Prediction-Aware Structured Resource Control for Partitioned IRS-Assisted Mobile IoT Uplinks With Semi-Blind Cascaded-Channel Acquisition
Iran University of Science and Technology（伊朗理工大学）；Ulster University（阿尔斯特大学）
本研究提出预测感知确定性框架，通过半盲级联信道获取和因果控制器优化分区IRS辅助mMIMO上行链路，实现净速率提升14.09%并保证服务可行性。
2026-09-23 cs.SY eess.SP eess.SY
Deep Learning-based Time-varying Channel Estimation for RIS Assisted Communication
可重构智能表面（RIS）被认为是未来无线通信网络的革命性技术。在这封信中，我们考虑时变级联通道的获取，这是一个具有挑战性的任务，由于大量的被动RIS元件和小通道相干时间。为了减少导频开销，在天线和时域上实现基于深度学习的信道外推。我们将神经网络分为两部分，即，时域和天线域外推网络，其中神经常微分方程（ODE）的使用。在前者中，ODE精确地描述了RIS通道的动态特性，提高了递归神经网络的时间序列重构性能。在后者中，常微分方程被用来修正前馈神经网络中不同数据层之间的关系。我们将两个网络串联起来，共同进行训练。仿真结果表明，该方案可以有效地外推级联RIS信道在高移动性的情况下。
2021-08-12 eess.SP
Cascaded Composite Turbulence and Misalignment: Statistical Characterization and Applications to Reconfigurable Intelligent Surface-Empowered Wireless Systems
可重构智能表面（RISs）授权的高频（HF）无线系统有望成为若干可靠性和数据速率高的应用的支柱。然而，这样的系统对未对准和包括湍流的大气现象敏感。现有的大多数研究的性能评估的RIS授权的无线系统忽略了上述现象的影响。受此启发，目前的贡献提出了一个理论框架，用于分析多RIS授权的HF无线系统的性能。更具体地说，我们统计特性的级联复合湍流和失调通道的概率密度和累积分布函数。推导出的解析表达式的基础上，我们提出了新的封闭形式的公式，量化的湍流和失调的中断性能的两种情况下，即级联多RIS授权的自由空间光学（FSO）和太赫兹（THz）无线系统的高度兴趣的联合影响。此外，我们提供了一个有见地的中断概率上限的第三种情况下，考虑并行多RIS授权的FSO系统。我们的研究结果强调了在评估此类系统的性能时准确建模湍流和未对准的重要性。
2021-12-23 eess.SP
Channel Estimation for XL-IRS Assisted Wireless Systems with Double-sided Visibility Regions
针对XL-IRS辅助多用户系统中近场球面波前和双侧可见区域带来的信道估计难题，本文提出一种基于锚节点部署、VR检测和公共信道利用的三步高效信道估计方法，并通过数值结果验证其有效性。
2024-08-30 eess.SP
Channel-Estimation-Free Beamforming for RIS-Assisted Systems with Limited Feedback
University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
针对RIS辅助系统，提出仅用有限RSS反馈的无信道估计波束成形算法，含单用户及多用户场景，仿真显示其性能接近全CSI交替优化，可保障用户公平性。
2026-08-04 eess.SP
Distributed Deep Learning with RIS Grouping for Accurate Cascaded Channel Estimation
University of Engineering and Technology (UET) Mardan（巴基斯坦曼德工程与技术大学）；Najran University（沙特纳季兰大学）；University of Oulu（芬兰奥卢大学）；Khwaja Yunus Ali University（孟加拉国克瓦贾·尤努斯·阿里大学）
本文提出基于RIS分组的分布式深度学习框架，通过分层神经架构提升级联信道估计精度，减少导频开销并增强泛化能力。
2025-12-13 eess.SP
Joint Channel and Symbol Estimation for RIS-Assisted Fluid Antenna Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）；Federal Institute of Ceará（塞阿拉联邦学院）
