研究了采用可重构智能表面 (RIS) 用于来自多天线基站的下行多用户通信。我们针对移动用户的个体链路预算保证，开发了能源有效的传输功率分配和表面反射元素的相位移位的设计。我们提出了两种算法来解决这些非凸设计优化问题。此外，我们提出了一种逼真的基于 RIS 的系统功耗模型，并在现实的户外环境中分析了所提出方法的性能。

Oct, 2018

本文针对一个 D2D 通信网络，研究了 D2D 用户的联合功率控制和可重构智能表面（RIS）的被动波束成形，以最大化能耗效率。本文提出了一种可行的非凸优化算法，其中将问题分解成两个子问题来最优化。通过交替地解决子问题，本文获得了一个联合优化问题的次优解来提高 D2D 网络的能效。

Jun, 2020

本研究使用可重构智能表面辅助的无线发射机探究多用户通信网络的资源分配问题。通过控制表面的相位波束和 BS 的发射功率，将网络的总发射功率最小化，以满足用户的信噪比约束。提出一种双重方法解决该问题，其结果是降低了相对于最大比传输（MRT）波束成形和零强制（ZF）波束成形技术的总发射功率高达 94％和 27％。

Sep, 2020

本文研究了在利用可重构智能表面（RIS）协助下，单基站上行通信网络场景的问题，其中移动用户和设备对之间的直接通信和反射一跳传播被利用。利用交替最大化的方法，我们将问题分解为两个子问题，即功率分配和相位移位，从而实现了干扰的缓解。

Jul, 2020

本文提出了一种通过利用可重构智能表面技术与车联网集成来增强车辆通信的方法，旨在解决车联网中出现的连接性问题。该方法采用离散型可重构智能表面作为中继，在交通中断区域提供无线传输。深度强化学习与块坐标下降算法用于解决资源调度和相位位移矩阵的问题，并实验验证了该方法的优越性。

Jan, 2021

本文提出了一种基于可重构智能表面（RIS）的混合波束成形方案，通过反射来实现基站向用户的传输，同时考虑到有限阶离散相移的实际情况，该系统表现出良好的总速率表现。

Oct, 2019

本文考虑了一个 RIS 辅助的多用户 MISO 下行通信系统，通过联合设计 AP 的波束成形和 RIS 元件的相位向量，旨在最大化所有用户的加权和速率，使用分数规划技术提出低复杂度算法得到联合设计问题的稳态解。

Dec, 2019

本文针对 Reconfigurable intelligent surfaces 在无线网络中的应用，讨论了三个关键点：信道状态信息获取、被动信息传输和低复杂度鲁棒系统设计。同时，还探讨了边缘智能和物理层安全等方面的研究方向。

Jan, 2020

本文提出了一种基于反射模式调制的 RIS 增强的多输入单输出系统，其中 RIS 可以通过被动波束成形来配置其反射状态以增强接收信号功率并同时通过反射传递自己的信息，并且我们通过优化问题和交替优化技术提出了一种高质量的子优化解决方案，研究了所提出方案的渐近误码概率和可达速率性能，并表明该方案在可达速率性能方面优于传统的无信息传输的 RIS 协助系统。

Aug, 2020

本文研究了一种低复杂度的反射智能表面的相位配置算法，利用监督学习的方法构建多层感知神经网络来快速计算反射表面的相位，并通过模拟实验验证了该算法对网络性能提升的有效性。

Oct, 2020