Environment Semantics Aided Wireless Communications: A Case Study of mmWave Beam Prediction and Blockage Prediction
本文提出了一种环境语义辅助的无线通信框架，该框架从环境图像数据中提取语义信息，根据任务相关性进行选择性编码，然后进行融合，为信道相关任务做出决策。作为一个案例研究，我们开发了一个环境语义辅助网络架构的毫米波通信系统，这是由一个语义特征提取网络，特征选择算法，面向任务的编码器，和决策网络。以街道摄像机拍摄的图像和用户身份信息为输入，训练环境语义辅助网络结构，以预测基站的最佳波束索引和阻塞状态。可以看出，在没有导频训练或昂贵的波束扫描的情况下，环境语义辅助的网络架构可以实现非常有效的波束预测和及时的阻塞预测，从而满足超可靠和低延迟通信（URLLC）的要求。仿真结果表明，与现有的网络结构相比，所提出的环境语义辅助网络结构在保证预测精度和保护用户隐私的同时，减少了系统开销，如存储空间和计算开销.
2023-01-14 eess.IV eess.SP
Channel Characterization of UAV-RIS-aided Systems with Adaptive Phase-shift Configuration
该研究针对同信道干扰下的无人机辅助地面通信场景，用离散马尔可夫过程建模空对地信道，部署自适应相移RIS应对阻塞，提出基于阴影莱斯分布的框架推导SINR闭式解，验证了大单元数RIS可提升中断性能、减少阻塞。
2024-01-30 eess.SP
Computer Vision Aided Blockage Prediction in Real-World Millimeter Wave Deployments
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文首次对使用视觉（RGB摄像头）数据和机器学习在毫米波（mmWave）动态链路阻塞发生前进行主动预测进行了真实评估。主动预测视距（LOS）链路阻塞使毫米波/亚太赫兹网络能够在链路故障发生之前做出主动网络管理决策，例如主动波束切换和切换。这可以在有效利用无线资源的同时显著提高网络可靠性和延迟。为了在现实中评估这一收益，本文（i）开发了一种基于计算机视觉的解决方案，该解决方案处理安装在基础设施节点处的摄像头捕获的视觉数据，（ii）研究了基于大规模现实世界数据集DeepSense 6 G的拟议解决方案的可行性，该数据集包括多模态传感和通信数据。基于所采用的真实世界数据集，所开发的解决方案在预测未来$0.1$ s内发生的阻塞时实现了$\approx 90\%$准确性，并且在预测$1$ s内发生的阻塞时实现了$\approx 80\%$准确性，这突出了毫米波/亚太赫兹通信网络的有前途的解决方案。
2022-03-03 cs.CV eess.SP
Vision-Aided 6G Wireless Communications: Blockage Prediction and Proactive Handoff
School of Electrical, Computer, and Energy Engineering, Arizona State University（亚利桑那州立大学电气、计算机与能源工程学院）
对阻塞的敏感性是高频（5G毫米波和6G亚太赫兹）无线网络的关键挑战。由于这些网络主要依赖于视距（LOS）链路，突发链路阻塞严重威胁着网络的可靠性。此外，当LOS链路被阻塞时，网络通常需要将用户切换到另一个LOS基站，这可能导致关键的时间延迟，特别是如果需要在窄波束的大码本上搜索的话。解决可靠性和延迟挑战的一个有希望的方法是在无线网络中实现主动性。主动性基本上允许网络预测阻塞，特别是动态阻塞，并提前启动用户切换。本文提出了一个完整的机器学习框架，用于在无线网络中实现主动行动，该框架依赖于捕获的视觉数据，例如，由部署在基站的RGB摄像头捕获的视觉数据。特别地，本文提出了一种视觉辅助的无线通信解决方案，该解决方案利用双模机器学习来执行主动阻塞预测和用户切换。该解决方案的基础是一种深度学习算法，该算法从视觉和无线数据中学习如何预测传入的阻塞。无线网络使用该算法的预测来主动发起切换决策并避免任何不必要的延迟。该算法是在使用ViWi数据生成框架生成的视觉无线数据集上开发的。在两个不同摄像机的基站上的实验结果表明，该算法能够准确地检测到传入阻塞超过$\sim 90\%$的时间。这种阻塞预测能力直接反映在主动切换的准确性上，其也接近$87\%$。这突出了在未来无线网络中实现高可靠性和低延迟的有希望的方向。
2021-02-20 cs.CV eess.SP
Radar Aided Proactive Blockage Prediction in Real-World Millimeter Wave Systems