针对基站配备流体天线的RIS辅助多用户上行系统，提出NTFAS协议和两阶段半盲双线性交替最小二乘接收机，实现级联信道与符号的联合估计，并利用PARAFAC结构分离用户-RIS和RIS-BS信道，仿真表明该方法在级联信道NMSE和频谱效率上优于对比方案。
2026-05-29 eess.SP
Channel Estimation for RIS-Aided Multiuser Millimeter-Wave Systems
由于RIS的无源特性和大量的反射元件会导致高的信道估计开销，所以在RIS辅助的大规模多用户多输入单输出（MU-MISO）无线通信系统中，信道估计是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新的级联信道估计策略，利用毫米波大规模MISO系统中多用户级联信道的稀疏性和相关性，具有低导频开销。基于BS、RIS和用户的物理位置在几个甚至几十个连续的信道相干块中可能不变的事实，我们首先估计包括第一个相干块中的所有角度和增益信息的完整的信道状态信息（CSI），然后仅重新估计剩余相干块中的信道增益，并且具有少得多的导频开销。在第一个相干块中，我们提出了一种两阶段的信道估计方法，在第一阶段中，基于级联路径之间的线性相关性来估计一个典型用户的级联信道，而在第二阶段中，利用在第一阶段中获得的公共基站（BS）-RIS信道的部分CSI来估计其他用户的级联信道。第一相干块中的总的理论最小导频开销是$8J-2+(K-1)\left\lceil (8J-2)/L\right\rceil $，其中$K$、$L$和$J$分别表示用户、BS-RIS信道中的路径和RIS用户信道中的路径的数量。在每个剩余的相干块中，最小导频开销是$JK$。此外，在RIS的训练相移矩阵进行了优化，以提高估计性能。
2021-07-09 eess.SP
Adaptive Bit Partitioning for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted FDD Systems with Limited Feedback
针对 RIS 辅助 FDD 系统的有限反馈问题，提出由 LoS/NLoS 子码本构成的级联码本及自适应比特分配策略，以降低遍历速率损失。
2020-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
A Bayesian Framework For Cascaded Channel Estimation in RIS-Aided mmWave Systems
School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院电气工程学院）
针对RIS辅助毫米波系统中非高斯级联信道，提出基于变分推断和复自适应拉普拉斯先验的贝叶斯估计框架，优于LS和LMMSE。
2025-09-01 cs.IT eess.SP math.IT
Cascaded Channel Decoupling Based Solution for RIS Regulation Matrix
针对RIS调控矩阵求解问题，提出基于级联信道解耦的方案，将电磁波调控分解为两个子过程实现信道解耦，可应用于单/多用户接入场景，仿真验证其为低复杂度有效方案。
2023-07-27 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Assisted MIMO Systems: A Tensor Modeling Approach
智能反射表面（IRS）是用于未来无线通信（包括5G，特别是6 G）的新兴技术。它由一个大型的（半）被动散射元件的2D阵列组成，这些元件控制射频波的电磁特性，以便反射信号在预期接收器处相干叠加或相消叠加，以减少同频干扰。IRS辅助通信的预期增益取决于信道状态信息的准确性。在本文中，我们解决的接收机设计的IRS辅助多输入多输出（MIMO）通信系统通过张量建模方法，针对信道估计问题，使用监督（导频辅助）的方法。考虑到导频和IRS相移的结构化时域模式，我们提出了两种信道估计方法，依赖于接收信号的并行因子（PARAFAC）张量建模。第一个具有基于级联MIMO信道的Khatri-Rao分解的封闭形式的解决方案，通过求解秩-1矩阵近似问题，而第二个是迭代交替估计方案。这两种方法的共同特征是所涉及的MIMO信道矩阵（基站-IRS和IRS-用户终端）的估计的解耦，与基于级联信道的非结构化LS估计的竞争方法相比，这提供了性能增强。这两种方法，指导系统参数的选择的设计建议进行了讨论。数值结果表明，所提出的接收器的有效性，突出所涉及的权衡，并证实其优越的性能相比，竞争基于LS的解决方案。
2021-02-19 eess.SP
