Reconfigurable Intelligent Surface-Empowered MIMO Systems
本文展望了可重构智能表面（RIS）在未来MIMO系统中的应用优势，并指出了后续研究方向。
2023-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Eigenvalues and Effective Degrees of Freedom of Reconfigurable Intelligent Surfaces
可重构智能表面（RIS）作为下一代无线通信的候选技术，近年来引起了学术界和工业界的广泛研究兴趣。然而，只有有限的知识，已获得的信道本征值特性和自由度（DoF）的系统包含RIS。在本文中，我们专注于无线通信系统的发射机和接收机都分别配备了RIS。特征值，如他们的总和和个人的行为，研究了RIS的相关矩阵和复合信道矩阵，包括两个RIS和无线信道。此外，有效自由度（EDoF）的概念，即，对于具有RIS能力的系统，重新考虑了积极地有助于传送信息的子信道的数量。分析和数值结果表明，EDOF取决于各种因素，包括工作信噪比，RISs的物理参数，和传播环境。
2021-10-15 cs.ET cs.IT math.IT
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
Overhead-Aware Design of Reconfigurable Intelligent Surfaces in Smart Radio Environments
可重构智能表面已成为未来无线网络的一项有前途的技术。考虑到通常使用大量反射元件，并且表面没有信号处理能力，主要挑战是应对估计信道状态信息和向表面报告优化相移所需的开销。这个问题还没有解决以前的作品，没有明确考虑在资源分配阶段的开销。本文的工作旨在填补这一空白，开发一个开销感知的资源分配框架的无线网络中，可重构的智能表面用于提高通信性能。一个开销模型的开发和纳入系统的速率和能源效率，然后优化相对于可重构智能表面的相移，发送和接收滤波器，以及用于通信和反馈阶段的功率和带宽的表达式。同时，还实现了速率和能量效率的双目标最大化。所提出的框架允许表征优化的无线电资源和网络中的可重构智能表面的相关开销之间的权衡。
2020-09-20 cs.IT 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
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
Fluid Reconfigurable Intelligent Surfaces: Joint On-Off Selection and Beamforming with Discrete Phase Shifts
本文提出流体可重构智能表面（FRIS）范式，通过动态选择子单元实现位置重构，联合优化单元选择与离散相移以最大化SU-SISO系统可达速率，基于CEO框架设计迭代算法，仿真显示其性能显著优于传统RIS。
2025-03-18 cs.IT math.IT
Bit Error Rate Analysis for Reconfigurable Intelligent Surfaces with Phase Errors
在本文中，我们分析了可重构智能表面（RIS）使能通信系统的量化信道相位补偿在瑞利衰落信道的错误概率。推导了接收信号幅度的概率密度和特征函数，并用于计算出错率的精确表达式。所得到的表达式是通用的，因为它们适用于任意数量的反射元件N和量化级别L。我们引入了一个精确的渐近分析，在高信噪比（SNR）制度，从我们证明，特别是，多样性的顺序是N/2时，L=2和N时，L >2。理论框架和研究结果进行了验证与蒙特卡洛模拟的帮助。
2021-01-08 cs.IT math.IT
MIMO Interference Channels Assisted by Reconfigurable Intelligent Surfaces: Mutual Coupling Aware Sum-Rate Optimization Based on a Mutual Impedance Channel Model
研究了多用户多输入多输出干扰网络中存在多个可重构智能表面的问题。整个系统是通过使用一个基于电路的模型的发射机，接收机和RIS。这是通过利用互阻抗的电磁工具来获得的，互阻抗解释了信号传播和紧密间隔的散射元件之间的互耦合。提出了一种迭代的、可证明收敛的优化算法，该算法最大化RI辅助多用户干扰信道的和速率。数值结果表明，在优化阶段考虑单元间的互耦，可以提高和速率。
2021-02-14 cs.IT math.IT
Design and Optimization of Reconfigurable Intelligent Surfaces Using the PEEC Method
本工作提出将PEEC方法作为RIS辅助无线链路电磁分析的强大工具，并可与优化算法集成以优化无线通信网络。
2024-04-28 cs.IT math.IT
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
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
Reconfigurable Intelligent Surfaces Empowered Cooperative Rate Splitting with User Relaying
