虽然5G无线通信网络仍在全球部署，但学术界和工业界正在寻找更前沿的技术来满足需求B5G和6G更高的无线网络指标需求：更高的速度和能效、全球覆盖和连接、超高可靠性和更低的延迟。然而，这些需求不能针对5G实现现有的技术服务趋势。主要包括以下几个方面：

• 为了增强网络覆盖和容量，不断部署更多的有源节点（Active Node），（例如，Basestations, Access Points, Relays, and Distributed Antennas/Remote radio Heads）减少通信距离。然而，这些都会导致更高的能耗、部署/回程/维护成本和更严重和复杂的网络干扰。
• 得到极大M-MIMO增益包装在基站/接入点/中继中（Packing）更多的天线。然而，这需要增加硬件成本、能耗和信号处理的复杂性。
• 为了获得更大和可用的带宽，迁移更高的频带，如毫米波，甚至太赫兹频带。然而，部署更多的活动节点和天线是不可避免的，以弥补更高频带冗长造成的更高传输损失。

在上述问题和限制的背景下，必须开发颠覆性的创新技术，实现未来无线网络的可持续容量增长、低成本、复杂性和能耗。

另一方面，无线信道由于用户的移动性而变化（Time-Varying Wireless Channels）实现高可靠性无线网络是一个重要挑战。 传统的解决方案：

• Various modulation （调制）
• Coding （编码）
• Diversity （分集）
• Adaptive power/rate control (自适应功率/速率控制)
• Beamforming(波束成形)

它们不需要额外的费用，但在随机信道中有非常有限的控制。

不同于M-MIMO该系统需要使用数十/百条天线进行波束成形，IRS辅助的MIMO通过使用系统IRS大孔径创建细粒度反射波束，使基站不影响用户QoS只需配备少量天线。 因此，系统的硬件和能耗可以大幅度降低，特别地对于在将来无线系统迁移到更高的频段。

因为现有的无线网络依赖于异构多层架构，它由宏基站、小基站/接入点、中继、分布式天线等构成，所以为了实现部署更多有源节点来增强网络空间容量的前提是需要更复杂的协调和干扰管理。然而，这个方式不可避免加重了网络操作开销，并且无法支持成本较高地无线网络容量增长。相对比，整合IRS进入无线网络会推进仅有有源组件的异构网络成为新型的包含有源和无源组件以智能方式协同运作的混合式架构。 因为IRS与主动节点相比具备较低的成本，所以它们能以相当低的成本密集地部署在无线网络中，并且不需要复杂的干扰管理。

在下图中，我们将展现一个预想IRSs辅助的未来无线网络，它具有各种各样前景应用：

• IRS对应毫米波和太赫兹通信的覆盖扩展起到特别的作用。
• 在小区边界部署IRSs不仅会提升小区边界用户的期望信号功率，而且会促进压制邻近小区带来的同信道干扰。
• 为提升在smart office/home中从接入点到无线设备的无线携能通信效率，IRS的大孔径可以通过反射波束成形给它附件的节点，以补偿在长距离中显著的功率损失。
• 在室内环境，IRS可以被固定到天花板、墙、家具、甚至画/装饰之后，以帮助实现增强覆盖和高容量热点，对于在智慧工厂、体育馆、购物中心、以及机场的eMBB和mMTCL应用具有特别吸引力。特别地，对于mMTC方案通常伴随仅有一小部分的设备为了通信而在每个时间间隙激活，IRS可以通过它额外的可控路径来有效地提升设备活动探测的精度和效率，特别地当大量的设备分布于不同传输条件下[13]。而且在室外环境，IRS可在建筑表面、灯柱、广告牌、甚至高速移动车表面外覆盖（coat on），以支持不同的应用。例如，通过利用IRS将典型的随机信道转换成确定的信道，通信可靠性被极大地提高，因此减少了包的再传和最小化时延，这对于URLLC的应用来说十分重要，例如，URLLC通过修正多普勒效应和时延扩展效应实现远程控制和智慧交通。
• 最近，IRS被认为是一项实现6G生态系统的前景技术[1]，[17]，[18]。
• 此外，在工业界已经有一股兴趣的高潮对于实现和商业化如IRS的技术，以创造出一条价值链，如下表所示。

在该部分内容中，我们介绍与IRS辅助的无线通信相关的基础原理。

为了阐述的目的，我们设定一个基础的端对端（end-to-end）通信系统，其中，IRS是由在二维面的 N N N个无源反射元件构成的，它被放置于从transmitter和receiver之间，以协助通信。为了方便阐述，我们设定transmitter和receiver只包含一根天线，并且载波 f c f_c fc​要远小于系统带宽 B B B, i.e., B ≪ f c B \ll f_c B≪fc​，并且窄带系统包含了频率平坦信道（frequency-flat channel）。

则，入射IRS元件的基带信号可表示为： y i n , n ( t ) = Re ⁡ { α 1 , n e − ȷ ξ 1 , n x ( t ) e ȷ 2 π f c t } . ( 1 ) y_{i n, n}(t)=\operatorname{Re}\left\{\alpha_{1, n} e^{-\jmath \xi_{1, n}} x(t) e^{\jmath 2 \pi f_{c} t} \right\}. \quad (1) yin,n​(t)=Re{ α1,n​e−ȷξ1,n​x(t)eȷ2πfc​t}.(1)

经过反射元件 n n n的反射信号可以表示为： y out  , n ( t ) = β n y i n , n ( t − t n ) = Re ⁡ { β n α 1 , n e − ȷ ξ 1 , n x ( t − t n ) e ȷ 2 π f c ( t − t n ) } ≈ Re ⁡ { [ β n e − ȷ θ n ′ α 1 , n e − ȷ ξ 1 , n x ( t ) ] e ȷ 2 π f c t } ( 2 ) \begin{aligned} y_{\text {out }, n}(t) &=\beta_{n} y_{i n, n}\left(t-t_{n}\right) \\ &=\operatorname{Re}\left\{\beta_{n} \alpha_{1, n} e^{-\jmath \xi_{1, n}} x\left(t-t_{n}\right) e^{\jmath 2 \pi f_{c}\left(t-t_{n}\right)}\right\} \\ & \approx \operatorname{Re}\left\{\left[ \beta_{n} e^{-\jmath \theta_{n}^{\prime}} \alpha_{1, n} e^{-\jmath \xi_{1, n}} x(t)\right] e^{\jmath 2 \pi f_{c} t}\right\} \quad (2) \end{aligned} yout ,n​(t)​=βn​yin,n​(t−tn​)=Re{ βn​α1,n​e−ȷξ1,n​x(t−tn​)eȷ2πfc​(t−tn​)}≈Re{ [βn​e−ȷθn′​α1,n​e−ȷξ1,n​x(t)]eȷ2πfc​t}(2)​ 其中，由于 t n ≤ 1 / f c ≪ 1 / B t_n \leq 1/f_c \ll 1/B tn​≤1/fc​≪1/B，假设 x ( t − t n ) ≈ x ( t ) x(t-t_n) \approx x(t) x(t−tn​)≈x(t)， − θ n ′ ≜ − 2 π f c t n ∈ [ − 2 π , 0 ] -\theta_{n}^{\prime} \triangleq -2 \pi f_{c} t_{n} \in[-2 \pi, 0] −θn′​≜−2πfc​tn​∈[−2π,0]为反射元件 n n n诱导（导致）的相移。