该研究总结了现有的三种智能反射表面的模型，提出了一种基于分区和代码簿的可扩展的 IRS 优化框架以及解决有效设计 IRS 辅助的技术挑战的方法，并详细研究了 IRS 辅助的安全无线系统和同时无线信息和功率传输系统。

Mar, 2021

本文提出使用智能反射表面（IRS）来增强无线通信系统的物理层安全，并针对一个多天线发射机与单天线接收器在窃听者存在的情况下考虑了辅助安全无线系统。为了最大化保密率，同时优化了发射机的波束形成器和 IRS 相位。本文提出的两个高效算法可以解决结果非凸优化问题，模拟结果表明，如果使用所提出的算法，则 IRS 可以显著提高物理层安全性。此外，我们还发现，部署大规模 IRS 要比扩大发射机天线阵列大小更有效，可以提高保密率并增强能量效率。

Apr, 2019

智能反射表面，作为一种改善 5G 网络中信号传播的解决方案，能够通过整合大量低成本的被动反射元件在平面表面上，智能重构无线传播环境，利用 3D 被动波束成形，显著提高了无线网络性能。

May, 2019

提出了一种实用的相位移位模型，结合联合优化技术来设计 IRS 辅助下的 Beamforming 以最大化可达到的速率，相比传统的理想模型，该模型能够在未来无线通信系统中提高频谱和能量效率。

Jul, 2019

本文研究了点对点 IRS 辅助多输入单输出通信系统中 AP 波束赋形器以及 IRS 相移的联合优化，提出了固定点迭代和流形优化技术两种有效算法，其不仅能够提高频谱效率，而且计算复杂度更低。仿真结果表明，在无线系统中部署大规模的 IRS 较增加 AP 天线阵列的效率更高，可以提高频谱和能量效率。

Apr, 2019

本文中考虑了使用智能反射面技术的多用户多输入单输出（MISO）下行通信系统，以最大化所有用户的加权和速率，并且提出了三种具有封闭形式表达式的高效算法来优化反射面的无源波束成形。

May, 2019

本文研究了一种智能反射面在无线通信领域中的应用，旨在通过优化无源反射元件相位移位来协同实现波束成形并提高终端用户的信号接收功率，并提出了基于半定松弛技术和分布式算法的中心式和分布式实现方案。仿真结果表明所提算法能够显著提高系统性能，并且智能反射面可大幅度提高与传统方案的链路质量和 / 或覆盖率。

Sep, 2018

本文研究如何利用智能反射表面和人工噪声增强多天线 AP 和多个单天线合法用户之间的物理层安全，同时减少潜在窃听者之间的信息泄漏，提出了一种非凸优化算法，并通过模拟结果证明了智能反射表面对物理层安全性能的显著改进。

Dec, 2019

本文提出了在多个蜂窝边界调用智能反射表面（IRS）来协助下行传输，同时减轻干扰问题，通过联合优化基站（BS）的有源预编码矩阵和 IRS 的相位差来最大化所有用户的加权和速率（WSR）。我们为解决非凸问题先将其简化为一个等效问题，再使用块坐标下降（BCD）算法来求解，并在固定相位差时获得最优预编码矩阵。同时，本文提出了两种有效算法，即主次式最小化（MM）算法和复圆流形（CCM）方法来解决相位差优化问题。结果证明在提高蜂窝边缘用户性能方面引入 IRS 的优势。

Jul, 2019

本文主要研究机器学习技术在智能反射表面（IRS）辅助的无线网络中，通过优化驱动的机器学习框架实现性能的最大化，结果表明该方法相比于传统的 “无模型” 学习方法，在收敛性和奖励性能方面都有着优势。

Aug, 2020