Secure Transmission for IRS-Assisted MIMO MmWave Systems
本文研究了智能反射面辅助毫米波（mmWave）系统中的安全波束形成设计问题，其中发射端采用混合波束形成（HB），智能反射面采用无源波束形成（PB）。为了最大限度地提高保密容量，HB和PB的联合优化制定为一个非凸问题，具有常数模约束。为了有效地解决这样一个具有挑战性的问题，原问题被分解成PB子问题和HB子问题，然后这两个子问题依次求解所提出的算法。仿真结果表明，所提出的方法相比，国家的最先进的作品的优越性能。
2022-12-20 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
Blind Channel Estimation for Massive MIMO: A Deep Learning Assisted Approach
大规模多输入多输出（MIMO）或大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术是未来无线网络的关键技术之一。然而，大规模多输入多输出系统的性能严重依赖于精确的信道估计。而在这样的系统中获取信道状态信息（CSI）需要随着用户数量的增长而增加的大量训练开销。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种深度学习辅助的盲信道估计技术，用于基于正交频分复用（OFDM）的大规模多输入多输出系统。我们证明了利用大规模多输入多输出信道的渐近正交性，可以在不需要信道冲激响应先验知识的情况下，对信道失真进行平均，并且经过一些数学运算，可以提取出不同用户发送的数据符号。因此，通过部署去噪卷积神经网络算法（DnCNN），我们减轻了剩余信道和噪声影响，以在信道探测阶段准确检测传输的数据符号。使用检测到的数据符号作为虚拟导频，我们估计在每个BS天线的所有用户的CSI。我们的仿真结果证明了我们提出的技术的有效性，并表明它可以提供一个均方误差（MSE）的性能，这与数据辅助信道估计技术相一致。
2020-02-24 eess.SP
Cascaded Channel Estimation for RIS Assisted mmWave MIMO Transmissions
信道估计是可重构智能表面（RIS）辅助的毫米波（mmWave）通信中的一个难题。由于在这样的系统中级联信道的系数的数量紧密地依赖于基站天线的数量和RIS元件的数量的乘积，所以导频开销将非常高。在这封信中，我们提出了一个级联的信道估计框架的RIS辅助毫米波多输入多输出系统，在传输模型的宽带效应被认为是。然后，将宽带信道估计转化为参数恢复问题，利用少量的导频符号，采用牛顿正交匹配追踪算法进行信道参数的检测。此外，还引入了信道估计的Cramer-Rao下界。数值结果表明了所提出的信道估计方案的有效性。
2021-06-19 eess.SP
Tensor-Based Channel Estimation and Data-Aided Tracking in IRS-Assisted MIMO Systems
针对信道老化问题，提出一种基于张量建模的两阶段方法，通过张量分解实现信道估计、IRS配置及数据符号跟踪，在误码率和均方误差上优于现有方案。
2023-05-17 eess.SP
Exploiting Structured Sparsity with Low Complexity Sparse Bayesian Learning for RIS-assisted MIMO Channel Estimation
针对RIS辅助MIMO通信信道估计的精度与复杂度问题，提出低复杂度的UAMPSBL-PCI算法以利用信道结构化稀疏性，仿真证明其性能优于现有算法。
2023-08-02 eess.SP
Master-Assisted Distributed Uplink Operation for Cell-Free Massive MIMO Networks
KU Leuven（荷语鲁汶大学）
本文提出了一种名为MADUO的协助式分布式上行操作，用于无蜂窝大规模MIMO网络，通过主AP协作提升上行链路性能并平衡信令与计算复杂性。
2026-01-27 eess.SP
Fusing Channel and Sensor Measurements for Enhancing Predictive Beamforming in UAV-Assisted Massive MIMO Communications
本文提出融合信道与传感器数据，利用扩展卡尔曼滤波和预测波束赋形框架，提升无人机大规模MIMO通信的波束对齐精度与频谱效率。
2023-12-29 eess.SP
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Full-Duplex MIMO with Hardware Impairments
针对存在硬件损伤的RIS辅助全双工MIMO系统，提出仅需硬件损伤一二阶统计量的无偏信道估计器，推导其闭式表达式，设计理想硬件下最小化MLE均方误差的导频方案并通过仿真验证性能。
2023-07-23 eess.SP
Tensor-based modeling/estimation of static channels in IRS-assisted MIMO systems
针对IRS辅助MIMO系统，提出基于张量的参数化建模与估计框架，利用交替最小二乘和高阶奇异值分解两种算法估计级联信道，在无额外计算复杂度下提升性能。
