该论文介绍了可重构智能表面（RIS）的应用，重点在于解决无覆盖区域的问题，并提出了一种基于深度强化学习的解决方案，名为 D-RISA，通过该方案能够实现最优的 RIS 部署。在法国雷恩火车站的室内场景中验证了该框架，与现有方法相比，该框架展示了更好的覆盖，即最小信噪比提高 10 dB，计算时间更短（高达 25％），并提高了对更密集网络部署的可扩展性。

Oct, 2023

本文从物理和通信的角度出发，综述了可重构智能表面（RISs）在无线网络中的应用。针对多天线辅助 RIS 系统，介绍了 RISs 的基本原理和性能评估。另外，从性能分析、信息论和性能优化的角度，系统地调查了现有的 RIS 增强无线网络的设计。此外，对于动态场景中的随机波道波动和用户移动等挑战，阐述了应用机器学习解决这些问题的现有研究成果。最后，确定了 RISs 和其他新兴技术在下一代网络应用中的主要问题和研究机会。

Jul, 2020

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

本文探索了将 AI-enabled 技术集成到 RIS-based 框架中，以最大化 RIS 的实用性来促进智能无线电传播环境的实现。我们从 RIS 的基本概念和基本特征开始，然后分析了 RIS 与人工智能结合的必然趋势，并关注了内嵌 AI 的 RIS 辅助无线通信系统的最新研究进展。最后，讨论了该主题的挑战和潜力。

Jan, 2021

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

本文介绍了一个由 1100 个可控元素组成的 5.8 GHz 带宽的新型可重构智能表面 (RIS) 原型，提出了一个有效的无线配置算法并进行了室内、室外和远距离的测试。结果表明，与使用铜板替换 RIS 的基准情况相比，我们的 RIS 原型在室内测试中提供了 26 dB 的增益，而在短距离室外测试中提供了 27 dB 的增益。在长距离测试中，成功传输了 32 Mbps 数据流，并且当利用 RIS 时才能流畅播放 1080p 视频。RIS 是未来无线通信非常有前途的技术。

Feb, 2021

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

本文介绍了可重构智能表面（RIS）在改善复杂多路径环境下的宽带无线连接中的应用，提出了两种案例研究，即通过控制多径信道脉冲响应来提高通信速率和利用 RIS 调谐的传播环境作为模拟复用器进行物体定位，同时讨论了 6G 无线通信中由 RIS 实现的智能场景中的算法设计和实验的未来挑战和机遇。

Mar, 2021

本文研究了利用可重构智能表面在 5G 毫米波及其以上频率范围内实现角度和时间延迟测量的定位技术，并探讨如何应用这一技术在定位以及制图方面带来的性能、能耗和成本等方面的优势。

Dec, 2019

本文综述了与可重构智能表面（RIS）技术相关的一些及时研究问题，包括物理层建模，信道估计，潜在的 RIS 体系结构和 RIS 相位控制，并提供了最近的数值结果。

Apr, 2021