本文提出一种自适应相移器设计方案，采用 RIS 辅助毫米波 MIMO 系统进行准确定位和高速数据传输，使用基于分层码本和来自移动站的反馈的算法对离散 RIS 单元的相位值进行优化，其性能优于随机设计方案，且在低信噪比情况下性能收敛于穷尽搜索方案。

Nov, 2019

本文提出利用可重构智能表面在指数调制方案中实现 RIS - 空间移位键控和 RIS - 空间调制的理论分析，通过计算机模拟结果表明该方案可以提高接收质量和谱效率，成为未来无线通信系统的候选方案。

Apr, 2019

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

优化星形可重构智能表面在非正交多址网络中的多输入多输出系统的能量效率。

Apr, 2023

本研究比较了纯被动和混合型可重构智能表面结构在使用原子规范最小化进行通道估计的性能和实现谱效率方面的差异，结果表明在相同的训练开销下，纯被动的可重构智能表面的通道估计和谱效率性能更佳。

Oct, 2020

该论文提出一种基于能量收集的可重构智能表面帮助非正交多用户下行通信系统提高谱效率的新方法，使用深度学习算法解决由于用户通信状态的动态变化和可利用能源的动态变化影响的非凸问题，获得了比其他基准算法更好的通信成功率表现。

Apr, 2023

通过利用长短时记忆网络和深度神经网络的方法，本研究提出了一种改进的主动感知设计，旨在解决上行定位问题，其中基站通过可重构智能表面（RISs）帮助定位远程用户。在实验中，我们说明了这种主动感知设计相较于非主动感知方法的优势，同时研究还表明，在具备多个 RISs 的情况下，一个基站的网络性能可以超过使用多个基站的情况。

Dec, 2023

提出了一种新颖的可重构智能表面辅助的非正交多址 (NOMA) 下行传输框架。该框架采用了长期随机优化问题和改进的移动对象迁移自动化算法 (MOMA) 来优化用户分组和可重构智能表面相位移动矩阵，结合深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法来控制多重反射元素，实现了动态资源分配策略。通过多个数值结果的分析表明，该方法相对于传统正交多址 (OMA) 框架提高了移动用户 (MUs) 的总数据率，可以学会动态资源分配策略，同时通过提高可重构智能表面相位移动的粒度和增加反射元素的数量来提高数据收益。

Jan, 2021

提出了一种采用非正交多址技术 (NOMA) 的可重构智能表面 (RIS) 的部署和无源波束成形设计的新框架，利用机器学习方法分别进行用户流量需求的预测和位置获取及相位控制。所提出的 D3QN 算法优于基准算法，同时 NOMA 增强的 RIS 系统能够实现比正交多址 (OMA) 启用的 RIS 系统更高的能量效率。

Jan, 2020

本文提出一种基于深度学习技术的反射式无源波束成形方案，以提升无线通信系统的能量和频谱效率，并通过仿真证明其在维持性能的同时相较于半正定松弛方法大大减少了计算复杂度。

Jan, 2020