2023-06-21 eess.SP
IRS-Assisted Massive MIMO-NOMA Networks with Polarization Diversity
本文利用双极化智能反射面（IRS）的优良特性，在非理想连续干扰消除（SIC）条件下，提高了非正交多址接入（NOMA）的双极化大规模多输入多输出（MIMO）系统的性能。通过考虑多簇场景的下行链路，IRS辅助基站（BS）在极化域中复用用户子集。我们的新策略消除了不完美SIC的影响，并使用户能够利用极化分集与接近零的子集间干扰。我们的结果表明，当IRS足够大时，即使存在SIC错误传播，该方案也始终优于传统的大规模多输入多输出-NOMA和MIMO-OMA系统。它也证实了双极化IRS可以使交叉极化传输有利于用户，使他们能够提高他们的性能，通过极化分集。
2021-05-27 eess.SP
On the Energy-Efficiency Maximization for IRS-Assisted MIMOME Wiretap Channels
安全性和能量效率已经成为现代无线通信的关键特征。在本文中，我们考虑了一种能量有效的设计智能反射面（IRS）辅助多输入多输出多窃听（MIMOME）窃听信道（WTC）。我们的目标是联合优化的传输协方差矩阵和IRS相移，以最大限度地提高保密能量效率（SEE）的考虑系统的保密率约束在合法的接收机。为了解决这一具有挑战性的非凸问题，其中的设计变量耦合在目标和约束，我们提出了一种基于惩罚对偶分解的交替梯度投影（PDDAPG）方法，以获得一个有效的解决方案。我们还表明，所提出的算法的计算复杂度仅与IRS的反射元件的数量以及发射机/接收机节点处的天线数量呈线性增长。我们的研究结果证实，只有当IRS的功耗很小时，使用IRS才有助于改善MIMOME WTC的SEE。特别是，大型IRS并不总是有利于MIMOME WTC的SEE。
2022-09-01 eess.SP
Low-Complexity Tensor-Based Channel Parameter Estimation for mmWave MIMO-Assisted Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）
本文针对采用无源Butler矩阵波束成形的下行毫米波大规模MIMO系统，提出基于三阶PARAFAC张量的低复杂度信道估计框架，通过BALS优化降低计算开销，结合ESPRIT提取角度并推导CRLB，仿真显示其性能优于传统最小二乘方法。
2026-10-12 eess.SP
RIDNet Assisted cGAN Based Channel Estimation for One-Bit ADC mmWave MIMO Systems
针对单比特ADC毫米波MIMO系统中天线增加导致导频开销大、频谱效率下降的问题，提出一种结合cGAN与稀疏特征注意力盲去噪网络的信道估计方法，显著提升了估计性能并减少了导频传输。
2023-12-19 eess.SP
Digitally-assisted photonic analog domain self-interference cancellation for in-band full-duplex MIMO systems via LS algorithm with adaptive order
针对带内全双工多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种基于自适应阶数最小二乘（LS）算法的数字辅助光子模拟域自干扰消除（SIC）和下变频方法。在光域中通过双并行Mach-Zehnder调制器（DP-MZM）实现SIC和下变频，而下变频信号由具有自适应阶数的LS算法处理，该算法用于跟踪多径自干扰（SI）信道的响应并重构SIC的参考信号。该方法可以克服MIMO场景下复杂度较高的SIC多径模拟参考信号重构困难的问题，也可以解决无线环境变化时参考重构算法阶数不优化的问题。通过实验验证了这一概念。当SI信号具有10 GHz的载波频率和0.1、0.25、0.5、1和2 Gbaud的波特率时，分别实现30.2、26.9、23.5、19.5和15.8 dB SIC深度。对于不同的MIMO多径SI信号，自适应阶数LS算法的收敛性也得到了验证。
2022-08-03 eess.SP
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
Beyond Diagonal RIS-assisted MIMO Transmission: Beamforming Gain and Capacity Optimization
本文提出超越对角RIS技术，通过波束成形增益和容量优化提升MIMO下行通信的频谱效率和覆盖范围。
2025-12-09 eess.SP
Physical-Layer Aspects of Repeater-Assisted MIMO
Linköping University（林雪平大学）；The University of Electro-Communications（电气通信大学）；Ericsson Research, Ericsson（爱立信研究，爱立信）
本文研究网络控制中继辅助MIMO的物理层设计，涵盖硬件损伤、增益控制等，并探讨其在ISAC中扩展非视距感知、增强弱回波检测的潜力，但受限于噪声与校准误差，需联合优化。
2026-09-25 eess.SP
Is Repeater-Assisted Massive MIMO Compatible with Dynamic TDD?