A New Channel Estimation Strategy in Intelligent Reflecting Surface Assisted Networks
信道估计是获得智能反射表面（IRS）所承诺的益处的主要障碍，这是由于其缺乏发送/接收导频信号的能力以及与其反射元件相关联的大量信道系数。最近，通过揭示IRS-BS（基站）信道在所有用户的级联用户-IRS-BS信道中是公共的，并且如果估计了一个典型用户的级联信道，则可以基于其他用户的级联信道与典型用户的信道\cite{b5}的相关性来非常快速地估计其他用户的级联信道，在减少信道估计开销方面取得了突破。然而，这种策略的一个局限性是浪费用户能量，因为在估计典型用户的信道时，许多用户需要保持沉默。在本文中，我们揭示了另一个相关隐藏在级联的用户IRS BS信道通过观察，用户IRS信道是共同的所有级联信道从用户到每个BS天线以及。基于这一发现，我们提出了一种新的两阶段信道估计协议在上行链路通信。具体地，在阶段I中，估计典型BS天线的信道与其他天线的信道之间的相关系数;而在阶段II中，估计典型天线的级联信道。特别地，所有用户都可以发送吞吐量阶段I和阶段II。在这种策略下，理论上表明，完美的信道估计所需的最小时刻数与在没有BS噪声的理想情况下的上述策略的最小时刻数相同。然后，在BS噪声的情况下，我们通过仿真表明，我们提出的方案的信道估计误差显着减少由于用户能量的充分利用。
2021-06-22 cs.IT eess.SP math.IT
Anchor-Assisted Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Aided Multiuser Communication
信道估计是智能反射面（IRS）辅助无线通信的一个实际问题。随着IRS反射元件或IRS辅助用户的数量增加，信道训练开销变得过高，这导致数据传输中的长延迟和低吞吐量。为了解决这一挑战，我们提出了一种新的锚辅助信道估计方法，其中两个锚节点，即A1和A2，部署在IRS附近，以方便其辅助基站（BS）在获取级联的BS-IRS-用户信道所需的数据传输。具体地，在第一种方案中，首先在BS处经由锚辅助训练和反馈来获得关于所有用户的公共BS-IRS链路的逐元素信道增益平方的部分信道状态信息（CSI）。然后，通过利用这样的部分CSI，在BS处利用用户的附加训练来有效地解析级联的BS-IRS用户信道。而在第二种方案中，BS-IRS-A1和A1-IRS-A2信道首先通过A1的训练来估计。然后，通过A2的额外训练，所有用户同时估计它们各自的级联A2-IRS用户信道。基于从A2和所有用户反馈的CSI，BS有效地解析级联的BS-IRS-用户信道。在这两种方案中，固定BS、IRS和两个锚点之间的准静态信道仅被离线估计，这大大减少了实时训练开销。仿真结果表明，我们提出的锚辅助信道估计方案实现优越的性能相比，现有的IRS信道估计方案，在各种实际设置。此外，当BS处的天线的数量足够大时，第一提出的方案优于第二方案，反之亦然。
2021-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Beyond Diagonal RIS-Aided Multi-User mmWave Systems
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学）
本文提出了一种新的块克罗内克结构级联信道模型，用于超diagonal RIS辅助多用户毫米波系统，通过三级估计协议提高信道估计精度并降低试点开销。
2026-05-19 eess.SP
Channel Estimation for RIS-Aided MU-MIMO mmWave Systems with Practical Hybrid Architecture
本文针对RIS辅助毫米波多用户MIMO系统提出一种基于相关性的三阶段信道估计策略，利用压缩感知、最小二乘和角度搜索估计级联信道，并通过复用公共RIS-BS信道及优化混合合并与相移矩阵，在保证高估计精度的同时将导频开销降低五倍以上。
2025-02-08 eess.SP
Mutual Coupling Aware Channel Estimation for RIS-Aided Multi-User mmWave Systems
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；Shandong Yunhai Guochuang Innovative Technology Co., Ltd.（山东云海国创智能科技有限公司）
本文提出一种考虑互耦效应的RIS辅助多用户毫米波系统信道估计方法，通过降维子空间和压缩感知技术提升估计精度和试点效率。
2026-02-22 eess.SP