毫米波和亚太赫兹通信系统主要依赖于发射机和接收机之间的视距（LOS）链路。然而，这些高频LOS链路对阻塞的敏感性对这些通信网络的可靠性和延迟要求提出了挑战。在本文中，我们建议利用雷达传感器来提供有关周围环境和移动物体的传感信息，并利用这些信息来主动预测未来的链路阻塞。这是由雷达传感器的低成本、它们有效地捕获重要特征（诸如移动散射体（候选阻塞物）的范围、角度、速度）的能力以及它们以相对高的速度捕获雷达帧的能力所推动的。我们制定了雷达辅助的主动阻塞预测问题，并基于经典雷达目标跟踪和深度神经网络开发了两种解决方案。这两个解决方案旨在利用领域知识和对堵塞预测问题的理解。为了准确评估所提出的解决方案，我们基于DeepSense框架构建了一个大规模的真实世界数据集，收集了超过$10$千个数据点和各种阻塞对象（车辆，自行车，人类等）的共存雷达和毫米波通信测量。基于该数据集的评估结果表明，所提出的方法可以预测未来的阻塞$1$秒之前，他们发生超过$90\%$ $F_1$评分（和超过$90\%$准确性）。这些结果尤其突出了未来无线毫米波和太赫兹通信系统中的阻塞预测和可靠性增强的有前途的解决方案。
2021-11-29 cs.IT eess.SP math.IT
Vision-Aided Dynamic Blockage Prediction for 6G Wireless Communication Networks
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
释放毫米波和亚太赫兹无线通信网络的全部潜力取决于实现前所未有的低延迟和高可靠性要求。满足这些要求的挑战部分在于毫米波和亚太赫兹频率范围内的信号对阻塞的敏感性。解决这一挑战的一个有希望的方法是使用机器学习帮助无线网络发展对其周围环境的感知。本文试图通过利用深度学习和计算机视觉来做到这一点。它提出了一种新的解决方案，主动预测\textit{dynamic}链路阻塞。更具体地说，它开发了一种深度神经网络架构，该架构可以从观察到的RGB图像序列和波束成形向量中学习如何预测未来可能的链路阻塞。所提出的架构进行评估的公开可用的数据集，代表一个合成的动态通信场景与多个移动用户和阻塞。它在86%附近的链接阻塞预测准确度得分，如果不利用视觉数据，这种性能不太可能匹配。
2020-06-18 cs.CV cs.IT eess.SP
Dual-Transformer Aided Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Robust RIS-Assisted Near-Field Communications
University of Ottawa（渥太华大学）；Ericsson（爱立信）
针对6G超大孔径阵列在近场通信中易受物理遮挡导致非视距的问题，提出双Transformer分层深度强化学习框架，集成光线追踪数字孪生和视觉Transformer预测遮挡，实现鲁棒的波束聚焦与RIS相位优化。
2026-06-15 eess.SP
Millimeter Wave Base Stations with Cameras: Vision Aided Beam and Blockage Prediction
本文探讨了一个新的研究方向，利用视觉来帮助克服关键的无线通信挑战。特别是，本文考虑了毫米波（mmWave）通信系统，这是5G及以后的主要组成部分。这些系统面临两个重要的挑战：（i）与选择最佳波束相关联的大的训练开销，以及（ii）由于对链路阻塞的高灵敏度而导致的可靠性挑战。有趣的是，大多数采用毫米波阵列的设备也可能使用摄像头，如5G手机、自动驾驶汽车和虚拟/增强现实耳机。因此，我们研究了在毫米波基站使用摄像头的潜在收益，并利用其视觉数据来帮助克服波束选择和阻塞预测挑战。为此，本文利用计算机视觉和深度学习工具，直接从相机RGB图像和sub-6 GHz通道预测毫米波波束和阻塞。实验结果揭示了有趣的见解，这些解决方案的有效性。例如，深度学习模型能够实现超过90%的波束预测准确度，这仅需要拍摄场景的镜头并且零开销。
2019-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Blockage Prediction and Proactive Handover for Seamless Connectivity in Vision-Aided 5G/6G UDNs
University of Glasgow（格拉斯哥大学）
无线设备和实时服务需求的激增迫使移动到更高的频谱。毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）频段与波束成形技术相结合，为超密集网络（UDN）提供了显着的性能增强。不幸的是，在较高频谱处经历的小区覆盖范围缩小和严重的穿透损耗使得移动性管理成为UDN中的关键问题，特别是优化波束阻塞和频繁切换（HO）。在城市中心和城市地区，流动性管理的挑战已经变得普遍。为了解决这个问题，我们提出了一种新的机制，利用无线信号和道路上的监控系统，智能地预测可能的堵塞提前执行及时HO。本文采用计算机视觉（CV）来确定障碍物和用户的位置和速度。此外，本研究引入了一个新的HO事件，称为块事件{BLK}，定义的存在的阻挡对象和用户向阻挡区域移动。此外，多元回归技术预测直到用户到达被阻挡区域的剩余时间，从而确定最佳HO决策。仿真结果表明，与无阻塞预测的典型无线网络相比，该算法在保持用户连接性和用户体验质量（QoE）方面提高了40%.