本文研究动态TDD环境下重复器辅助大规模MIMO的放大与相移优化，提出优化算法以提升频谱效率，通过数值实验验证重复器增益对有用信号和干扰的平衡作用。
2026-04-23 eess.SP
A Low-Complexity Solution to Sum Rate Maximization for IRS-assisted SWIPT-MIMO Broadcasting
本文重点研究了在智能反射面（IRS）辅助的同时无线信息和功率传输系统中，在能量接收器（ER）的服务质量（QoS）约束下，在多输入多输出（SWIPT-MIMO）设置下，最大化信息接收器（IR）处的可达加权和速率（WSR）的基本问题。值得注意的是，由于QoS约束中发送预编码矩阵和无源波束成形向量之间的耦合，所制定的非凸优化问题很难解决。我们首先解耦的设计变量的约束以下的惩罚对偶分解方法，然后应用交替梯度投影算法来实现一个固定的解决方案，重新制定的优化问题。该算法几乎翻了一番的WSR相比，实现了基于块坐标下降（BCD）的基准计划。同时，所提出的方案的复杂度与IRS元素的数量成线性增长，而基准方案的复杂度与IRS元素数量的立方成正比。
2023-02-28 eess.SP
Dual Fluid Antenna-Assisted UAV MIMO Networks
Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海高等研究院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；Shenzhen CyberAray Network Technology Co., Ltd.（深圳赛博阵列网络科技有限公司）；The University of Electro-Communications（电子通信大学）；University College London（伦敦大学学院）；Kyung Hee University（庆熙大学）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
研究双流天线辅助无人机多用户多输入多输出下行通信网络，通过联合优化无人机轨迹、收发天线位置和波束成形最大化平均可达速率，采用交替优化算法求解，性能优于传统和现有基线。
2026-07-17 eess.SP
Precoding for Uplink RIS-Assisted Cell-Free MIMO-OFDM Systems with Hardware Impairments
Cisco Systems（思科系统）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
针对 UE 与 AP 存在 IQI 的多 RIS 辅助上行 CF-mMIMO-OFDM 系统，提出基于 WMMSE 的 BCD 联合预编码、RIS 系数和接收合并优化方法，以提升和速率与求解效率。
2025-10-20 eess.SP
CovNet: Covariance Information-Assisted CSI Feedback for FDD Massive MIMO Systems
本文提出CovNet，一种利用CSI协方差信息辅助的FDD大规模MIMO CSI反馈方案，结合CNN与Transformer架构，并设计CIPN处理协方差信息，在全部压缩率下优于现有最先进方案。
2024-12-17 eess.SP
Fast Transceiver Design for RIS-Assisted MIMO mmWave Wireless Communications
本文针对收发端均采用均匀圆形阵列的RIS辅助MIMO毫米波通信系统，提出降低旋转角度对非循环信道矩阵影响的算法、收发端及RIS的相位优化方案和低复杂度快速逐符号ML检测方案，通过仿真验证了理论有效性。
2024-08-13 eess.SP
Balancing Latency and Model Accuracy for Fluid Antenna-Assisted LM-Embedded MIMO Network
针对嵌入大模型的无线网络中模型精度与网络时延的权衡问题，提出结合流体天线技术与块坐标下降框架的优化算法，在保障推理精度的同时降低时延，性能优于基准网络。
2025-08-03 eess.SP
Joint Phase Shift Optimization and Precoder Selection for RIS-Assisted 5G NR MIMO Systems
Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）；Kocaeli University（科贾埃利大学）；Yildiz Technical University（耶尔德兹理工大学）；TÜBİTAK BİLGEM（土耳其科学技术研究委员会信息通信技术研究中心）
本文提出基于奇异值的RIS优化策略，通过联合优化相移和预编码器提升5G NR MIMO系统性能。
2025-05-29 eess.SP
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Upper Mid-Band MIMO Systems
Hanyang University（汉阳大学）
本文提出一种面向条件的信道估计框架，通过贪心列分组解决RIS辅助UMB通信中的病态LS问题，实现高鲁棒性和低复杂度的信道估计。
2026-03-06 eess.SP
Fair and Energy-Efficient Activation Control Mechanisms for Repeater-Assisted Massive MIMO