Structured Channel Parameter Estimation for RIS-Assisted MIMO Systems via Kronecker and Tensor Factorizations
Federal University of Ceará (UFC)（塞阿拉联邦大学）
本文提出基于Kronecker和张量分解的结构化信道估计方法，用于RIS辅助MIMO系统，在降低计算复杂度的同时达到基准精度。
2026-09-21 eess.SP
Low-Complexity Channel Parameter Estimation for Coprime HRIS-Assisted MIMO Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）
针对互素HRIS辅助MIMO系统，本文提出低复杂度信道参数估计方案，结合Khatri-Rao与Kronecker分解、空间平滑及Root-MUSIC，实现稳健估计，性能鲁棒。
2026-08-14 eess.SP
Low-Complexity Channel Estimation Protocol for Non-Diagonal RIS-Assisted Communications
本文提出一种低复杂度三阶段信道估计协议，将非对角RIS的估计开销从M^2降至3M系数，并降低BS复杂度至O(NM)，实现高效波束赋形。
2025-06-18 eess.SP
Improved AFSA-Based Beam Training Without CSI for RIS-Assisted ISAC Systems
针对RIS辅助ISAC系统中DFBS无CSI的波束训练问题，本文提出改进AFSA与反馈式联合主动/被动波束训练方案，以抑制多径回波干扰并兼顾通信与感知性能，仿真验证了其优于其他算法且对回波干扰更鲁棒。
2025-04-10 eess.SP
Deep Learning-Based Channel Estimation for Double-RIS Aided Massive MIMO System
可重构智能表面（RIS）由于其快速、低成本的配置被认为是未来无线通信网络的节能解决方案。在这封信中，我们考虑在双RIS辅助的大规模多输入多输出系统，这是一个关键的挑战，由于大量的天线配备在基站和无源RIS元件的级联信道的估计。为了解决这一问题，本文提出了一种跳跃连接注意（SC-attention）网络，该网络利用自注意层和跳跃连接结构来提高基于噪声导频观测的信道估计性能。仿真结果表明，在双RIS辅助系统中，SC-attention网络能有效提高级联链路的归一化均方误差（NMSE）精度。
2022-10-22 eess.SP
Stacked Intelligent Metasurfaces Assisted UAV Communications
University of Luxembourg（卢森堡大学）；National Institute of Technology Warangal（瓦朗加尔国家技术学院）
研究堆叠智能超表面辅助的无人机通信系统，通过将部分波束成形功能转移到电磁域，实现节能混合波束成形。制定联合设计并开发交替优化框架，解决非凸问题。结果表明该架构能提高频谱效率且保持低硬件复杂度。
2026-07-28 eess.SP
Active RIS-Assisted mmWave Indoor Signal Enhancement Based on Transparent RIS
本文提出一种透明RIS辅助的毫米波室内信号增强方案，涵盖无源、有源和混合三种模式，通过闭式解最大化信噪比，并证明有源RIS在功率预算下能实现最高数据速率和能量效率，且所需单元数极少。
2023-05-16 eess.SP
Power Measurement Enabled Channel Autocorrelation Matrix Estimation for IRS-Assisted Wireless Communication
本文提出一种基于用户终端接收信号功率测量的IRS辅助通信信道估计方案，通过求解秩最小化问题估计级联信道自相关矩阵，并设计了低复杂度且鲁棒的优化算法，无需修改现有协议即可有效提升系统性能。
2024-07-20 eess.SP
On the Tacit Linearity Assumption in Common Cascaded Models of RIS-Parametrized Wireless Channels
我们从第一物理原理分析地导出无线信道对通用RIS配置的功能依赖性（即，潜在复杂散射）RIS参数化无线电环境。无线信道是线性输入-输出关系，其非线性地取决于RIS配置，这是因为两个独立的机制：i）邻近RIS元件之间的邻近引起的互耦合; ii）所有RIS元件之间的混响引起的远程耦合。在数学上，该“结构”非线性源自“交互”矩阵的求逆，该矩阵可以被转换为无限Born级数[对于i）]或Born类级数[对于ii）]的和，其第$K$项物理地表示涉及RIS元件[对于i）]或无线实体[对于ii）]之间的$K$反弹的路径。我们确定的关键物理参数，确定这些系列是否可以截断后的第一和第二项，分别作为默认的共同级联模型的RIS参数化的无线信道。与物理兼容的PhysFad模型和RIS原型在消声室（无回声）和丰富的散射混响室的实验结果得到的数值结果证实了我们的分析。我们的研究结果提出了怀疑现有的性能分析和信道估计协议的情况下，级联模型描述不佳的物理现实的可靠性。