协作速率分割（CRS）是建立在速率分割多址接入（RSMA）和机会用户中继基础上的一种传输策略，可以提高多天线广播信道的用户公平性和频谱效率。为了进一步提高其性能，CRS和可重构智能表面（RIS）的相互作用进行了研究。提出了一种新的基于RIS的CRS传输框架，并研究了相应的资源分配问题，以最大化用户间的最小速率。然后，提出了一种替代的优化算法来迭代地优化发射波束成形、公共速率分配和RIS阶段。数值结果表明，所提出的RIS辅助CRS传输框架显着提高频谱效率相比，其非合作的同行和其他计划没有RIS。
2022-08-08 cs.IT math.IT
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
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
Reconfigurable Intelligent Surface With Energy Harvesting Assisted Cooperative Ambient Backscatter Communications
采用可重构智能表面（RIS）辅助后向散射发射机，可以提高协作环境后向散射通信（CABC）的性能。由于RIS功耗是一个不可忽略的问题，我们考虑一个RIS辅助CABC系统，其中RIS与能量收集电路不仅可以反射信号，而且还可以收集无线能量。我们研究的传输设计问题，以尽量减少RIS的功耗与服务质量的约束，主动和反向散射传输。该优化问题是一个混合整数非凸规划问题，是NP-困难的。针对这一问题，提出了一种基于块坐标下降、半定松弛和乘子交替方向法的算法。仿真结果验证了该算法的有效性。
2022-09-07 cs.IT 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
Autonomous Reconfigurable Intelligent Surfaces Through Wireless Energy Harvesting
在本文中，我们研究了可重构智能表面（RIS）的潜力，从信息信号中收集的能量提供动力。与有源继电器相比，此功能可能是获得RIS技术低功耗优势的关键。我们首先确定了主要的RIS功耗组件，然后提出了一个能量收集和功耗模型。此外，我们制定和解决的问题，最佳RIS的位置连同其元素的幅度和相位响应的调整，以最大限度地提高信噪比（SNR），同时收获足够的能量，其操作。最后，数值结果验证了自主操作的潜力，并揭示了功耗值的范围，使它。
2021-05-01 cs.IT math.IT
Evaluating the Performance of Reconfigurable Intelligent Base Stations through Ray Tracing
本文利用SIONNA射线追踪模块评估可重构智能基站（RIBS）性能，发现在优化功率和RIS配置以最大化频谱效率时，射线追踪预测优于统计模型，凸显了特定位置建模的潜力。
2025-07-11 cs.IT math.IT
Physical Layer Security over Fluid Reconfigurable Intelligent Surface-assisted Communication Systems
Aalto University（阿尔托大学）；University of Granada（格拉纳达大学）；University College London（伦敦大学学院）；Yonsei University（延世大学）；Universidad de Valladolid（巴利亚多利德大学）
针对FRIS辅助的下行窃听场景，推导空间相关下SOP与ASC的解析界，证明部分激活的FRIS可显著提升物理层安全性能。
2025-09-29 cs.IT math.IT
Enabling mmWave Communications with VCSEL-Based Light-Emitting Reconfigurable Intelligent Surfaces
Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）；University of Ioannina and FORTH（约阿尼纳大学与研究所）；James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院）
本文提出一种集成VCSEL的光发射可重构智能表面（LeRIS）架构，利用VCSEL的高方向性和双模多样性，通过三个VCSEL源实现用户定位与毫米波通信的联合支持，验证了其在6G无线环境中的可行性。
2026-03-16 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Cascaded Reconfigurable Intelligent Surface Networks
可重构智能表面（RIS）已经被提出作为实现智能无线电环境的概念的解决方案，其中可以确保不间断的覆盖和极高的服务质量。在本文中，假设多个RIS部署在传播环境中，不完美的相位估计的影响下的级联RIS网络的性能进行了评估。具体来说，我们推导出封闭形式的表达式中断概率，遍历容量和平均符号错误概率，可以用来评估所提出的网络的覆盖范围，以及平均容量和数据传输精度。最后，我们通过仿真验证推导出的表达式，并表明，通过选择正确的参与RIS的数量，级联RIS网络可以优于一个单一的RIS辅助系统，有效地扩展网络的覆盖范围。
