近日，IEEE全球通信会议（IEEE GLOBECOM）在西班牙马德里举办，国内外多名专家****线上线下同步参会。电子信息与电气工程学院电子工程系无线所崔颖副教授课题组论文《智能反射面辅助多小区网络的低复杂度鲁棒优化》（Low-complexity Robust Optimization for an IRS-assisted Multi-Cell Network）获IEEE GLOBECOM 2021最佳论文奖（Best Paper Award）。该论文第一作者是贾宇航（上海交通大学硕士研究生），第二作者、第三作者分别是蒋武扬（上海工程技术大学讲师）、崔颖，上海交通大学为第一完成单位。
IEEE GLOBECOM和IEEE ICC是IEEE通信协会两大旗舰会议，每年各召开一次。本届IEEE GLOBECOM收到约2500篇论文投稿，有900余篇论文被接收，共评出15篇最佳论文（约占投稿数0.6%、录用数1.6%）。

获奖论文：“Low-complexity Robust Optimization for an IRS-assisted Multi-Cell Network”
研究背景

智能反射面是一种全新的革命性技术，通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件并控制其幅度和/或相位来独立地反射入射信号，以实现智能地重新配置无线传播环境，从而在较低的开销下显著提高无线通信网络性能。与现有的发射机/接收机无线链路适配技术形成鲜明对比，智能反射面通过高度可控和智能信号反射主动地修改无线信道，为进一步提高无线链路的性能提供了新的自由度，为实现智能可编程无线环境提供了重要的技术支持。

研究内容
现有工作大多忽略信道估计误差、小区间干扰、相移调整和计算成本对智能反射面辅助系统的影响。获奖论文 “Low-complexity Robust Optimization for an IRS-assisted Multi-Cell Network”，研究存在小区间干扰和信道信息估计误差的智能反射面辅助通信系统中瞬时波束赋形和准静态反射相移的联合鲁棒优化设计。所获得的闭式鲁棒瞬时波束赋形设计可根据瞬时信道状态信息快速调整波束方向，所获得的鲁棒准静态相移设计紧随统计信道状态信息变化而改变，具有较低的计算和相位调整开销。数值仿真表明所提出的低复杂度鲁棒联合优化设计相比于现有解决方案在性能和复杂度两方面均有显著增益。

系统模型图

遍历速率随信道估计误差的变化关系图