Channel Estimation and Passive Beamforming for Pixel-based Reconfigurable Intelligent Surfaces with Non-Separable State Response
针对基于像素的可重构智能表面因不可分离状态响应导致的信道估计与波束成形难题，提出核方法与神经网络近似、简化级联信道模型及低复杂度无源波束成形算法，显著提升可达速率。
2025-10-23 eess.SP
Aerial Intelligent Reflecting Surface: Joint Placement and Passive Beamforming Design with 3D Beam Flattening
本文提出了一种新的三维（3D）无线无源中继系统，使空中IRS（AIRS）。与传统的地面IRS相比，AIRS具有更大的部署灵活性以及更宽范围的信号反射，这要归功于其高海拔，从而更有可能与地面源/目的地节点建立视距（LoS）链路。具体而言，我们的目标是最大限度地提高最坏情况下的信噪比（SNR）在目标区域的所有位置，通过联合优化源节点和位置的发射波束成形以及三维被动波束成形的AIRS。公式化的问题是非凸的，因此难以解决。为了获得有用的见解，我们首先考虑的特殊情况下，最大限度地提高信噪比在一个给定的目标位置，最佳的解决方案是在封闭的形式。结果表明，最佳水平AIRS布局仅取决于源-目的地距离与AIRS高度的比值。然后，对于启用AIRS的区域覆盖的一般情况下，我们提出了一种有效的解决方案，通过解耦AIRS无源波束形成设计，以最大限度地提高最坏情况下的阵列增益，从其布局优化，通过平衡所产生的角度跨度和级联的通道路径损耗。我们提出的解决方案是基于一种新的3D波束展宽和平坦化技术，其中的AIRS的无源阵列被划分为适当大小的子阵列，其相移被设计成形成一个平坦的波束图案与可调的波束宽度迎合覆盖区域的大小。在我们的设计中，我们考虑了基于均匀线阵和基于均匀平面阵的两种阵列天线，分别实现了二维和三维无源波束形成。数值结果表明，所提出的设计取得了显着的性能增益的基准计划。
2020-11-27 eess.SP
Low-Complexity Joint Active and Passive Beamforming Design for IRS-Assisted MIMO
本文研究IRS辅助MIMO通信中的联合主动与被动波束成形优化，利用信道矩阵的Kronecker乘积结构将全局问题分解为低维子问题，并提出了基于SVD和三阶秩一张量近似的两种闭式算法，在显著降低计算复杂度的同时保持较高频谱效率。
2023-05-24 eess.SP
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
A Beamforming Microwave Interferometric Radiometer for High-resolution Passive Imaging: Concept, Modeling, and Preliminary Demonstration
提出波束形成微波干涉辐射计（BF-MIR），通过波束形成天线阵列增大空间频率采样间隔、减少阵元数和互相关负担，并利用大孔径-采样间隔比因子设计抑制混叠，实现高分辨率被动微波成像。
2026-06-29 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
Passive Beamforming and Information Transfer via Large Intelligent Surface
大型智能表面（LIS）已成为一个有前途的新的解决方案，以提高无线网络的能量和频谱效率。LIS由大量低成本和高能效的可重构无源反射元件组成，通过反射撞击的电磁波来增强无线通信。在本文中，我们提出了一种新的被动波束形成和信息传输（PBIT）技术，其中LIS同时增强主通信和发送信息到接收器。我们开发了一种无源波束形成方法来提高平均接收信噪比（SNR）。我们还在接收机处建立了一种两步方法来检索来自发射机和LIS的信息。数值结果表明，所提出的PBIT系统，特别是与优化的被动波束形成，显着优于系统没有LIS增强。此外，被动波束形成增益和LIS的信息速率之间的权衡已被证明。
2019-08-08 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit Waveform and Passive Beamforming Design for RIS-Aided DFRC Systems
可重构智能表面（Reconfigurable intelligent surface，RIS）通过巧妙地营造良好的传播环境，能够有效地提高无线通信的容量和覆盖范围，是6 G网络中一项很有前途的技术。在本文中，我们调查的潜力，采用RIS在双功能雷达通信（DFRC）系统，以提高雷达传感和通信功能。特别是，我们考虑了一个RIS-assisted DFRC系统，其中多天线基站（BS）同时执行多输入多输出（MIMO）雷达传感和多用户多输入单输出（MU-MISO）通信使用相同的硬件平台。我们的目标是联合设计的双功能发射波形和RIS的无源波束形成，以最大限度地提高雷达输出信号与干扰加噪声比（SINR）实现空时自适应处理（STAP），同时满足通信服务质量（QoS）的要求下的三个指标之一，恒定模约束的发射波形，和单位模约束的RIS反射系数。针对复杂的非凸优化问题，提出了一种基于交替方向乘子法（ADMM）和优化最小化（MM）的高效算法框架。仿真结果验证了所提出的RIS-assisted DRFC方案的先进性和所提出的基于ADMM-MM的联合发射波形和无源波束形成设计算法的有效性。