2022-02-21 cs.LG cs.NI eess.SP
Joint 3-D Positioning and Power Allocation for UAV Relay Aided by Geographic Information
在本文中，我们研究利用地理信息来解决无人机和地面节点之间的空地链路的阻塞问题。特别地，部署UAV中继器以建立从地面基站到多个地面用户的通信链路。为了提高通信容量，我们首先根据三维（3-D）地理信息的建筑物造成的阻塞效应建模。然后，在链路容量、最大发射功率和阻塞的约束下，通过联合优化无人机中继的三维位置和功率分配，建立了一个优化问题，以最大化用户间的最小容量.为了解决这个复杂的非凸问题，一个双循环优化框架的基础上拉格朗日松弛。外环的目的是获得适当的拉格朗日乘子，以确保拉格朗日问题的解收敛到原问题的最紧上界。内循环采用块坐标下降法（BCD）和逐次凸逼近法（SCA）求解拉格朗日问题，在每次迭代中交替优化无人机三维定位和功率分配。仿真结果表明，该方案的性能明显优于两个基准方案，并实现了性能接近上界的无人机中继系统。
2022-03-29 eess.SP
Fairness-Oriented Multiple RISs-Aided MmWave Transmission: Stochastic Optimization Methods
在毫米波（mmWave）系统中，由于其对阻塞的存在的敏感性，确保通信的可靠连接是具有挑战性的。为了提高mmWave系统在随机阻塞情况下的鲁棒性，采用多个可重构智能表面（RIS）增强空间分集增益，并基于随机优化设计鲁棒波束形成，以最小化多个用户之间的最大中断概率，保证系统的公平性.在随机优化框架下，采用随机优化最小化（SMM）方法和随机逐次凸逼近（SSCA）方法，在每次迭代中构造新信道实现的确定性代理问题，得到基站处预编码矩阵和基站处无源波束形成向量的封闭解.这两种随机优化方法已被证明收敛到原来的随机问题的平稳点集。最后，仿真结果表明，与基准方案相比，所提出的鲁棒波束形成算法能够有效地补偿随机阻塞带来的性能损失，尤其是在高阻塞概率情况下。
2021-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Blockage-Aware and Shadowing Aware RIS Assisted Joint Communication and Positioning for Urban Non Terrestrial Networks
School of Engineering, RMIT University（RMIT大学工程学院）；University of Adelaide（阿德莱德大学）
本文提出一种面向阻塞和阴影的RIS辅助框架，用于城市场景非地面网络中的联合通信与定位，通过地面RIS增强阻塞敏感的卫星-用户链路并创建额外反射路径以提高时域定位可观性，结合位置误差界与信噪比构建统一效用函数，采用阻塞感知三模式策略以适应不同链路条件，提升鲁棒性。
2026-04-21 eess.SP
Generative AI-enabled Blockage Prediction for Robust Dual-Band mmWave Communication
提出基于视觉变换器的视觉辅助阻塞预测方法，在雾-云架构中利用生成式AI压缩视觉数据，实现毫米波与Sub-6 GHz智能切换，在DeepSense 6G数据集上达到92.78%准确率并减少70.31%带宽。
2025-01-20 eess.SP
Environment Reconstruction in Multi-Bounce Channels with Array Partial Blockage
针对ELAA部分遮挡导致的空间非平稳信道，本文通过参数化建模和GM-SAGE算法实现散射体定位与环境重建，并在射线追踪仿真中验证了其鲁棒性。
2025-09-16 eess.SP
Blockage-aware Hierarchical Codebook Design for RIS-Assisted Movable Antenna Systems
Trinity College Dublin（都柏林三一学院）；South East Technological University（东南理工大学）
本文提出一种考虑阻塞的级联波束成形框架，用于毫米波频段的移动天线系统，通过整合阻塞检测到码本设计中，减少因阻塞方向波束评估带来的低效，并通过两阶段方法降低联合波束成形与RIS优化问题的复杂度，提升系统能效和减少波束训练开销。
2026-03-19 eess.SP
RIS-aided Localization under Pixel Failures
