秩一约束松弛（SRCR）算法。数值结果表明，所提出的RIS辅助NOMA-ISAC系统，与所提出的方案的援助，优于RIS辅助ISAC系统没有NOMA。
2022-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
Optimizing Age of Information Through Aerial Reconfigurable Intelligent Surfaces: A Deep Reinforcement Learning Approach
我们研究了将无人机（UAV）与可重构智能表面（RIS）元件集成以被动地将物联网设备（IoTD）采样的信息中继到基站（BS）的好处。为了保持中继信息的新鲜度，以最小化期望信息量（AoI）为目标的优化问题被制定为优化无人机的高度、通信调度和RIS元件的相移。在缺乏物联网设备激活模式的先验知识的情况下，开发了邻近策略优化算法来解决这个混合整数非凸优化问题。数值结果表明，我们提出的算法优于所有其他的AoI。
2020-11-09 eess.SP
Low Complexity Adaptation for Reconfigurable Intelligent Surface-Based MIMO Systems
基于可重构智能表面（RIS）的传输技术通过适当调整大量无源反射元件的参数，为提高无线通信性能提供了一种有前途的解决方案。这封信提出了一种基于余弦相似性定理的低复杂度算法，用于适应RIS的相移，以辅助多输入多输出（MIMO）传输系统。提出了一种半解析概率方法来推导系统的理论平均误比特概率（ABEP）。此外，理论分析的有效性是通过广泛的计算机模拟支持。
2020-08-04 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RISs: Simultaneous Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文研究了同时透射和反射的可重构智能表面（STAR-RISs）。与传统的反射式RISs相比，STAR-RISs通过同时传输和反射，覆盖范围扩展到360度。提出了一种通用的STAR-RIS硬件模型。在此基础上，分析了STAR-RISs的分集增益，并与传统RISs进行了比较。数值模拟验证了分析结果，并证明了完整的多样性顺序可以实现双方的STAR-RIS。
2021-03-29 eess.SP physics.app-ph
Massive MIMO Channel-aware Decision Fusion Aided by Reconfigurable Intelligent Surfaces
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺与南拉齐奥大学）；CNIT（意大利电信与信息技术研究中心）；CentraleSupélec（中央理工-高等电力学院）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
本文提出利用大规模MIMO和可重构智能表面提升通道感知决策融合性能，设计了适用于大阵列的子最优融合规则及RIS反射系数优化准则。
2026-02-27 eess.SP
Pinching Antenna Systems versus Reconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave
本文首次对比了毫米波频段下捏合天线系统与可重构智能表面，发现RIS需极多元件才能在频谱效率上超越前者，且捏合天线系统在能效、抗硬件损伤和路径损耗方面更具优势。
2025-06-05 eess.SP
Differential Polarization Shift Keying Through Reconfigurable Intelligent Surfaces
我们提出了一种新的可重构智能表面（RIS）编码的信息传输方案的视线环境。馈入数据的RIS通过执行新颖的差分偏振移位键控来调制关于在散射波的偏振态（SoP）中从外部源发射的撞击波的信息。特别地，信息被编码在两个连续散射时隙上的SoP的变化中。所提出的方案不受无线信道中的SoP波动的影响，这允许在接收器处进行非相干检测。
2022-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Vertical Beamforming in Reconfigurable Intelligent Surface-aided Cognitive Radio Networks
在这封信中，我们研究联合应用可重构智能表面（RIS）和垂直波束形成的认知无线电网络（CRN）。在对网络进行适当建模之后，形成优化问题以联合设计次级基站（BS）处的波束成形向量和倾斜角以及RIS处的相移，目标是最大化次级网络的频谱效率。该优化问题是非凸的，因此我们提出了一种有效的求解方法，数值结果表明，增加RIS和优化辐射方向，可以显著提高CRN的性能。
2021-03-16 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
Smart Radio Environments Empowered by Reconfigurable Intelligent Surfaces: How it Works, State of Research, and Road Ahead