2022-05-29 eess.SP
Deep-Unfolding Beamforming for Intelligent Reflecting Surface assisted Full-Duplex Systems
本文研究了一种智能反射面辅助的多用户多输入多输出（MIMO）全双工（FD）系统。我们联合优化的接入点（AP）和上行链路用户的主动波束形成矩阵，和被动波束形成矩阵在IRS最大化系统的加权和速率。由于它是实际上很难获得的信道状态信息（CSI）的IRS相关的链路，由于其被动的操作和大量的元素，我们设想了一个混合的时标波束形成方案。具体地，基于信道统计来更新IRS处的高维被动波束成形矩阵，而依赖于每个时隙处的低维实时有效CSI来优化主动波束成形矩阵。我们提出了一种有效的随机逐次凸逼近（SSCA）为基础的算法，联合设计的有源和无源波束形成矩阵。此外，由于基于SSCA的优化算法中的矩阵求逆计算导致的高计算复杂度，我们进一步开发了一种深度展开神经网络（NN）来解决这个问题。所提出的深度展开神经网络保持了基于SSCA的算法的结构，但引入了一种新的非线性激活函数和一些由一阶泰勒展开引起的可学习参数来近似矩阵求逆。此外，我们开发了一个黑盒神经网络作为基准。仿真结果表明，提出的混合时标算法优于现有的单时标算法，提出的深度展开神经网络在线部署时，计算复杂度大大降低，性能接近基于SSCA的算法。
2021-12-04 eess.SP
Partially Distributed Beamforming Design for RIS-Aided Cell-Free Networks
无小区网络被认为是满足超过第五代（5G）通信的更高速率要求的有前景的技术。关于无小区网络的大多数工作集中于完全集中式波束成形以最大限度地增强系统性能，或者集中于完全分布式波束成形以避免接入点（AP）之间的大量信道状态信息（CSI）交换。为了实现网络容量的提高和CSI交换的减少，我们提出了一种适用于可重构智能表面（RIS）辅助无小区网络的部分分布式波束成形设计算法。我们的目标是最大限度地提高加权和速率的所有用户通过设计主动和被动波束成形的AP的发射功率约束和RIS元素的单位模量约束。首先将加权和速率最大化问题转化为等价的加权和均方误差（sum-MSE）最小化问题，然后采用交替优化（AO）方法迭代设计主被动波束形成器。具体地，主动波束形成向量由本地AP获得，被动波束形成向量由中央处理单元（CPU）优化。仿真结果表明，与传统的局部波束形成方法相比，部分分布式算法具有显著的性能改善，同时也进一步显示了在无小区网络中部署RIS的巨大潜力。
2022-08-10 eess.SP
Blind Passive Beamforming for MIMO System
针对智能表面辅助MIMO通信中无源波束成形的非凸难题，本文提出一种无需信道状态信息的盲波束成形方法，通过统计学习接收信号功率随机样本中的无线环境特征，并在5G商用网络现场测试中验证了其优越性。
2025-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Energy-Efficient STARS with Quantization and Element Selection in ISAC Systems
针对STARS辅助的ISAC系统能效优化问题，提出AQUES联合优化方案，协同设计有源无源波束成形、量化电平和单元选择，可在满足通感需求下显著提升能效，性能优于现有基准。
2025-10-13 eess.SP
UAV-Enabled Passive 6D Movable Antennas: Joint Deployment and Beamforming Optimization
本文提出无人机搭载智能反射面的无源六维可移动天线架构，联合优化部署与波束成形以最大化多用户最小信噪比，并设计交替优化与吉布斯采样算法，数值验证有效性。
2024-12-15 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
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 Enabled Vehicular Communication: Joint User Scheduling and Passive Beamforming
鉴于其控制和操纵无线环境的能力，可重构智能表面（RIS），也称为智能反射表面（IRS），已经成为第六代（6G）蜂窝网络的关键使能技术。同时，车辆环境无线电传播受到诸如高层建筑物之类的引起传输失真的大量对象的负面影响。因此，这项工作致力于探索区域RIS技术与车辆通信的集成，同时考虑到这种通信环境的动态性。具体来说，我们提供了一个系统模型，路边单元（RSU）利用RIS提供间接的无线传输到断开连接的区域，称为暗区。暗区是RSU覆盖范围内的点，其中通信链路由于阻塞的存在而被阻塞。详细地说，利用离散RIS来提供RSU与通过非服务区的车辆之间的通信链路。因此，RSU资源调度和RIS无源波束成形或相移矩阵的联合问题被表述为以最小平均比特率最大化为目标的优化问题。该问题是一个混合整数非凸规划问题，难以求解，且没有考虑到车载网络中的不确定动态环境。因此，我们采用基于深度强化学习的替代方法来确定RSU无线调度和块坐标下降（BCD）来解决RIS的相移矩阵\textit{i.e.,}被动波束成形。定义了马尔可夫决策过程，讨论了求解方法的复杂性。我们的数值结果表明，我们提出的方法优于基线技术。