2023-02-10 cs.IT eess.SP math.IT
Error Propagation and Overhead Reduced Channel Estimation for RIS-Aided Multi-User mmWave Systems
针对毫米波（mmWave）系统中基于可重构智能表面（RIS）的多用户（MU）系统，提出了一种新的基于两阶段的上行信道估计策略，该策略具有较低的导频开销和误差传播。具体地说，在第一阶段，与精心设计的RIS相移矩阵和引入匹配矩阵，所有用户联合估计的公共RIS基站（BS）信道的不同路径之间的相关因子，这实现了显着的多用户分集增益。然后，利用毫米波级联信道固有的缩放模糊和角度模糊来构造由估计的相关因子组成的模糊公共RIS-BS信道。在第二阶段，利用所构造的模糊公共RIS-BS信道，每个用户使用减少的导频独立地估计其特定的用户RIS信道，以获得整个级联信道。分析了该方法所需的理论导频数，并通过仿真验证了该方法的有效性。
2022-08-23 eess.SP
Dual RIS-Assisted Monostatic L-Band Radar Target Detection in NLoS Scenarios
本文推导了NLoS场景下双RIS辅助单站雷达的信噪比表达式，证明通过控制RIS数量、单元数及合理布局，双RIS系统在良好对准下性能可超越单RIS系统。
2025-07-15 eess.SP
Heterogeneous-IRS-Assisted MIMO Systems: Channel Estimation and Beamforming
针对传统IRS功耗高的问题，本文研究异构IRS辅助的多用户MIMO系统的信道估计与波束成形，提出基于信道分解和流形优化的估计算法及离线+在线的波束成形方案，在降低功耗的同时实现了有竞争力的和速率性能。
2025-06-12 eess.SP
Identification of RIS-Assisted Paths for Wireless Integrated Sensing and Communication
本文提出RIS模式交替方案，利用部分RIS动态调制信道功率以帮助UE识别RIS辅助路径，并建立统计模型分析检测性能，仿真验证了方法的有效性。
2025-06-04 eess.SP
Hierarchical Reinforcement Learning for RIS-Assisted Energy-Efficient RAN
可重构智能表面（RIS）正在成为一种有前途的技术，以提高5G和6 G网络的能效（EE）。受这种潜力的启发，在本文中，我们研究了RIS辅助的节能无线电接入网络（RAN）。特别是，我们结合RIS与睡眠控制技术，并开发了一个分层强化学习（HRL）算法的网络管理。在HRL中，元控制器决定异构网络中小型基站（SBS）的开/关状态，而子控制器可以改变SBS的发射功率电平以节省能量。仿真结果表明，RIS辅助的睡眠控制可以实现显着降低能耗，更高的吞吐量，和超过一倍的能源效率比无RIS条件。
2023-01-07 eess.SP
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Multi-User mmWave MIMO Systems
信道捕获是部署可重构智能表面（RIS）辅助通信系统的主要挑战之一。这是因为RIS具有大量的反射元件，这些反射元件是没有主动发射/接收能力的无源器件。本文研究了RIS辅助多用户毫米波多输入多输出（MIMO）系统的信道估计问题。具体来说，我们提出了一种新的信道估计协议，上述系统估计级联的信道，这是从基站（BS）的信道的产品，从RIS到用户。此外，由于级联信道通常是稀疏的，这允许我们使用压缩感知（CS）技术将信道估计问题公式化为稀疏恢复问题，从而允许以较少的训练开销来估计信道。此外，由于BS和RIS之间的公共信道，所有用户的级联信道的稀疏信道矩阵具有公共块稀疏结构。为了利用共同的稀疏模式，我们提出了一个两步多用户联合信道估计过程。在第一步中，我们利用公共列块稀疏性，将接收信号投影到公共列子空间上。在第二步中，我们利用投影信号的行-块稀疏性，提出了一种多用户联合稀疏矩阵恢复算法，该算法考虑了BS和RIS之间的公共信道。
2023-02-15 eess.SP
AI-Empowered RIS-Assisted Networks: CV-Enabled RIS Selection and DNN-Enabled Transmission