本文针对RIS像素故障下的LoS阻塞定位问题，提出两种联合定位与故障诊断算法，利用稀疏正则化或逐次假设检验检测故障并高精度定位UE，仿真验证其显著优于忽略故障的基准方法。
2024-03-15 eess.SP
Forecasting Aided Energy Aware Band Assignment in Multiband Networks
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；Boston College（波士顿学院）；Ahmedabad University（艾哈迈达巴德大学）
该研究针对多频段网络UE功耗高且易受阻塞的问题，提出基于LSTM或Transformer预测的能量感知频段分配方法，在DeepMIMO等数据集上验证，可降低300-600 mW功耗
2026-08-12 eess.SP
Spatially Correlated Blockage Aware Placement of RIS in IIoT Networks
本文研究IIoT网络中RIS部署对覆盖与可靠性的影响，分析单/多阻塞场景下链路相关性及SNR分布，对比RIS与中继的中断性能，为密集阻塞环境下RIS辅助IIoT网络提供设计指导。
2025-08-23 cs.NA eess.SP math.NA
Blockage-Aware Multi-RIS Sensing and Optimization for mmWave Smart Radio Environments
POSTECH（浦项科技大学）；Seoul National University（首尔大学）
本文提出一种阻塞感知的多RIS加权速率优化方法，通过每RIS索引同步信号和闭式黎曼更新算法提升毫米波系统性能。
2026-09-09 cs.SY eess.SP eess.SY
Multidimensional Orthogonal Matching Pursuit-based RIS-aided Joint Localization and Channel Estimation at mmWave
RIS辅助的毫米波无线系统受益于对阻塞的鲁棒性和增强的覆盖。在本文中，我们研究了RIS的能力，也提供了增强的本地化能力作为通信的副产品。我们考虑稀疏重建算法，以获得高分辨率的信道估计，映射到位置信息。在RIS辅助的毫米波系统中，稀疏恢复的复杂性成为瓶颈，给定RIS的大量元件和大型通信阵列。我们提出了一种多维正交匹配追踪策略，用于在RI辅助的毫米波系统中进行压缩信道估计。我们展示了如何这种算法，基于一组独立的字典，而不是一个单一的大字典上计算的投影，使高精度信道估计在降低复杂性。我们还结合这种策略的定位方法，它不依赖于绝对到达时间的LoS path.Localization结果在一个现实的3D室内场景显示，RIS辅助的无线系统也可以受益于显着提高定位精度。
2022-03-24 eess.SP
Channel Estimation for Hybrid RIS Aided MIMO Communications via Atomic Norm Minimization
已经引入了可重构智能表面（RIS）作为用于减轻毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）通信网络中的频繁阻塞的补救措施。然而，为了实现其全部潜力，完美或接近完美的信道状态信息（CSI）是基本的。传统上，RIS是完全无源的，没有任何基带处理能力，这对CSI捕获提出了很大的挑战。因此，我们专注于混合RIS架构，其中RIS元件的一小部分是活动的并且能够处理接收到的导频信号以用于估计相应的信道。信道估计（CE）通过采用离网（off-the-grid）压缩感知技术来完成，即，原子范数最小化，用于通过两个阶段精确信道参数。仿真结果表明，在相同的训练开销下，该方案的性能优于被动RIS CE。
2021-06-21 eess.SP
Intermittency versus Path Loss in RIS-aided THz Communication: A Data Significance Approach
针对RIS辅助太赫兹通信中强间歇LOS路径与弱可靠RIS路径的权衡，提出基于数据重要性的混合关键性叠加编码方案，在保障高关键性数据可靠传输的同时保持和速率与时延性能。
2024-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
End-to-End Mobility-Aware Multi-RIS Optimization via Blockage Detection and Closed-Form Riemannian Updates
Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学）；Institute of New Media and Communications, Seoul National University（首尔大学新传媒研究所）；Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔大学电气与计算机工程系）；Stanford University（斯坦福大学）
该研究针对毫米波多用户MIMO系统的RIS链路阻塞问题，提出集成阻塞检测与SCRPA算法的多RIS优化框架，仿真验证其可提升加权和速率与可扩展性。
2026-08-27 cs.SY eess.SP eess.SY
RIS-Aided NLoS Monostatic Sensing under Mobility and Angle-Doppler Coupling
针对视距阻塞下RIS辅助移动目标单站感知中的高维搜索与角度-多普勒耦合问题，提出低复杂度两步GLRT算法及RIS相位设计，仿真证明其收敛于理论界并优于现有基准。
2024-01-12 eess.SP
Channel Tracking for RIS-aided mmWave Communications Under High Mobility Scenarios
新兴的可重构智能表面（RIS）技术有望应用于毫米波（mmWave）通信系统中，以有效地补偿传播损耗或解决阻塞问题。考虑到实际应用中用户的高度移动性，实时调整相位偏移以使波束对准移动用户是非常必要的，这就需要频繁地估计信道状态信息。因此，必须设计有效的信道跟踪方案以避免复杂的信道估计过程。在本文中，我们开发了一种新的信道跟踪方案，与传统的计划有两个优点。首先，我们的跟踪方案是基于级联的角度在RIS，而不是准确的角度值，这是更实际的。其次，它可以在噪声可以是非高斯的更一般的设置下使用。仿真结果表明，该方案具有较高的跟踪精度，并验证了其优于现有的基于EKF的跟踪方案。
2023-02-07 eess.SP
Dynamic Blockage Pre-Avoidance using Reconfigurable Intelligent Surfaces
针对车联网中毫米波信号易受阻塞的问题，提出基于区域的RIS预选择与阻塞预测方案，验证了RIS辅助动态阻塞规避的性能提升潜力，同时指出其实际部署仍待解决的问题。
2023-11-09 cs.IT eess.SP math.IT
Ampli-Flection for 6G: Active-RIS-Aided Aerial Backhaul with Full 3D Coverage
Hankuk University of Foreign Studies（韩国外国语大学）；Yonsei University（延世大学）
本文提出利用主动RIS的空中回传系统，通过优化平台位置和相位配置，实现6G网络中全3D覆盖和高能效的回传连接。
2026-01-25 eess.SP
A Deep Learning Approach to Location- and Orientation-aided 3D Beam Selection for mmWave Communications
位置辅助波束选择方法已被证明是实现高波束成形增益同时限制毫米波（mmWave）通信中的初始接入的开销和延迟的有效方法。然而，该领域的大多数研究都集中在车辆应用上，其中用户终端（UT）的方向大多固定在环境的每个位置处。本文提出了一种基于位置和方向的波束选择方法，以在UT可以在每个位置处采取任意方向的应用中实现基于上下文信息（CI）的波束对准。我们提出了三种不同的网络结构，具有不同数量的可训练参数，可用于不同的训练数据集大小。一个专业的三维光线跟踪工具被用来生成IEEE标准的室内场景的数据集。数值结果表明，所提出的网络优于CI辅助基准，如广义逆指纹（GIFP）方法以及分层波束搜索作为一种非CI为基础的方法。此外，与GIFP方法相比，所提出的基于深度学习的波束选择对训练和测试数据集中不同的视线阻塞概率具有更高的鲁棒性，对位置和方向信息的不准确性具有更低的敏感性。
2021-10-13 eess.SP
Double-RIS Versus Single-RIS Aided Systems: Tensor-Based MIMO Channel Estimation and Design Perspectives