2021-01-28 eess.SP
Delay-Constrained Joint Power Control, User Detection and Passive Beamforming in Intelligent Reflecting Surface Assisted Uplink mmWave System
毫米波（mmWave）通信提供对具有带宽和丰富的频谱的访问。然而，毫米波对阻塞的高度敏感性带来了关键挑战，特别是对低延迟服务。本文提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助毫米波方案，以克服阻塞的影响。新的方法开发，以最大限度地减少用户功率的多用户毫米波系统，通过联合优化单个设备的功率，多用户检测矩阵和无源波束形成，受到延迟的要求。提出了一种交替优化框架，将联合优化问题分解为三个子问题进行迭代优化直至收敛。特别是，封闭形式的表达式设计的功率和多用户检测矢量的更新。IRS的配置被配制成一个逆最小化（SIMin）的分数规划问题的总和，并通过开发一个新的解决方案的基础上交替方向的乘法器（ADMM）解决。该配置也被解释为延迟残差最大化问题，并有效地解决了设计一个新的复杂的循环流形优化（CCMO）方法。数值结果证实了我们的算法在节能方面的可行性和有效性，与现有的半定松弛技术相比。
2021-04-19 eess.SP
User Selection for Simple Passive Beamforming in Multi-RIS-Aided Multi-User Communications
研究了多个可重构智能表面（RIS）辅助下的无线系统中多用户下行信号传输。在这样的多RIS、多用户、多天线场景中，确定RIS相移的集合以最大化总吞吐量变得棘手。因此，我们提出了一种新的方案，可以大大简化被动波束形成的优化。通过机会主义地选择具有最佳信道条件的用户作为系统中唯一的有源发射机，它退化为单用户无源波束成形，其中两种方法，即，基于半定松弛方法和交替优化的联合优化是适用的。通过Monte-Carlo仿真证明了该方案的优越性。
2023-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming Optimization for Beyond Diagonal RIS-aided Multi-User Communications
针对超对角RIS辅助多用户通信中现有联合波束成形优化算法复杂度高或性能损失大的问题，提出基于迭代闭式解交替优化有源无源波束成形的高效框架，在保证次优性能的同时显著降低复杂度。
2025-01-17 cs.IT eess.SP math.IT
On Energy-Efficient Passive Beamforming Design of RIS-Assisted CoMP-NOMA Networks
本文研究RIS辅助CoMP-NOMA网络的节能无源波束赋形设计，提出两种RIS配置并优化相移以最大化能量效率，证明其相比传统系统具有显著效率优势。
2025-06-20 eess.SP
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
Joint Active and Passive Beamforming Design for IRS-aided MIMO ISAC Based on Sensing Mutual Information
本文研究IRS辅助MIMO ISAC系统，旨在最大化感知互信息，并针对LoS和Rician衰落两种信道情况分别提出联合主动与被动波束成形设计的迭代算法。
2025-04-02 eess.SP
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
Transforming RIS-Assisted Passive Beamforming from Tedious to Simple: A Relaxation Algorithm for Rician Channel
研究了基于可重构智能表面（RIS）的MISO通信系统的信噪比最大化问题。该问题将转化为一个具有单位圆约束的复二次型问题。我们证明了信噪比最大化问题在秩为1时存在一个封闭形式的全局最优解，而以往的研究者将其视为一个优化问题。此外，我们提出了一种松弛算法（RA），放松的限制，瑞利商问题，然后投影的解决方案，其中RA获得的SNR达到了相同的SNR的上限，但具有显着低的时间消耗。然后我们渐进地分析了当发射天线n_t和RIS N的单元数量一起增大时（N/n_t -> c）的性能。最后，我们的数值模拟表明，RA实现了超过98%的性能上限，并采取低于1%的时间消耗的流形优化（MO）和0.1%的半定松弛（SDR）。
2022-11-22 eess.SP
