Reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided networks have been investigated for the purpose of improving the system performance. However, the introduced unit modulus phase shifts and coupling characteristic bring enormous challenges to the optimization in the RIS-aided networks. Many efforts have been made to jointly optimize phase shift vector and other parameters. This article intends to survey the latest research results about the optimization in RIS-aided networks. A taxonomy is devised to categorize the existing literatures based on optimization types, phase shift form, and decoupling methods. Furthermore, in alternating optimization framework, we introduce in detail how to exploit the aforementioned technologies flexibly. It is known that most works could not guarantee a stationary point. To overcome this problem, we propose a unified framework for the optimization problem of RIS-aided networks with continuous phase shifts to find a stationary point. Finally, key challenges are outlined to provide guidelines for the domain researchers and designers to explore more efficient optimization frameworks, and then open issues are discussed.


翻译:为改进系统性能,对重新配置的智能表面(RIS)辅助网络进行了调查,但是,引入的单元模量级变换和组合特性给RIS辅助网络的优化带来了巨大的挑战。已经为联合优化相向矢量和其他参数做出了许多努力。本文章旨在调查关于RIS辅助网络优化的最新研究结果。分类设计的目的是根据优化类型、相向形式和脱钩方法对现有文献进行分类。此外,在交替优化框架内,我们详细介绍了如何灵活利用上述技术。众所周知,大多数工作都无法保证一个固定点。为了克服这一问题,我们建议了一个统一的框架,解决以连续的阶段变换为固定点的RIS辅助网络的优化问题。最后,我们概述了一些关键的挑战,以便为域研究人员和设计者探索更有效的优化框架提供指导方针,然后讨论一些公开的问题。

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