可重构智能表面（RISs）是近年来提出的一种实时调谐无线传播信道的新技术。然而，目前的大多数工作假设单RIS（S-RIS）辅助系统，这可能是有限的，在一些应用场景中，发射机可能需要一个多RIS辅助信道与接收机进行通信。在本文中，我们考虑了双RIS（D-RIS）辅助MIMO系统，并提出了一种基于交替最小二乘的信道估计方法，利用接收信号的Tucker2张量结构。使用所提出的方法，级联MIMO信道部分可以单独估计，到平凡的缩放因子。与S-RIS系统相比，我们表明，如果一个S-RIS系统的RIS元素在D-RIS系统中的两个RIS之间仔细分布，可以减少训练开销，估计精度也可以提高。因此，与S-RIS系统相比，D-RIS系统可以被视为进一步增加未来无线网络的覆盖范围、容量和效率的有吸引力的方法。
2021-09-19 eess.SP
Optimization of RIS Configurations for Multiple-RIS-Aided mmWave Positioning Systems based on CRLB Analysis
可重构智能表面（RIS）是未来毫米波（mmWave）通信系统的重要技术。然而，在毫米波系统中采用RIS进行高精度定位的潜在好处仍然不太清楚。本文研究了一种多RIS辅助的毫米波定位系统，推导了Cram $\rm{\acute{e}}$的r-Rao误差界。在此基础上，利用粒子群优化算法对RISs的相移进行了优化。数值结果表明，在毫米波系统中使用多个RIS在提高定位精度的优势。
2021-11-28 eess.SP
Atomic Norm Minimization-based Low-Overhead Channel Estimation for RIS-aided MIMO Systems
大波束训练开销是可重构智能表面（RIS）辅助系统信道估计的主要问题之一。在本文中，我们提出了一种基于原子范数最小化（ANM）的低开销信道估计的RI辅助多输入多输出（MIMO）系统。当波束训练的数量减少时，在波束训练期间可能接收不到一些多径信号，并且这导致信道估计失败。为了解决这个问题，由RIS创建的波束的宽度被加宽以捕获所有多径信号。在波束训练期间接收的导频信号被编译成一个矩阵，以定义用于RI辅助MIMO系统的信道的原子范数。仿真结果表明，该算法优于其他信道估计算法。
2021-07-20 eess.SP
Base Station and Passive Reflectors Placement for Urban mmWave Networks
在5G网络中使用毫米波（mmWave）频段为网络规划带来了一系列新的挑战。毫米波频率下易受阻塞和高路径损耗的影响，需要仔细规划网络以实现所需的服务质量。在本文中，我们提出了一种新的三维几何为基础的框架部署毫米波基站（gNB）在城市环境中考虑一阶反射效应。我们还提供无源金属反射器（PMR）的最佳部署解决方案，以将无线电覆盖范围扩展到非视距（NLoS）区域。特别是，我们进行可见性分析，找到直接和间接的可见性区域，并使用这些，我们推导出一个几何和阻塞辅助路径损耗模型。然后，我们制定的网络规划问题作为两个独立的优化问题，放置的gNB（S）和PMR，以最大限度地提高覆盖区域与一定的服务质量约束和最低成本。我们使用一个通用的地图测试我们提出的方法的有效性，并比较我们的模拟结果与光线跟踪解决方案。我们的模拟结果表明，在规划毫米波网络时考虑一阶反射有助于减少覆盖NLoS区域所需的PMR数量，而PMR辅助的gNB放置需要更少的gNB来覆盖相同的区域，这反过来又降低了部署成本。
2020-11-03 eess.SP
RIS-Aided Radar Imaging Utilizing the Virtual Source Principle
本文提出将RIS辅助雷达成像视为移动虚拟源SAR成像，在波数域建模并制定近远场成像算法，为适配成熟SAR方法开辟新途径。
2024-12-17 eess.SP
Active Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Terahertz Wireless Communications
本文探索主动可重构智能表面（RIS）辅助的太赫兹（THz）通信，通过制定考虑主动噪声、信号放大、分子吸收和波束失准等因素的遍历速率，解决了THz通信中遮挡敏感和覆盖受限的问题。
2024-07-03 cs.NI eess.SP
Urban RIS-Assisted HAP Networks: Performance Analysis Using Stochastic Geometry
本文利用随机几何建模城市RIS辅助HAP网络，提出广义Beta prime分布刻画信道，推导覆盖概率与遍历容量，验证阻塞效应可减轻干扰，提升城市连接与数据卸载性能。
2025-06-18 eess.SP