Reflections in the Sky: Joint Trajectory and Passive Beamforming Design for Secure UAV Networks with Reconfigurable Intelligent Surface
研究了可重构智能表面（RIS）辅助上行无线通信系统的安全能量效率最大化问题。我们专注于通过联合优化无人机的轨迹，RIS的相移，用户的关联和发射功率来最大化系统的安全能量效率。为了解决这个问题，我们将原问题分为三个子问题，并提出了一个有效的迭代算法。特别是，逐次凸逼近法（SCA）被应用于解决非凸无人机轨迹，RIS的相移，和发射功率优化子问题。我们进一步提供了两种方案来简化相位和轨迹子问题的求解。仿真结果表明，该算法收敛速度快，与不含RIS的传统方案相比，安全能量效率提高了38%.
2020-06-05 eess.SP
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
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
Hybrid Fusion for 802.11ax Wi-Fi-based Passive Radars Exploiting Beamforming Feedbacks
针对802.11ax被动雷达多目标定位，本文融合NDP得到的联合离开角/到达角与BFF推断的视距离开角，并在最大似然框架下推导最优融合规则。
2025-01-10 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
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
Coordinated Passive Beamforming for Distributed Intelligent Reflecting Surfaces Network
智能反射面（IRS）是6 G中的一项新兴技术，通过使用大量无源反射元件来智能地重新配置传播环境，从而提高无线网络的性能。然而，目前的工作主要集中在单一的IRS授权的无线网络，其中的信道秩不足的问题已经出现。在本文中，我们提出了一个分布式IRS授权的通信网络架构，其中多个源-目的地对通过多个分布式IRS进行通信。我们进一步有助于最大限度地提高可实现的总和率在这个网络中，通过联合优化的源和相移矩阵与被动波束成形在所有分布式IRS的发射功率矢量。不幸的是，这个问题原来是非凸的和高度棘手的，其中一个交替的方法是通过交替解决所产生的分式规划问题。特别地，给出了红外辐射源协同无源波束形成的闭合表达式。数值结果将证明算法的优势和理想的性能的分布式IRS授权的通信网络。
2020-02-14 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Trajectory and Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface-Aided UAV Communications: A Deep Reinforcement Learning Approach
研究了智能反射面（IRS）辅助无人机（UAV）通信系统，通过在多个建筑物上安装多个IRS，部署UAV为用户设备（UE）提供服务，以提高UAV与UE之间的通信质量。当UE移动时，通过联合优化无人机的轨迹和IRS反射元件的相移，最大化系统的能量效率，包括UE的数据速率和UAV的能量消耗，并考虑IRS的选择以达到节能的目的。由于系统是复杂的，环境是动态的，这是具有挑战性的低复杂度的算法，通过使用传统的优化方法。为了解决这个问题，我们首先通过离散化轨迹提出了一种基于深度Q网络（DQN）的算法，该算法具有训练时间的优势。此外，我们提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的算法来处理连续轨迹的情况，以获得更好的性能。实验结果表明，该算法实现了相当的性能相比，其他传统的解决方案。
2022-08-30 eess.SP
Multi-user passive beamforming in RIS-aided communications and experimental validations
本文提出RIS多用户信道估计与QTLM波束成形算法，并在5.8GHz实验平台验证，显著提升频谱效率与两用户接收功率。
2024-05-12 eess.SP
BS-RIS-User Association and Beamforming Designs for RIS-aided Cellular Networks
可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）具有自适应塑造无线传播环境的强大功能，被认为是一项具有革命性和发展前景的技术。然而，作为一种频率选择性器件，RIS只能有效地为特定频段内的信号提供可调谐相移。因此，基站（BS）-RIS-用户关联是一个重要的问题，以最大限度地提高蜂窝网络中RIS的效率和能力。在本文中，我们考虑了一个RIS辅助蜂窝网络，旨在通过设计BS RIS用户关联以及BS和RIS的主动和被动波束成形，分别最大化下行链路传输的总速率。提出了一种动态连续接入算法来设计用户关联。在动态接入过程中，提出了一种迭代算法来交替获得主被动波束形成。最后，最佳的BS-RIS的关联是通过一个穷举搜索方法。仿真结果表明，所提出的BS-RIS-用户关联和波束成形设计算法的性能显着改善。