本文提出AI赋能的RIS辅助网络方案，利用CV选择最优RIS，DNN学习信道到波束成形及相移的映射，实现实时传输，性能接近交替优化且推理时间大幅缩短。
2024-04-18 eess.SP
Fast and Arbitrary Beam Pattern Design for RIS-Assisted Terahertz Wireless Communication
可重构智能表面（RIS）可以辅助太赫兹无线通信恢复脆弱的视距链路，并促进波束转向。任意的反射光束图案被期望以满足不同应用中的不同要求。建立了RIS波束方向图设计与二维有限冲激响应滤波器设计之间的关系，提出了一种快速非迭代算法。仿真结果表明，该方法优于基线方法。因此，它代表了一个有前途的解决方案，快速和任意波束图案设计在RIS辅助太赫兹无线通信。
2022-05-06 eess.SP
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
Copula-Based Modeling of RIS-Assisted Communications: Outage Probability Analysis
相位噪声背景下可重构智能表面（RIS）辅助通信的信噪比（SNR）统计特性是一个重要的研究课题。在这封信中，我们利用Copula建模的概念来捕获由于离散相位噪声的存在而出现的非标准依赖特征。特别是，我们认为在瑞利衰落信道中的RIS系统的中断概率，并提供联合分布的依赖性，由于使用有限分辨率移相器在RIS的特征。数值评估证实了封闭形式的表达式的中断概率的有效性，并激励使用二元copula进一步RIS研究。
2022-01-22 eess.SP
Passive Eavesdropping Can Significantly Slow Down RIS-Assisted Secret Key Generation
本文研究被动窃听对RIS辅助物理层密钥生成的影响，提出优化RIS单元切换以最大化密钥速率的方法，实验证明可显著提升密钥容量与质量。
2023-10-14 eess.SP
Channel estimation for double IRS assisted broadband single-user SISO communication
本文研究了双智能反射面（双IRS）辅助的单用户单输入单输出（SISO）通信系统。级联信道（移动用户（MU）$\rightarrow$ IRS-1 $\rightarrow$基站（BS）、MU $\rightarrow$ IRS-2 $\rightarrow$ BS和MU $\rightarrow$ IRS-1 $\rightarrow$ IRS-2 $\rightarrow$ BS信道）在贝叶斯设置下被估计。这里，目标是使用贝叶斯克拉默-罗下限（CRLB）来评估在MU $\rightarrow$ IRS-1 $\rightarrow$ BS和MU $\rightarrow$ IRS-2 $\rightarrow$ BS信道链路的情况下估计器的性能。在不知道圆对称复高斯随机向量内积的封闭形式pdf的情况下，无法获得Fisher信息。因此，通过数值计算，我们得到贝叶斯CRLB。在模拟结果中，我们表明，我们可以近似的CSCG随机向量的内积的pdf的瑞利分布，通过增加IRS上的元素的数量，这是类似于中心极限定理（CLT）。此外，结果传达的均方误差（MSE）几乎匹配的贝叶斯CRLB。
2022-04-19 eess.SP
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
Blind Channel Estimation for RIS-Assisted Millimeter Wave Communication Systems
针对RIS辅助毫米波通信系统的盲信道估计挑战，本文首次提出基于压缩感知的分块传输方法，通过块间RIS重构与块内码字映射实现无导频的信道估计与信号恢复，仿真验证其高精度性能。
2025-08-25 eess.SP
Channel Estimation for RIS-Aided MU-MIMO mmWave Systems with Direct Channel Links
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（移动通信国家重点实验室，东南大学）
本文提出一种三阶段统一信道估计策略，用于具有直接通道的RIS辅助MU-MIMO毫米波系统，通过精心设计试点信号和RIS向量，有效消除级联信道干扰，提升信道估计性能。
2025-11-22 eess.SP
Beam Training and Alignment for RIS-Assisted Millimeter Wave Systems:State of the Art and Beyond