2022-05-09 cs.IT math.IT
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
Reconfigurable Intelligent Surface-Enabled Channel Signature Modulation
本文提出RIS-CSM，一种用于可重构智能表面的轻量级索引调制方案，通过分组二进制反射生成信道签名嵌入信息，实现简单信道估计和可扩展频谱效率，并推导了错误概率上界和容量分析，仿真验证了理论。
2025-10-16 cs.IT math.IT
Asymptotic Achievability of the Cramér-Rao Lower Bound of Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Communication Systems
在可重构智能表面辅助毫米波系统中，为了实现主被动联合波束形成增益，需要对反射级联信道进行精确估计。在文献中已经提出了许多策略来解决这个问题。然而，这种估计的Cramér-Rao下限（CRLB）是否可以实现仍然是不确定的。为了填补这一空白，我们首先利用离散傅立叶变换矩阵和克罗内克积的性质，将信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题。然后，一个联合的典型性为基础的估计器被用来执行的信号恢复任务。我们表明，通过数学证明和数值模拟，在这封信中提出的解决方案实际上可以渐近实现CRLB。
2021-09-21 cs.IT math.IT
Beyond Max-SNR: Joint Encoding for Reconfigurable Intelligent Surfaces
研究了一种由可重构智能表面（RIS）辅助的通信链路，其中发射机可以通过有限速率控制链路来控制RIS的状态。以前的工作大多假设一个固定的RIS配置，而不管传输的信息。与此相反，这项工作推导出信息理论的限制，并证明了容量是通过一个方案，联合编码的信息中发送的信号，以及在RIS配置。此外，提出了一种新的信令策略，分层编码的基础上，使实际的连续消除型解码在接收机。数值实验表明，标准的最大信噪比方案，固定的RIS的配置，以最大限度地提高接收机的信噪比（SNR）是严格次优的，并优于所提出的策略在所有实际的SNR水平。
2019-11-21 cs.IT math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface assisted Multi-user Communications: How Many Reflective Elements Do We Need?
由多个反射元件组成的可重构智能表面（RISs）是一种很有前途的技术，以提高通信质量，因为它们可以创造有利的传播条件。在这封信中，我们的反射元件的数量和系统的和速率在RIS辅助的多用户通信的基本关系的特征。从以前的工作中可以看出，接收信噪比（SNR）可以随RIS反射元件的平方数线性增加，但多少元件才足以提供可接受的系统和速率仍然是一个悬而未决的问题。为此，我们推导出渐进容量与迫零（ZF）预编码，然后讨论需要多少反射元件，使系统的总速率的能力的比率可以超过一个预定义的阈值。数值结果验证了我们的分析。
2020-12-19 cs.IT math.IT
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
Expectation-Maximization Learning for Wireless Channel Modeling of Reconfigurable Intelligent Surfaces
信道建模是设计和评估可重构智能表面（RIS）辅助通信性能的关键问题。基于学习的方法表征无线电环境的潜力的启发下，我们提出了一种通用的方法来建模的RIS端到端的等效信道使用无监督的期望最大化（EM）学习算法。我们表明，通过两个$m$分布的简单混合进行的基于EM的近似足以准确地近似等效信道，同时允许将关键方面纳入RIS的信道建模中，例如空间信道相关性、相移误差、任意衰落条件以及直接和RIS信道的共存。建议的分析框架的基础上，我们评估的中断概率在不同的设置RIS的信道特征，并确认这种方法的优越性相比，最近的结果在文献中。
2021-08-10 cs.IT math.IT
Single-RF Multi-User Communication Through Reconfigurable Intelligent Surfaces: An Information-Theoretic Analysis
可重构智能表面（RIS）通常用于多用户系统中，以减轻有源发射机之间的干扰。与此相反，本文研究了设置与传统的有源编码器以及被动编码器调制的RIS的反射模式。因此，RIS服务于提高活动编码器的速率和实现来自第二编码器的通信的双重目的。的容量区域的特点，和信息理论的见解，关于两个编码器的速率之间的权衡来自专注于高和低功率制度。
2021-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
Rayleigh Fading Modeling and Channel Hardening for Reconfigurable Intelligent Surfaces