Approximate Maximum-Likelihood RIS-Aided Positioning
针对视距路径可能缺失的无线定位场景，提出基于加权最小二乘路径融合的近似最大似然RIS辅助定位框架，优化RIS相移并扩展至多基站多用户场景，性能接近克拉美罗界。
2023-06-13 eess.SP
User Identification: A Key Enabler for Multi-User Vision-Aided Communications
本文提出用户识别任务作为多用户视觉辅助通信的关键使能技术，开发基于单帧或帧序列视觉与无线数据的机器学习模型，并在DeepSense 6G真实数据集上实现超过97%的识别准确率。
2023-08-07 eess.SP
A General Framework for RIS-Aided mmWave Communication Networks: Channel Estimation and Mobile User Tracking
可重构智能表面（RIS）作为一种提高无线通信性能的新技术，已经得到了广泛的讨论。基于RIS的独特设计，其元件可以反射，吸收，吸收或聚焦入射波向任何所需的方向。这些功能被证明是克服毫米波（mmWave）的高传播条件（包括路径衰减和阻塞）的主要解决方案。然而，由于RIS元件的无源性质以及多输入多输出（MIMO）系统产生的估计开销，RIS辅助通信中的信道估计仍然是主要关注点。因此，用户跟踪尚未进行分析。本文是第一个工作，解决信道估计，波束成形，和用户跟踪下实际毫米波RIS-MIMO系统。通过给出RIS设计与MIMO系统的数学关系，提出了RIS设计的三阶段框架。首先使用分层波束搜索来估计基站（BS）与RIS之间的信道，然后使用迭代解析算法来估计RIS与用户之间的信道。最后，一个流行的跟踪算法被用来跟踪RIS和用户之间的信道参数。系统分析表明，所提出的框架在实时场景中的鲁棒性和有效性。
2020-09-02 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-aided Vehicular Networks: Their Protocols, Resource Allocation, and Performance
可重构智能表面（RIS）有助于为传统车辆网络向自动驾驶的演进铺平道路。话虽如此，第三代合作伙伴计划（3GPP）在不久的将来面临着许多关于RI辅助的车联网（V2X）解决方案的挑战。为了应对这些挑战并促进未来的研究，本文重点关注RIS辅助V2X通信的前瞻性传输设计。特别是，两种V2X侧链路模式通过利用RIS及其变体来增强，随后是将传输工作划分为不同阶段的定制传输帧结构。接下来，开发有效的信道跟踪和资源分配技术，以在低开销和复杂度下获得高波束成形增益。最后，突出了有前途的研究课题，并提出了未来的3GPP标准化项目的RISaided V2X系统。
2022-03-05 eess.SP
Comparison of OTFS and OFDM for RIS-aided Systems in the Presence of Phase Noise
Trinity College Dublin（都柏林三一学院）
本文比较了OTFS与OFDM在存在相位噪声的RIS辅助系统中的性能，提出了一种联合估计技术以提升系统鲁棒性。
2026-02-13 eess.SP
TRICE: A Channel Estimation Framework for RIS-Aided Millimeter-Wave MIMO Systems
研究了基于点到点可重构智能表面（RIS）的毫米波MIMO系统中的信道估计问题。通过利用毫米波信道在角度域的低秩特性，提出了一种非迭代的两阶段RI辅助信道估计（TRICE）框架，其中每一阶段都表示为多维波达方向（DOA）估计问题。因此，我们的TRICE框架是非常普遍的意义上说，任何有效的多维DOA估计解决方案可以很容易地使用在每个阶段，以估计相关的信道参数。数值结果表明，TRICE框架具有较低的训练开销和较低的计算复杂度，相比基准解决方案。
2021-02-02 eess.SP
RIS-Aided Physical Layer Security Improvement in Underlay Cognitive Radio Networks
研究了一种基于可重构智能表面（RIS）的认知无线电网络. RIS用于提高次级网络（SN）的可靠性和鲁棒性，同时提高初级网络（PN）的物理层安全性。为此，封闭形式的表达式SN中断概率，PN保密中断概率，和PN概率的非零保密容量。为了增加窃听信号的PN，窃听者使用两种合并技术，即最大比合并和选择合并。最后，通过数值计算和仿真结果验证了所提出的系统模型的优越性.