可重构智能表面（RIS）是近年来出现的一种新型蜂窝网络。具体而言，由于其在重塑传播环境方面的能力，RIS被引入以解决毫米波（mmWave）甚至太赫兹（THz）通信中的阻塞问题。然而，RIS的部署使系统架构复杂化，并对波束训练（BT）/波束对准（BA）提出了重大挑战，这是在发射机和接收机之间建立可靠链路所需的过程。在本文中，我们首先回顾了几种用于RIS辅助毫米波系统的最先进的波束训练解决方案，并讨论了它们各自的优点和局限性。我们还提出了一种新的多方向BT方法，它可以实现一个体面的BA性能，只有少量的训练开销。最后，我们概述了几个重要的开放性问题，在英国电信的RIS辅助毫米波系统。
2022-03-25 eess.SP
BER Analysis of RIS Assisted Multicast Communications with Network Coding
提出了一种基于可重构智能表面（RIS）的双跳多播无线通信网络，该网络具有两个源节点和两个目的节点。RIS通过智能软件控制的离散相移超材料阵列增强接收信号强度。使用解码和转发（DF）中继节点来启用来自源节点的多播通信。在中继节点中，应用物理层网络编码（PLNC）概念，并且将PLNC符号发送到目的地节点。源节点和中继节点之间的联合RIS-Multicast信道被建模为两个缩放的非中心卡方分布之和。利用矩生成函数（MGF）方法推导了中继节点和目的节点的误比特率（BER）的解析表达式，并利用Monte-Carlo仿真对结果进行了验证。据观察，建议RIS辅助网络的BER性能是一个很大的优于传统的非RIS信道链路。
2020-06-28 eess.SP
Channel Estimation for RIS-aided mmWave Massive MIMO System Using Few-bit ADCs
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（massive multiple-input multiple-output，massive MIMO）是第五代及以后无线通信系统中最有前途的技术之一。然而，大量的天线导致高功耗和硬件成本，并且高频通信给基站（BS）处的模数转换器（ADC）带来沉重的负担。此外，在大型天线阵列系统中为每个天线配备高精度ADC成本太高。采用低分辨率ADC来解决这个问题是有希望的。在本文中，我们研究了毫米波大规模MIMO系统的级联信道估计的可重构智能表面（RIS）与BS配备了几位ADC的辅助。由于级联信道的低秩特性，级联信道的估计可以用低秩矩阵完备化问题来表示。本文提出了一种贝叶斯最优信道估计框架，用于估计用户-基站-基站级联信道，以解决量化带来的信息丢失问题。为了实现估计器和实现矩阵完成，我们使用高效的双线性广义近似消息传递（BiG-AMP）算法。大量的仿真结果表明，我们提出的方法可以准确地估计级联信道的RIS辅助毫米波大规模MIMO系统与低分辨率ADC。
2023-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Impact of RIS Orientation on Throughput in UAV-Assisted Wireless Systems
Lahore University of Management Sciences (LUMS)（拉合尔管理科学大学）
本文提出通过优化RIS方位提升无人机辅助无线系统吞吐量的方法，并通过实验验证了RIS方位对通信性能的关键影响。
2025-12-08 eess.SP
On the Impact of Mutual Coupling on RIS-Assisted Channel Estimation
本文通过在电磁学通信模型中进行错误设定的Cramer-Rao界分析，定量评估了互耦对RIS辅助信道估计的影响，发现RIS元件更紧密集成或尺寸扩大会加剧忽略互耦的影响，且间距过小会导致性能显著下降。
2024-02-20 eess.SP
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
Near-Field Wideband Channel Estimation for Extremely Large-Scale RIS-Aided Communication Systems
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；National Key Laboratory of Wireless Communications（无线通信国家重点实验室）
本文研究了由超大规模RIS（XL-RIS）辅助的OFDM系统宽带信道估计问题，提出了一种频率无关的正交字典，通过扩展离散傅里叶变换矩阵，实现了宽带级联信道的二维块稀疏表示，从而在定制压缩感知框架中有效解决了信道估计问题。
2026-03-23 eess.SP