大规模多输入多输出（MIMO）通过部署低成本单天线中继器扩展蜂窝覆盖，蜂窝用户间用户，公平且节能高效的的中继器辅助大规模 MIMO（激活控制机制。{
2025-04-04 eess.SP
On the Performance of Dual-Antenna Repeater Assisted Bi-Static MIMO ISAC
Linköping University（林雪平大学）
本文研究双静态MIMO ISAC系统中中继辅助目标检测与下行数据传输的性能，提出考虑传感与通信权衡的框架，通过优化发射基站预编码实现更高检测概率与更低目标雷达截面方差。
2026-03-07 eess.SP
Active RIS-Assisted MIMO System for Vital Signs Extraction: ISAC Modeling, Deep Learning, and Prototype Measurements
National Sun Yat-sen University（国立中山大学）
本文提出主动RIS辅助MIMO系统，通过深度学习和原型实验实现生命体征提取，提升呼吸检测可靠性并支持更高阶调制。
2026-02-18 eess.SP
Joint Reflecting and Precoding Designs for SER Minimization in Reconfigurable Intelligent Surfaces Assisted MIMO Systems
本文研究了使用可重构智能表面（RIS）来辅助点到点多数据流多输入多输出（MIMO）无线通信。在实际有限字母输入的情况下，RIS处的反射元件和发射机处的预编码器交替地被优化以最小化符号错误率（MSER）。在采用固定预编码器的反射优化中，提出了两种反射设计方法：eMSER反射法和vMSER反射法。在固定反射方向图的预编码矩阵优化问题中，将矩阵优化问题转化为向量优化问题，提出了两种求解方法：MSER预编码和MMED预编码。所提出的设计的优越性进行了研究，通过仿真。仿真结果表明，所提出的反射和预编码设计可以提供比现有的设计与复高斯输入的假设下，一个更低的SER。此外，我们比较了RIS与全双工放大转发（AF）中继系统的SER显示RIS的优势。
2020-05-20 eess.SP
Efficient Quantum Algorithm for Phase Optimization of 1-Bit RIS-Assisted MIMO Communication System
Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院）；University of Melbourne（墨尔本大学）
针对 1 比特 RIS 辅助 MIMO 通信系统相位优化问题，提出 QAOA-LR 算法，通过固定线性斜坡设置变分参数并经一维网格搜索找最佳比例，降低计算复杂度，硬件实验证实其在量子处理器上随元件数增加有接近 ML 的容量性能。
2026-07-17 eess.SP
Secrecy Rate Maximization in RIS-Assisted MIMO Systems Using a Practical Hardware Model
Indian Institute of Technology, Bombay（印度孟买理工学院）；Institut Teknologi Sepuluh Nopember（印尼十十一月理工学院）；Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad（印度多汉巴德印度理工学院（印度矿业学院））；National Sun Yat-sen University（国立中山大学）
本文提出了一种基于实用硬件模型的RIS辅助MIMO系统，通过自适应投影梯度法优化传输预编码矩阵和RIS相移，以最大化保密率并减少计算成本。
2026-02-19 eess.SP
Location-Aware Performance Analysis of HAPS-RIS-Assisted Multiple-Antenna Systems with Practical RIS Impairments
Kocaeli University（科贾埃利大学）；Yildiz Technical University（伊尔迪兹理工大学）；Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）；TÜBİTAK-BİLGEM（土耳其科学技术研究委员会工业研究中心）；Carleton University（卡尔顿大学）
本文基于相依赖幅度响应，提出利用鞍点近似分析HAPS-RIS辅助MIMO系统在级联Rician信道中的性能，推导出SNR分布及 outage 概率的闭式表达式，并验证了实际RIS硬件缺陷的影响。
2026-11-10 eess.SP
IRS-Assisted Massive MIMO-NOMA Networks: Exploiting Wave Polarization
双极化智能反射表面（IRS）可以有助于更好地复用干扰无线用户。在本文中，我们使用这个功能，以改善性能的双极化大规模多输入多输出（MIMO）与非正交多址接入（NOMA）下不完美的连续干扰消除（SIC）。通过考虑多簇场景的下行链路，IRS辅助基站（BS）在极化域中复用用户子集。我们的新策略消除了不完美SIC的影响，并使用户能够利用极化分集与接近零的子集间干扰。为此，IRS被优化以减轻来自干扰极化的在BS处发起的传输。将优化问题转化为二次约束的二次子问题，利用邻域点法求解最优解。我们还通过考虑大量的反射元素，解析地推导出用户各态历经率的封闭形式表达式。其次是有代表性的模拟例子和全面的讨论。结果表明，当IRS足够大时，即使存在SIC误差传播，该方案的性能也优于传统的大规模多输入多输出-NOMA和MIMO-OMA系统。它也证实了双极化IRS可以使交叉极化传输有利于用户，使他们能够提高他们的性能，通过多样性。