2022-09-26 eess.SP
Two-Timescale Transmission Design for Wireless Communication Systems Aided by Active RIS
针对有源RIS辅助通信系统，提出基于双时间尺度CSI的传输设计，推导可达速率闭式近似并优化相移，证明其性能优于无源RIS。
2024-02-28 eess.SP
On the Downlink Coverage Performance of RIS-Assisted THz Networks
本文利用随机几何理论分析了室内太赫兹网络中单个RIS辅助下行链路的覆盖概率，考虑了直连、RIS及复合三种链路场景，并通过蒙特卡洛仿真验证了理论结果的准确性。
2023-08-30 eess.SP
Misspecified Cramér-Rao Bound of RIS-aided Localization under Geometry Mismatch
本文针对RIS几何失配问题，推导了单输入单输出RIS辅助定位系统的误设定Cramér-Rao界，并提出伪真实参数确定的闭式解，揭示了高信噪比下的性能饱和现象。
2023-02-22 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
RIS-Aided Localization and Sensing
本研究提出利用可重构智能表面技术提升定位与传感精度，通过算法优化和实验验证，实现复杂环境下的高效通信与感知
2025-12-03 eess.SP
RIS-Aided Covert Communications with Statistical CSI: A Multiport Network Theory Approach
针对发射机仅掌握监听方与合法用户有限信道信息的场景，提出基于多端口网络理论的RIS辅助隐蔽通信框架，可建模阵元互耦、结构散射等传统模型忽略的特性，数值验证其能在满足隐蔽约束下实现合法通信。
2024-12-12 eess.SP
RIS-aided Positioning Experiments based on mmWave Indoor Channel Measurements
本文通过毫米波室内信道测量实验，首次验证了RIS辅助单基站定位在视距和非视距场景下利用反射路径提升定位性能的可行性。
2023-06-18 eess.SP
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
Frugal RIS-aided 3D Localization with CFO under LoS and NLoS Conditions
本文针对6G节约资源场景，提出基于GLRT的LoS检测及信道估计与定位算法，在最小硬件和频谱下实现RIS辅助3D定位，并验证其性能接近CRB。
2025-09-25 eess.SP
Elevation Angle-Dependent 3D Trajectory Design for Aerial RIS-aided Communication
研究了一种概率视距信道下的空中可重构智能表面（RIS）辅助通信系统。以最小平均可达速率最大化为目标的最优化问题，用于联合设计通信调度、RIS的相移和三维（3D）UAV轨迹。为了解决这样一个非凸问题，我们提出了一个有效的迭代算法，以获得其次优解。仿真结果表明，该方案的性能明显优于现有方案，为无人机机载RIS通信系统的仰角和距离权衡提供了新的思路。
2022-04-09 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
Joint Transceiver Beamforming and Reflecting Design for Active RIS-Aided ISAC Systems
通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）技术在完全共享的平台上同时实现雷达探测和用户通信功能，在节省硬件和频谱资源方面具有巨大潜力。在ISAC系统中采用可重构智能表面（RIS）可以提供一条虚拟视线路径来克服阻塞问题，并引入新的自由度（DoF）来进一步提高系统性能。然而，无源RIS的乘性衰落效应限制了其在无直接链路情况下的应用，这促进了有源RIS的发展。在本文中，我们考虑一个积极的RIS辅助ISAC系统，旨在联合设计的发射波束形成器，积极的RIS反射和雷达接收滤波器，以最大限度地提高雷达输出信噪比（SNR），同时保证预定义的信号干扰加噪声比（SINR）的通信用户。为了解决这个非凸问题，一个有效的算法开发利用块坐标下降（BCD），Dinkelbach的变换和优化最小化（MM）的技术。仿真结果验证了在ISAC系统中部署有源RIS的显著进步，与无源RIS辅助的ISAC系统相比，它可以实现高达32 dB的雷达信噪比增强。
2023-02-21 eess.SP