Uplink Channel Estimation for Multi-User MISO Systems Assisted by a Fluid Reconfigurable Intelligent Surface
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）；Federal Institute of Education, Science and Technology of Ceará（塞阿拉联邦教育、科学和技术学院）；National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波季斯特里安大学）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文提出基于双时间尺度配置协议的多用户FRIS辅助上行系统信道估计框架，利用正交试点序列和张量建模，推导出闭式解以联合估计个体信道和运动引起的相位系数。
2026-05-15 eess.SP
Low-Complexity Channel Estimation for RIS-Assisted ISAC System
针对RIS辅助ISAC系统中同频干扰导致信道状态信息获取困难的问题，提出基于MCP的CSI优化方案，利用元素分组策略联合估计信道与相移矩阵，降低训练开销并推导近似最优解，仿真验证其估计性能优于现有基准。
2025-04-02 eess.SP
Performance Analysis of RIS-Assisted Large-Scale Wireless Networks Using Stochastic Geometry
在本文中，我们研究的性能可重构智能表面（RIS）辅助大规模网络的覆盖概率和平均可达速率，使用随机几何特征。考虑到发射机（TX）和RIS之间的空间相关性，它们的位置由高斯泊松过程（GPP）联合建模。两种关联策略，即，最近关联和固定关联。对于RI辅助传输，信号功率分布与直接链路近似的伽马随机变量使用矩匹配方法，和拉普拉斯变换的聚合干扰功率推导出封闭的形式。基于这些表达式，我们分析了信道硬化效应的RI辅助传输，覆盖概率，和典型用户的平均可达速率。我们推导出封闭形式的覆盖概率表达式的固定关联策略和最近的关联策略的干扰限制的情况下。数值结果验证了分析，并说明了有效的RIS辅助传输与被动波束形成在提高系统性能。在干扰受限的情况下，采用最近关联策略，系统性能与TX的密度无关。
2022-08-18 eess.SP
Network Coexistence Analysis of RIS-Assisted Wireless Communications
可重构智能表面（RISs）因其能够控制信道环境的电磁特性而受到学术界和工业界的关注。然而，已经发现，RIS的引入可能带来新的和更严重的网络共存问题。如果这些新的网络共存问题不能得到有效解决，甚至可能进一步恶化网络性能。本文提出了一种RIS网络共存模型，并对该模型进行了详细的讨论，对存在的问题进行了深入的分析。两个新的RIS设计机制，包括一个新的多层RIS结构与带外滤波器和RIS阻塞机制，进一步探讨。最后给出了数值结果和讨论。
2022-07-27 eess.SP
Joint Beamforming and Reflection Design for RIS-assisted ISAC Systems
在本文中，我们调查的潜力，采用可重构智能表面（RIS）的通感一体化（ISAC）系统。特别是，我们考虑一个RIS辅助ISAC系统中，多天线基站（BS）同时执行多用户多输入单输出（MU-MISO）通信和目标检测。我们的目标是联合设计的发射波束形成和接收滤波器的BS，和RIS的反射系数，以最大限度地提高通信用户的总和速率，同时满足最坏情况下的雷达输出信噪比（SNR），发射功率约束，和单位模的反射系数的属性。提出了一种基于分式规划（FP）、优化极小化（MM）和交替方向乘子法（ADMM）的求解复杂非凸问题的有效迭代算法。仿真结果验证了所提出的RIS辅助ISAC方案的优越性和算法的有效性。
2022-05-29 eess.SP
Spectral Efficiency Optimization for mmWave Wideband MIMO RIS-assisted Communication
可重构智能表面（RIS）是一种被动或半被动的异质元表面，由许多可调单元组成。RIS作为一种有前途的新技术正在获得发展势头，能够将传播环境转换为可控参数。在本文中，我们研究了协同设计的每个子载波的功率分配矩阵和多元素的RIS相移在下行链路中使用28 GHz频段的宽带MIMO传输。我们在改进RIS辅助链路方面的贡献包括：（1）增强了系统建模，包括路径损耗和阻塞建模，以及均匀矩形阵列（URA）设计;（2）设计了梯度上升协同设计算法;（3）对所提出的算法进行了渐近（Big O）复杂度分析和运行时复杂度评估。
2021-12-15 eess.SP