2021-06-27 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
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
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
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
Efficient Joint Precoding Design for Wideband Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cell-Free Network
针对宽带IRS辅助无蜂窝网络，提出结合分式规划、CADMM、APG与FRCG的联合主动/被动波束赋形方法，显著提升加权和速率并降低复杂度。
2024-12-07 eess.SP
Dual-IRS Aided Near-/Hybrid-Field SWIPT: Passive Beamforming and Independent Antenna Power Splitting Design
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文提出双智能反射面辅助的近/混合场同时无线信息与能量传输系统，通过优化相移、功率分割和波束成形实现能量与信息的高效传输。
2025-12-31 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
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
An Efficient Convex-Hull Relaxation Based Algorithm for Multi-User Discrete Passive Beamforming
本文研究IRS辅助下行网络中的离散无源波束成形设计，通过凸包松弛将离散相移约束转化为等价的连续问题，并提出交替投影/近端梯度下降上升算法求解，显著提升了多用户最小信干噪比。
2024-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Secure RIS-Enabled ISAC: Passive RIS vs. Active RIS
针对ISAC系统因信号暴露给感知目标引发的安全挑战，提出基于SCA的联合波束成形方法，对比pRIS和aRIS性能，证实aRIS可缓解乘性衰落，且所提方法在pRIS系统中优于基准方案。
2025-04-17 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface-Aided LEO Satellite Communication: Cooperative Passive Beamforming and Distributed Channel Estimation
本文提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助低轨卫星通信系统，该系统利用大规模无源反射单元的可控相移实现灵活的波束形成，有效地解决了高机动卫星（SAT）与地面节点（GN）之间时变信道的问题。特别是，我们提出了一种新的架构IRS辅助LEO卫星通信，其中IRS部署在SAT和GN的两侧，并研究其合作的无源波束形成（CPB）设计超过视线（LoS）为主的单反射和双反射信道。具体来说，我们联合优化的主动发送/接收波束成形在SAT/GN以及CPB在两侧IRS的最大化的总信道增益从SAT到每个GN。有趣的是，我们表明，在LoS信道条件下，高维SAT-GN信道可以分解为两个低维向量的外积。通过利用分解的SAT-GN信道，我们将原始波束成形优化问题解耦为两个更简单的子问题，分别对应于SAT和GN侧，这两个子问题都以封闭形式求解。此外，我们提出了一个有效的传输协议进行信道估计和波束跟踪，这只需要独立的处理的SAT和GN在一个分布式的方式，从而大大降低了实现的复杂度。仿真结果验证了与传统反射阵列和单边IRS等各种基线方案相比，所提出的具有双边协作IRS的IRS辅助低轨卫星通信系统的性能优势。
2022-01-09 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
Channel Estimation and Beamforming Design for MF-RIS-Aided Communication Systems
针对MF-RIS辅助多用户通信，提出基于LS的信道估计器，结合DFT矩阵简化波束成形问题，用交替优化得到达CRLB的最优设计，可有效降低热噪声影响。
2025-01-18 eess.SP
IRS-Aided SWIPT: Joint Waveform, Active and Passive Beamforming Design Under Nonlinear Harvester Model