任何无线技术的实际性能评估都需要使用反映其主要特性的信道模型。独立同分布的瑞利衰落信道模型一直是（现在仍然是）散射环境中多天线技术理论研究的基础。这封信表明，这样的模型是不是物理上出现时，使用可重构的智能表面（RIS）与矩形几何形状，并提供了一种替代的物理上可行的瑞利衰落模型，可用作基线时，评估RIS辅助通信。该模型用于重新审视RIS的基本属性，例如，空间相关矩阵的秩和信道硬化。
2021-01-02 cs.IT eess.SP math.IT
SimRIS Channel Simulator for Reconfigurable Intelligent Surface-Empowered Communication Systems
可重构智能表面（RIS）辅助通信通过提供优化通信系统性能的新方式而成为第六代（6G）无线网络的潜在使能器之一。本文旨在填补一个重要的空白，在公开文献中提供一个准确的，源，广泛适用的RIS信道模型毫米波频率。我们的模型不仅适用于各种室内和室外环境，还包括存在RIS时无线传播的物理方面以及各种实际的5G信道建模问题。本文还介绍了开放源代码的SimRIS信道模拟器，用于RIS辅助通信系统的计算机仿真。
2020-08-30 cs.IT eess.SP math.IT
On the Path-Loss of Reconfigurable Intelligent Surfaces: An Approach Based on Green's Theorem Applied to Vector Fields
在本文中，我们介绍了一个基于物理的分析表征的自由空间路径损耗的无线链路中存在的可重构智能表面。所提出的方法是基于矢量推广的格林定理。所得到的路径损耗模型可以应用于二维均匀化超颖表面，这是由亚波长散射元件，并在反射或透射模式下操作。的路径损耗制定在一个可计算的积分，取决于传输距离，无线电波的偏振，表面的大小，和所需的表面变换。在两个渐近制度，是代表远场和近场部署的封闭形式的表达式。基于所提出的方法，几个设计参数和操作制度的影响。
2020-07-29 cs.IT math.IT
Successive Decode-and-Forward Relaying with Reconfigurable Intelligent Surfaces
连续中继（SR）网络的主要优点是它们能够用半双工（HD）中继来模拟全双工（FD）操作。然而，这种方案带来的主要挑战是相关的中继间干扰（IRI）。在这项工作中，我们提出了一个可重构的智能表面（RIS）增强SR网络，其中一个RIS部署在两个中继节点附近，以提供IRI的空间抑制，并最大限度地提高所需信号的增益。由此产生的最大最小优化问题，联合相移设计的两个RISs首先通过半定规划（SDP）的方法来解决。在此基础上，提出了一种适合于实时实现的低复杂度粒子群优化算法。数值结果表明，即使是相对较小的RISs可以提供显着的增益在SR网络的可实现的速率，和建议的PSO计划可以实现接近最优的性能。
2021-09-11 cs.IT math.IT
Multi-cell NOMA: Coherent Reconfigurable Intelligent Surfaces Model With Stochastic Geometry
可重构智能表面（RISs）对于增强非正交多址（NOMA）系统，即，增强信道质量并改变SIC阶数。利用随机几何方法，研究了RIS辅助下的多小区NOMA网络的下行覆盖性能。我们首先推导出的RIS辅助信道模型，包括直接和反射链路。分析结果表明，RI辅助信道模型可以近似地建模为Gamma分布。此外，还分析了来自其他小区的干扰。最后，我们推导出封闭形式的覆盖概率表达式的配对NOMA用户。数值结果表明：1）尽管RI增强了来自其它小区的干扰，但RI辅助用户的性能仍然得到了提高，因为信道质量得到了更明显的增强; 2）使用RI可以改变SIC的阶数，因为RI改善了辅助用户的信道质量。
2021-03-03 cs.IT math.IT
Optimal Microcontroller Usage in Reconfigurable Intelligent Surface: Batteryless IoT Systems Case Study
针对RIS用于物联网系统时微控制器数量增加导致复杂度和成本上升的问题，提出模块化方法确定微控制器控制的最优元件模块大小，优化模块数量以最小化能耗并满足约束，仿真显示性能提升约100%。
2025-02-13 cs.IT math.IT
Coded Aperture Radar Imaging Using Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文研究利用单个收发器与可重构智能表面（RIS）的编码孔径雷达成像，通过投影梯度下降设计RIS相移并结合压缩感知，从单天线观测中恢复点散射体和扩展目标雷达场景。
2023-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
Resource allocation for reconfigurable intelligent surface aided broadcast channels
考虑了一个由可重构智能表面辅助的两用户下行链路网络。提出了加权和信干噪比最大化模型和和速率最大化模型，其中预编码向量和RIS矩阵是联合优化的。由于优化问题的非凸性和困难性，提出了新的近似模型。相应的目标函数的上界推导和最大化。提出了两种基于乘子交替方向法的新算法。证明了只要迭代点收敛，所提算法收敛于逼近模型的KKT点。仿真结果表明，所提出的模型相比，最先进的算法具有良好的性能。