什么是可重构智能表面？什么是智能无线电环境？什么是元表面？元表面如何工作以及如何对其建模？如何协调通信和电磁学的数学理论？可重构智能表面在无线网络中最适合的用途和应用是什么？对于无线应用来说，最有前途的智能无线电环境是什么？目前的研究状况如何？最重要和最具挑战性的研究问题是什么？这些是我们在这个简短的作品中调查的许多问题中的一些，它有三个目标，即介绍由可重构智能表面授权的智能无线电环境的新兴研究领域，提出协调和重新统一C。E.香农的数学理论与G。格林和J. C。麦克斯韦电磁学的数学理论，并报告实用的指导方针和食谱，采用适当的物理为基础的模型的元表面在无线通信。
2020-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Power Allocation and RIS Elements Optimisation for Reconfigurable Intelligent Surfaces assisted RSMA
G Lab, School of Engineering and Informatics University of Sussex（萨塞克斯大学工程与信息学院6G实验室）
本文提出了一种在RIS辅助速率分割多址接入系统中优化RIS元件数量和功率分配的方法，通过最大化总速率并满足目标公共速率要求，提升系统性能。
2025-07-23 eess.SP
Simultaneous Communications and Sensing with Hybrid Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文利用混合可重构智能表面（HRIS）同时可调反射和信号吸收的特性，提出联合设计发射波束成形与HRIS参数的新框架，在最大化下行通信的同时保障定位覆盖，实现通信与感知一体化（ISAC）。
2024-11-14 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Computational Surfaces: When Wave Propagation Control Meets Computing
第六代（6G）无线网络的设想将涉及通信和计算的智能集成，从而满足各种应用的迫切需求。为了实现智能无线电环境的概念，可重构智能表面（RISs）是一种很有前途的技术，用于通过外部控制来提供撞击电磁信号的可编程传播。然而，传统RIS的纯反射性质在支持基于计算的应用方面引起了重大挑战，例如，基于波的计算和信号处理。为了满足未来的通信和计算需求，需要新材料来补充现有的超表面技术，使电子产品及其应用进一步多样化。在这种情况下，我们介绍了可重构智能计算表面（RICS）的概念，它是由两个可重构的多功能层：“可重构波束形成层”，负责可调信号的反射，吸收和折射，和“智能计算层”，集中在基于超材料的计算。通过探索计算超材料的最新发展趋势，RICSs有可能使联合通信和计算成为现实。我们进一步展示了两个典型的应用RICS进行无线频谱感测和保密信号处理。最后强调了RICSs的设计和操作所带来的未来研究挑战。
2022-10-03 cs.NI eess.SP
Hybrid Precoding Design for Reconfigurable Intelligent Surface aided mmWave Communication Systems
在这封信中，我们专注于混合预编码（HP）设计的可重构智能表面（RIS）辅助多用户（MU）毫米波（mmWave）通信系统。具体而言，我们的目标是最小化的接收符号和发送符号之间的均方误差（MSE），通过联合优化的模拟-数字HP在基站（BS）和在RIS的相移（PS），其中的非凸元素明智的恒定模约束的模拟预编码和PS的处理，通过诉诸梯度投影（GP）方法。我们分析证明了所提出的算法的收敛性，并通过数值结果表明所提出的设计所需的性能增益。
2019-11-29 cs.NI eess.SP
Enhancing HAP Networks with Reconfigurable Intelligent Surfaces
该研究提出基于RIS的HAP网络，用随机几何建模节点位置，推导κ-μ衰落下的覆盖率与遍历容量，经蒙特卡洛仿真验证，可提升了密集城市场景的连接与数据卸载性能。
2024-09-16 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Aided Constant-Envelope Wireless Power Transfer
可重构智能表面（RISs）通过人工重构电磁波的传播环境，被认为是提高无线网络能量和频谱效率的一种有前途的革命性硬件技术。在本文中，我们研究了RIS辅助的多用户多输入单输出（MISO）无线电能传输（WPT）系统，其中发射机配备了恒定包络模拟波束形成器。我们制定了一个新的问题，以最大限度地提高所有用户的总接收功率，通过联合优化波束形成器在发射机和在RIS的相移，受个人的最小接收功率约束的用户。我们进一步迭代地解决问题，每一步都有一个封闭形式的表达式。数值结果表明了部署RIS的性能增益和所提出的算法的有效性。
2020-06-02 eess.SP
Simultaneous Transmission and Reflection Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Full-Duplex Communications
本工作证明了一种新型的同时传输和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）在全双工（FD）辅助通信系统中的有效性。目标是通过联合设计STAR-RIS的发射功率和发射反射（T&R）系数来最小化总发射功率。为了解决非凸问题，提出了一种有效的算法，利用交替优化框架迭代优化变量。具体而言，在每次迭代中，我们驱动最佳功率设计的封闭形式表达式。采用逐次凸逼近（SCA）方法和半定规划（SDP）方法求解无源波束形成优化问题。数值结果验证了该算法的收敛性和有效性，并进一步揭示了STAR-RIS辅助FD通信在哪些场景下优于Half-Duplex和常规RIS。