同时无线信息和功率传输（SWIPT）的性能主要受到接收的射频（RF）信号强度的约束。为了解决这个问题，我们引入了智能反射表面（IRS）来补偿传播损耗，提高传输效率。本文提出了一种新的IRS辅助SWIPT系统中，多载波多天线接入点（AP）发送信息和功率同时，与IRS的协助下，一个单天线用户设备（UE）采用实际的接收方案。考虑到采集器的非线性，我们通过联合优化的波形，有源和无源波束形成的基础上的信道状态信息在发送端（CSIT）的可实现的速率-能量（R-E）区域的特征。这个问题是解决了块坐标下降（BCD）的方法，其中我们得到的主动预编码器在封闭的形式，被动波束形成的连续凸逼近（SCA）的方法，和波形幅度的几何规划（GP）技术。为了便于实际实现，我们还提出了一个低复杂度的设计基于封闭形式的自适应波形计划。仿真结果表明，所提算法能带来可观的R-E增益，且对CSIT误差和有限IRS状态具有鲁棒性，同时强调了在IRS辅助SWIPT设计中对采集器非线性建模的重要性。
2021-12-03 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
User Scheduling and Passive Beamforming for FDMA/OFDMA in Intelligent Reflection Surface
大多数关于智能反射表面（IRS）的现有工作仅仅考虑点对点通信，包括单个用户，以便于分析。然而，实际的无线系统需要同时容纳多个用户。由于缺乏频率选择性反射，即相移的集合在频率子信道上不能不同，IRS的集成对诸如频分多址（FDMA）和被称为正交FDMA（OFDMA）的广泛采用的技术的频率复用方法提出了根本性的挑战。这促使我们研究基于（O）FDMA的多用户IRS通信，以阐明在这种非频率选择性反射环境下，哪种用户调度和被动波束形成是有利的。理论分析和数值计算表明，当用户数较少时，（O）FDMA不需要用户调度。如果用户数量变大，则用户调度和IRS反射优化都不是必需的。这些发现有助于大幅简化基于（O）FDMA的IRS通信的设计。
2023-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
Compressed CPD-Based Channel Estimation and Joint Beamforming for RIS-Assisted Millimeter Wave Communications
研究了可重构智能表面（RIS）辅助毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的信道估计和主被动联合波束形成问题。我们表明，一个精心设计的基于帧的训练协议，接收到的导频信号可以组织成一个低秩的三阶张量，承认一个典型的polyadic分解（CPD）。基于这一观察，我们提出了两种基于CPD的方法来估计与不同子载波相关联的级联信道。所提出的方法利用CPD公式的固有低秩，这是毫米波信道的稀疏散射特性的结果，因此有可能实现显着的训练开销减少。具体来说，我们的分析表明，所提出的方法具有样本的复杂性，规模与级联通道的稀疏性的平方。利用有效信道的类奇异值分解结构，提出了一种基于级联信道估计的主被动联合波束形成方法。仿真结果表明，本文提出的基于CPD的信道估计方法的均方误差接近Cramer-Rao界，明显优于基于压缩感知的方法.此外，所提出的联合波束形成方法可以有效地利用估计的信道参数，以实现优异的波束形成性能。
2022-10-04 eess.SP
Machine Learning Empowered Trajectory and Passive Beamforming Design in UAV-RIS Wireless Networks
提出了一种将可重构智能表面（RIS）集成到支持无人机（UAV）的无线网络中的新框架。在移动用户连续漫游的情况下，引入非正交多址接入（NOMA）技术进一步提高网络的频谱利用率。通过联合设计UAV的运动、RIS的相移、从UAV到MU的功率分配策略以及确定动态解码顺序来制定能量消耗最小化问题。提出了一种基于衰减深度Q网络（D-DQN）的算法来解决这个问题。在所提出的D-DQN算法中，中央控制器被选为代理，用于定期观察UAV使能的无线网络的状态，并执行动作以适应动态环境。与传统的DQN算法相比，衰减的学习速率被利用在建议的D-DQN算法中，以实现加速训练速度和收敛到局部最优之间的权衡。数值结果表明：1）与传统的Q学习算法相比，基于D-DQN的算法在求解问题时不能收敛，而在较小的约束条件下能够收敛; 2）在无人机无线网络中集成RISs可以显著降低无人机的能量消耗; 3）通过设计动态解码顺序和功率分配策略，RIS-NOMA情况比RIS-OMA情况减少11.7%的能量消耗。
2020-10-06 eess.SP
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
Beamforming Design and Performance Evaluation for RIS-aided Localization using LEO Satellite Signals
本文研究使用LEO卫星信号的RIS辅助定位，推导了Cramér-Rao界并提出使其最小化的最优RIS波束成形设计，数值结果证明该方案优于基准方案，有望实现米级或亚米级定位精度。
2023-09-13 eess.SP