2021-05-19 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface Assisted MIMO Symbiotic Radio Networks
提出了一种新型的可重构智能表面（RIS）辅助的多输入多输出（MIMO）共生无线电（SR）系统，RIS作为次发射机（STx），通过认知后向散射通信向多天线次接收机（SRx）发送消息，它通过智能地重新配置无线环境来增强从多天线主发射机（PTx）到多天线主接收机（PRx）的主传输。我们感兴趣的是在PTx的主动发射波束形成器和被动反射波束形成器在STx的联合设计，以最小化在PTx的总发射功率，受到信号噪声比（SNR）的约束，用于二次传输和速率约束的主要传输。由于制定的问题的非凸性，我们解耦成一系列的子问题，使用交替优化方法，然后迭代求解。分析了算法的收敛性能和计算复杂度。此外，我们开发了一个低复杂度的算法来设计反射波束形成器，通过半定松弛（SDR）技术解决后向散射链路增强问题。然后，进行理论分析，以揭示所提出的系统的见解。仿真结果验证了所提算法的有效性和所提系统的优越性。
2021-03-30 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
Cascaded Channel Estimation for Large Intelligent Metasurface Assisted Massive MIMO
在这封信中，我们考虑的问题，信道估计的大型智能元表面（LIM）辅助大规模多输入多输出（MIMO）系统。这一问题的主要挑战在于，集成了大量低成本超材料天线的LIM只能以一定的相移被动反射入射信号，而不具备任何信号处理能力。为了解决这个问题，我们引入了一个通用的框架估计的发射机LIM和LIM接收机级联信道，并提出了一个两阶段的算法，包括一个稀疏矩阵分解阶段和一个矩阵完成阶段。仿真结果表明，该方法可以实现精确的信道估计LIM辅助的大规模MIMO系统。
2019-08-23 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning for Hybrid RIS Assisted MIMO Communications
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
本文提出基于深度强化学习的框架，用于优化混合RIS辅助MIMO通信中的波束成形与RIS配置，以提高频谱效率，同时降低计算复杂度。
2026-04-10 eess.SP
Near-Field Channel Estimation for XL-RIS Assisted Multi-User XL-MIMO Systems: Hybrid Beamforming Architectures
针对混合波束成形下 XL-RIS 辅助多用户 XL-MIMO 系统的近场信道估计难题，提出基于协作低秩近似与联合优化的统一方法，在三类信道中均实现高精度估计。
2024-04-26 eess.SP
IRS Assisted MIMO Full Duplex: Rate Analysis and Beamforming Under Imperfect CSI
针对非完美CSI下的IRS辅助MIMO全双工系统，提出基于EWMMSE的鲁棒主动/被动波束成形联合优化方法，并给出WSR上下界，显著提升遍历加权和速率。
2023-08-16 eess.SP
Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface Assisted MIMO Systems
智能反射面（IRSs）是一种无源器件，它能够调节反射信号的相移，因此适用于无源波束形成。在本文中，我们设想他们的设计与多输入多输出（MIMO）系统中使用的接入点（AP），提高波束成形增益，其中AP和用户都配备了多个天线的主动波束成形行动。首先，我们解耦优化问题，并设计一个给定的IRS配置的主动波束形成。然后将基于IRS的无源波束形成优化问题转化为一个易于求解的非凸二次约束二次规划问题。为了解决转换问题，我们给出了一个近似的解决方案，广泛使用的半定松弛（SDR）技术的基础上。我们还提出了一个低复杂度的迭代解决方案。我们进一步证明了它可以收敛到一个局部最优值。最后，考虑到IRS中离散相移的实际情况，在这两种解决方案的基础上给出了IRS元件的量化设计。我们的仿真结果表明，所提出的解决方案优于相关的基准。
2021-06-02 eess.SP
Based on Deep Neural Networks: A Machine Learning-Assisted Channel Estimation Method for MIMO Systems
International School, Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT)（北京邮电大学国际学院）
本文提出一种基于深度神经网络的信道估计方法，用于大规模MIMO系统，通过多层感知器学习导频信号，在COST 2100数据集上相比LS和MMSE实现3-5 dB的NMSE提升，并验证了低计算复杂度的部署可行性。
2025-10-15 eess.SP
Analysis and Optimization of Multiple-STAR-RIS Assisted MIMO-NOMA with GSVD Precoding: An Operator-Valued Free Probability Approach