2022-03-12 eess.SP
Spatially Selective Reconfigurable Intelligent Surfaces Through Element Permutation
针对标准可重构智能表面（RIS）会反射非目标入射方向信号的问题，提出一种基于阵元置换的空间选择性RIS架构，仅反射配置入射方向的信号，并通过分析验证及探讨了变体与硬件实现。
2024-03-06 eess.SP
On Spatial Multiplexing Using Reconfigurable Intelligent Surfaces
我们考虑一个上行链路多用户的情况下，并调查使用的可重构智能表面（RIS），以优化空间复用性能时，使用线性接收机。我们研究了两种不同的配方的问题，即最大化的有效秩和最大化的最小奇异值的RIS增强信道。我们采用基于梯度的优化来解决这两个问题，并比较的解决方案的总和速率时，使用线性接收机。我们的研究结果表明，所提出的标准可以用来优化的RIS，以获得有效的信道具有良好的性能，并大大提高性能，即使通过RIS的传播贡献的接收功率的一小部分。
2020-09-15 eess.SP
Performance Evaluation of Reconfigurable Intelligent Surface Assisted D-band Wireless Communication
近年来，无线数据业务的激增已经导致科学界探索使用更高的未分配频段，例如毫米波和太赫兹（0.1-10 THz）频带。然而，他们很容易堵塞障碍物铺设在收发器path. To解决这个问题，在这项工作中，使用可重构智能表面（RIS），以恢复发射机（TX）和接收机（RX）之间的链接，在D波段（110-170 GHz）进行调查。考虑RIS设计参数、TX/RX-RIS距离和RIS中心到收发器的仰角，在路径增益和容量方面评估系统性能。
2020-08-14 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced Device-to-Device Communications
本文针对RIS增强的D2D通信，提出基于CNN的DQN算法联合优化RIS位置与相移，以低复杂度最大化蜂窝与D2D网络总速率，并满足QoS要求。
2020-08-13 eess.SP
Towards Ubiquitous Positioning by Leveraging Reconfigurable Intelligent Surface
基于接收信号强度（RSS）的定位技术由于其简单的可实现性而被广泛用于无处不在的定位。然而，其准确性是有限的，因为相邻位置的RSS值可能非常难以区分。在此背景下，我们提出了由可重构智能表面（RIS）实现的新型基于RSS的定位方案。通过修改RIS的反射系数，传播通道被编程为使得相邻位置的RSS值之间的差异可以被放大以提高定位精度。新的挑战在于为高精度定位选择合适的反射系数。为了应对这一挑战，我们制定了RIS辅助定位问题，并设计了一个迭代算法来解决这个问题。通过仿真验证了所提出的定位方案的有效性。
2023-03-24 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface-assisted Networks: Phase Alignment Categories
可重构智能表面（RIS）是下一代智能无线电环境中最有前途的技术之一。应用场景包括大规模连接支持、信号增强和安全保护。分析RIS辅助网络的一个关键困难是信道性能对用户接收方向的变化很敏感。本文通过将RIS照明空间分为四类来解决这个问题：完美对齐、相干对齐、随机对齐和破坏性对齐。这四个类别涵盖了用户在RIS照明空间的整个$2$ pi立体角内可能经历的所有可能的相位对准条件。我们对这些类别进行分析，推导出中断概率和分集阶的解析表达式。仿真结果证实了所提出的分析结果的有效性。
2020-12-22 eess.SP
Control Plane for Reconfigurable Intelligent Surfaces
Aalborg University（奥尔堡大学）；National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里阿斯大学）
本文研究了可重构智能表面作为系统级网络元素所需的控制平面设计，探讨了频谱资源分配和数据平面速率选择的权衡问题。
2026-03-02 eess.SP
Localization via Multiple Reconfigurable Intelligent Surfaces Equipped with Single Receive RF Chains
可重构智能表面（RISs）的智能信号传播的考虑所产生的额外的自由度可以用于高精度定位和跟踪。在本文中，利用最近的RIS硬件架构，将一个单一的接收射频（RF）测量收集链，我们提出了一个用户定位方法与多个RIS。所提出的方法包括一个初始步骤，在每个RIS方向估计，其次是最大似然位置估计，这是初始化与最小二乘线相交技术。我们的数值结果展示了所提出的本地化的准确性，验证了我们的理论估计分析。
2022-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces assisted Communications with Limited Phase Shifts: How Many Phase Shifts Are Enough?