2022-02-14 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical CSI-Based Transmission Design for Reconfigurable Intelligent Surface-aided Massive MIMO Systems with Hardware Impairments
本文研究了一种可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多用户多输入多输出（MIMO）通信系统，该系统具有收发器硬件损伤（HWI）和RIS相位噪声。与现有的研究成果不同，RIS的相移设计是基于长期的角度信息。首先推导了上行链路可达速率的近似解析表达式。然后，我们使用遗传算法（GA），以最大化和率和最小数据率。最后，我们表明，它是至关重要的，以考虑HWI时，设计的RIS相移。
2021-10-13 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Localization
毫米波和大型天线阵列技术在精确无线定位方面的优势近年来受到广泛关注。然而，如何进一步提高无线定位的准确性，即使在视线受阻的情况下，在很大程度上是未被发现的。本文将可重构智能曲面（RIS）引入到系统中，使定位更加精确。首先，我们建立了三维RIS辅助无线定位信道模型。在此之后，我们推导出Fisher信息矩阵和Cramer-Rao下界评估的绝对移动台位置的估计。最后，我们提出了一种替代的优化方法和梯度下降的方法来优化反射波束形成，其目的是最小化的Cramer-Rao下限，以获得更准确的估计。结果表明，本文提出的方法显著提高了定位精度，利用大量反射单元的RIS可以实现分米级甚至厘米级的定位。
2020-09-16 cs.IT math.IT
Statistical CSI-based Design for Reconfigurable Intelligent Surface-aided Massive MIMO Systems with Direct Links
研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出（MIMO）直联系统的性能，并基于统计信道状态信息（CSI）设计了RIS的相移。我们首先推导出上行链路各态历经数据率的封闭形式表达式。然后，基于推导的表达式，我们使用遗传算法（GA）来解决和数据率最大化问题。通过低复杂度的最大比合并（MRC）和低开销的基于统计CSI的方案，验证了RIS仍然可以给传统的大规模MIMO系统带来显著的性能提升。
2021-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
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
Reconfigurable Intelligent Surface-Aided NOMA with Limited Feedback
在频分双工（FDD）系统中，反馈信道的设计是一个主要的挑战，因为有限的可用反馈比特。我们认为非正交多址（NOMA）系统，将可重构智能表面（RISs）。在有限反馈RIS辅助的NOMA系统中，RIS辅助的信道和直接信道增益应该被量化并反馈到发射机。本文研究了量化误差对整个RIS辅助NOMA系统的速率损失。我们首先考虑随机矢量量化的整体RIS辅助通道和相同的均匀量化器的直接通道增益。然后，我们得到一个上限的速率损失，由于量化误差，作为反馈位的数量和RIS的大小的函数。数值结果表明，随着反馈比特数的增加，有限反馈系统的和速率性能接近全CSI系统的和速率性能。
2023-01-30 cs.IT math.IT
Deep Multi-Stage CSI Acquisition for Reconfigurable Intelligent Surface Aided MIMO Systems
针对可重构智能表面（RIS）中继无线信道估计中导频开销过大的问题，提出了一种基于导频的RIS中继无线信道估计方法。受深度学习在解决非线性映射问题方面的令人信服的把握的启发，所提出的方法仅激活RIS元素的一部分，并利用相应的级联信道估计来预测另一部分。通过合成深度神经网络（DNN），首先依次估计直接信道和活动级联信道，然后对非活动RIS元件进行信道预测。一个三阶段的训练策略，开发了这种合成DNN。从仿真结果来看，所提出的基于深度学习的方法在减少导频开销和保证可靠的估计精度方面是有效的。
2021-04-23 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface -Assisted Ambient Backscatter Communications -- Experimental Assessment
第六代（6 G）移动网络可以包括新的无源技术，例如环境反向散射通信或使用可重构智能表面，以避免波的发射和相应的能量消耗。一方面，可重构智能表面通过在无线电传播信道中添加电子控制的反射路径来提高网络性能。另一方面，在环境后向散射系统中，称为标签的设备通过后向散射环境源（诸如电视塔）的波而朝向读取器通信。然而，标签的后向散射信号很弱，并且受到来自环境源的直接信号的强烈干扰。本文提出了一种新的可重构智能表面辅助环境后向散射系统。由于来自预定义码本的被动反射光束，所提出的表面允许控制来自确切源位置的入射波朝向标签和读取器位置的反射（在其位置处产生热点）。也可以将公共相移应用于光束。由于这些功能，我们实验证明，环境后向散射通信的性能可以显着提高。