本文研究了多STAR-RIS辅助的下行双用户MIMO-NOMA系统在GSVD预编码下的分析与优化，应用算子值自由概率理论推导了用户渐近信息速率的闭式表达式，并提出了基于统计信道状态信息的投影梯度上升法（PGAM）以最大化总速率。
2024-11-14 eess.SP
Channel Estimation and Analog Precoding for Pixel-based Fluid-Antenna-Assisted Multiuser MIMO-OFDM Systems
针对像素化流体天线辅助多用户MIMO-OFDM系统，提出基于稀疏信道恢复和两种低复杂度估计算法，实现状态预测与最优模拟预编码，显著提升高信噪比下性能。
2025-09-11 eess.SP
A Novel Discrete Phase Shift Design for RIS-Assisted Multi-User MIMO
针对RIS辅助多用户MIMO上行系统的离散相移限制，本文基于MMSE转化、BCD迭代和SD求解混合整数最小二乘问题，提升了和速率性能。
2023-12-09 eess.SP
Cluster Index Modulation for Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted mmWave Massive MIMO
本文提出BGCS-CIM方案，利用有效簇增益和空间分集构建码本，在RIS辅助mmWave系统中实现低干扰高效传输，并推导ABER上界验证其优于现有基准。
2023-06-26 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
Two-Stage Channel Estimation for Hybrid RIS Assisted MIMO Systems
可重构智能表面（RISs）已被提出作为改善毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）通信中的信号覆盖和减轻频繁阻塞的关键使能器。然而，信道状态信息（CSI）获取是RIS实际部署的主要挑战之一。无源RIS没有任何基带处理能力，这给信道估计（CE）带来了困难，因为单个信道或级联信道只能在基站（BS）通过上行链路训练或移动台（MS）通过下行链路训练来估计。为了促进CSI获取，我们专注于混合RIS架构，其中少量的元件是活动的并且能够在RIS处接收和处理导频信号。通过遵循原子范数最小化以两个阶段执行CE以恢复信道参数，即，离开角（AoD）、到达角（AoA）和传播路径增益。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。此外，我们还研究了理论性能限制的均方误差（MSE）通过Cramér-Rao下限（CRLB）分析。
2021-07-15 eess.SP
Hybrid RIS-Assisted MIMO Dual-Function Radar-Communication System
Fudan University（复旦大学）；Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）；Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
本文提出一种混合RIS辅助MIMO双功能雷达-通信系统，通过联合优化波束成形和HRIS参数配置，提升雷达感知与通信性能。
2026-03-12 eess.SP
Interference Leakage Minimization in RIS-assisted MIMO Interference Channels
我们解决的问题，干扰泄漏（IL）最小化的$K$ -用户多输入多输出（MIMO）干扰信道（IC）的可重构智能表面（RIS）的协助。我们描述了一个迭代算法的基础上块坐标下降，以最小化IL成本函数。重新制定的问题提供了一个几何解释，并显示出有趣的连接包络预编码和相位只有迫零波束成形问题。作为该分析的结果，我们推导出相位优化RIS能够完美地消除$K$用户MIMO IC上的干扰的一组必要（但不是充分）条件。
2023-03-06 cs.IT eess.SP math.IT
Point Spread Function Optimization for Communication-assisted UAV-borne MIMO TomoSAR
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)（弗里德里希·亚历山大厄兰根-纽伦堡大学）；German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心）
针对无人机载MIMO合成孔径雷达层析成像系统，提出基于粒子群优化的联合无人机编队与卸载功率分配方法，以最小化点扩展函数旁瓣水平。
2026-06-11 eess.SP
Enhancing Physical Layer Security in MIMO Systems Assisted by Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces
Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室）
针对传统RIS信道调控灵活性不足的问题，本文研究BD-RIS辅助MIMO系统的物理层安全，联合优化发射波束成形与BD-RIS反射单元，提出P-PRCGD方法求解保密速率最大化问题，验证其安全性能更优。
2025-11-19 eess.SP