可重构智能表面（RIS）由于能够通过控制表面反射信号的相移来创造良好的传播条件，从而提高通信质量而受到广泛关注。然而，实际RIS只有有限的相移，这将导致性能下降。在这封信中，我们通过给出可实现的数据率的近似值来评估上行链路RIS辅助通信系统的性能，并研究有限相移对数据率的影响。特别是，我们推导出所需的数量的相移下的数据率退化约束。数值结果验证了我们的分析。
2020-01-23 cs.IT eess.SP math.IT
System-level Simulation of Reconfigurable Intelligent Surface assisted Wireless Communications System
可重构智能表面（RIS）是一种利用元表面将信号从源节点反射到目的节点的新兴技术。通过智能地重新配置超表面的电磁（EM）特性和调整反射无线电波的EM参数，RIS可以将不可控的传播环境变成人工可重构的空间，从而可以显着增加通信容量并改善系统的覆盖范围。在本文中，我们研究了远场信道中的视线（LOS）传播占主导地位。我们提出了一个天线模型，可以表征现实RIS元素的辐射模式，并考虑通过RIS从两跳路径接收的信号功率。各种场景和参数下的网络性能的系统级仿真。
2022-06-29 cs.IT eess.SP math.IT
Compressed-Sensing-Based 3D Localization with Distributed Passive Reconfigurable Intelligent Surfaces
在本文中，可编程信号传播范例，使可重构智能表面（RISs），利用高精度$3$ -维（3D）用户定位与一个单一的多天线基站。利用无源RISs的可调反射能力，我们提出了一种利用多反射无线环境的两阶段用户定位方法。在第一阶段，我们部署了一个离网压缩感知的方法，这是基于原子范数最小化，用于估计与每个RIS，这是其次，在第二阶段，由最大似然位置估计初始化的最小二乘线相交技术的到达角。数值结果显示了所提出的三维定位方法的高精度，验证了我们的理论Cramér Rao下限分析。
2022-10-27 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surfaces for 6G Systems: Principles, Applications, and Research Directions
可重构智能表面（RISs）或智能反射表面（IRSs）被认为是用于增强无线系统的频谱和/或能量效率的最有前途和革命性的技术之一。这些设备能够通过仔细调整大量低成本无源反射元件的相移来重新配置无线传播环境。在这篇文章中，我们的目标是回答四个基本问题：1）我们为什么需要RISs？2)什么是RIS？3)RIS的应用有哪些？4)相关的挑战和未来的研究方向是什么？在此基础上，提出了八个有前途的研究方向。
2021-05-02 eess.SP
Movable Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces: Moving, Interconnecting, or Both?
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出了一种结合移动性和互联性的可重构智能表面，通过联合优化波束成形、RIS配置和元件位置，提升多用户通信系统的总速率性能。
2026-01-11 eess.SP
DRL-Based Sidelobe Suppression for Multi-focus Reconfigurable Intelligent Surface
针对多用户覆盖补盲中RIS波束合成产生高旁瓣的问题，提出基于深度强化学习的远场方向图优化方法，实现4dB旁瓣抑制，提升能效并降低同信道干扰。
2023-12-24 eess.SP
Reconfigurable-Intelligent-Surface Empowered Wireless Communications: Challenges and Opportunities
可重构智能表面（Reconfigurable intelligent surfaces，RISs）是一种通过人工重构电磁波传播环境来提高无线网络频谱和能量效率的新兴硬件技术。由于在提高无线信道容量方面具有独特的优势，RISs近年来成为研究的热点。在这篇文章中，我们专注于三个基本的物理层的挑战，将RISs纳入无线网络，即信道状态信息采集，被动信息传输和低复杂性的鲁棒系统设计。我们总结了最先进的解决方案，并探讨潜在的研究方向。此外，我们还讨论了RISs的其他有前途的研究方向，包括边缘智能和物理层安全。
2020-08-17 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface: Design the Channel -- a New Opportunity for Future Wireless Networks
在本文中，我们调查国家的最先进的研究成果，在新兴领域的可重构智能表面（RIS），鉴于其潜在的显着性能增强下一代无线通信网络通过适应传播环境。重点放在几个方面的门未来的网络部署的商业可行性。全面总结了实际的硬件设计考虑和人工智能技术的广泛影响，深入展望了系统模型，用例和物理层优化技术的突出方面。
2020-10-14 cs.IT cs.NI eess.SP