2021-04-07 cs.IT eess.SP math.IT
Ambient Backscatter Communication Assisted by Fluid Reconfigurable Intelligent Surfaces
Aalto University（阿尔托大学）；University of Granada（格拉纳达大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文研究流体可重构智能表面（FRIS）辅助的环境反向散射通信（AmBC），构建对应系统模型，将FRIS单元位置优化建模为非凸问题，采用粒子群优化求解，仿真表明其吞吐量显著优于传统RIS辅助的AmBC系统。
2025-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
Modeling and Architecture Design of Reconfigurable Intelligent Surfaces Using Scattering Parameter Network Analysis
可重构智能表面（RISs）是未来无线通信的新兴技术。最近对RIS的绝大多数研究都集中在系统级优化上。然而，开发简单易行的电磁模型，适合RIS辅助通信建模仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们解决这个问题，并推导出通信模型，使用严格的散射参数网络分析。我们还提出了新的RIS架构的基础上组和完全连接的可重构阻抗网络，可以调整不仅是相位，但也冲击波的幅度，这是更普遍和更有效的比传统的单连接的可重构阻抗网络，只调整相位的冲击波。此外，本文还推导了具有可重构阻抗网络的RIS辅助系统的接收信号功率的比例律。与单连接的可重构阻抗网络相比，我们的组和全连接的可重构阻抗网络可以将接收信号功率提高高达62%，或者在RIS元件数量减少高达21%的情况下保持相同的接收信号功率。我们还研究了所提出的架构部署与距离相关的路径损耗和莱斯衰落信道，并表明，所提出的组和完全连接的可重构阻抗网络优于单连接的情况下，分别高达34%和48%。
2021-08-21 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
Joint Beamforming and Phase Optimization in a Multi-user Communication System Composed of Dual Reconfigurable Intelligent Surfaces
可重构智能表面（RIS）已成为未来无线通信系统中近距离通信网络的有用工具。本文采用可重构智能表面（RIS）进行下行多用户通信，旨在提高能量收集性能，同时满足无线信息和功率传输（WIPT）。设计的系统由一个多天线辅助基站（BS）和两个相对的多天线辅助信息接收机（RIS）组成的IRS辅助系统组成，RIS作为能量接收机（ER），满足能量收集的要求。基于可重构智能表面的电磁特性，将两块可重构智能表面贴在城市建筑物上，使其像两面相对的镜子一样反射发射信号。多天线辅助基站（BS）的发射预编码和多天线辅助信息接收器（IR）的角相位转移矩阵需要一起优化，以最大化IoT设备的能量收集，从而实现IR系统的能量效率（EE），并为用户提供接收信号的效率。为了有效地解决联合优化问题，将非凸最大化问题转化为基于均方的等价形式误差方法，最后采用迭代算法进行优化。在算法上，分别采用均方误差方法、半定松弛技术对发射波束形成矩阵进行简化，并对矩阵进行相移。通过对仿真数据的观察，可以得出基于RIS的软件无线电性能优化方法是有效的。
2021-02-01 cs.IT cs.SI math.IT
Performance Analysis of Multi-Reconfigurable Intelligent Surface-Empowered THz Wireless Systems
在本文中，我们介绍了一个理论框架，分析性能的多可重构智能表面（RIS）授权太赫兹（THz）无线系统受到湍流和随机光束失调。更详细地说，我们提取了一个封闭形式的表达式的中断概率，量化的湍流和未对准的联合影响，以及收发器的硬件缺陷的影响。我们的研究结果强调了在评估多RIS授权的THz无线系统的性能时准确建模湍流和未对准的重要性。
2022-02-13 cs.IT eess.SP math.IT
Rate Maximizations for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Wireless Networks: A Unified Framework via Block Minorization-Maximization
可重构智能表面（RIS）由于其在5G及以后无线网络中的应用前景，近年来引起了人们的研究兴趣。在RIS的帮助下，无线传播环境不再是静态的，可以定制以支持不同的服务需求。在本文中，我们将探讨速率最大化的问题，在RI辅助无线网络中，考虑波束成形和反射设计联合。三个代表性的设计问题，从不同的系统设置的基础上提出了统一的算法框架，通过块最小化最大化（BMM）方法。在处理其他一些相关问题的建议框架的扩展和推广。所提出的算法的优点是通过数值模拟与国家的最先进的方法进行比较。
2021-12-26 cs.IT eess.SP math.IT
