IRS is inessence a reconfigurable metal surface equipped with of a large number of passive reflecting elements without RF chains.
智能反射面（IRS）是一种全新的革命性技术，它可以通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件，智能地重新配置无线传播环境，从而显著提高无线通信网络的性能。具体地说，IRS的不同元件可以独立地控制反射信号的幅度或相位来实现信号的增强或衰减。
- Hareware architecture of IRS
IRS的硬件是依靠“超表面（metasurface）”的概念实现的。超表面（metasurface）是元原子阵列组成的超薄光学元件。通过设计其元件的几何外形、尺寸、方向和排列等，超表面可以控制光的相位、赋值。
IRS的硬件主要有以下几个部分组成：
（1）最外层：称为reflecting element。主要是由许多的反射元件组合而成的阵列，直接与入射信号接触。反射元件可以通过电子元件制作而成（PIN二极管、场效应管或微机电系统（MEMS））。一般来说，每个元件都嵌入PIN二极管,通过控制PIN二极管的偏置电压，PIN二极管可以在开和关之间转换，从而产生Pi的相移差。
（2）中间层：称为Copper backplane。主要由铜板组成，防止信号的能量泄漏。
（3）最里层：称为Control circuit board。主要是一个控制电路板，上面集成着IRS控制器（通常为FPGA实现）。它主要控制每个反射元件的反射系数（反射幅度和相位），并通过无线链路与其他的网络组件（BS、AP、Devices）通信。
值得一提的是，连续的控制IRS元件是利于无线通信网络的。但是在现实中，考虑到设计复杂度和成本问题，通常都会采取离散的幅度（相位）变化。具体原因如下：
连续和离散的控制器的用处是：在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度、仿真速度和应用的广泛性。
仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要。
首先是步长，步长和求解精度存在一对矛盾，步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中。计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程，例如你输入一个连续的信号，计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点，然后把这个点带入你的控制器数学方程中，求出电路方程的一个解，根据这个解得到系统的输出。因此，仿真波形其实是一个个的点聚集在一起形成的，并非所见的一条曲线。很显然，一个个离散的点之间的间隔越小，出来的波形就越漂亮，你仿真所得到的误差就会越小。如果步长无穷接近0 ，那么仿真结果就无穷接近于物理系统。为何不能让计算机系统的步长无穷接近0 呢？如果这样的话，计算机系统的计算量太大，导致仿真消耗的时间会太长。实际仿真中步长的选择需要结合仿真所消耗的时间和仿真精度要求两者之间的关系，在消耗的时间和精度之间进行折中。
- Model of IRS
IRS的模型可以表示为：
n表示第n个元件，x表示输入信号，β表示幅度(因为IRS是无源元件，故β∈[0,1])，θ表示相位(θ∈[0,2pi))。
全吸收：βn=0
全反射：βn=1
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Application of IRS
（1）
当用户设备处于障碍物后，用户与BS之间的传输链路被障碍物严重阻碍。特别是在5G时代，毫米波非常容易受到障碍物的影响，导致其覆盖范围变小。此时，利用IRS可以使信号绕过障碍物，从而最大化信号传输效率。
（2）
当有窃听者位于BS和用户之间时，可以利用IRS反射给窃听者一些信号去抵消窃听者窃取的信号，以此提高信号传输的安全性。
（3）
当用户设备位于两个基站的边缘时，可以利用IRS反射以增强信号1（需要接收的信号），再利用IRS反射信号2（干扰信号）去抵消信号2，以此减小干扰。
（4）
使用IRS来实现大规模设备到设备（D2D）的通信，其中IRS充当信号反射集线器，通过减轻干扰来维持即时的低功率D2D传输。
（5）
IRS在物联网（IoT）中实现同步无线信息和功率传输（SWIPT）到其他设备的功能。其中，利用IRS的大孔径，通过对附近物联网设备的无源波束形成来补偿远距离的功率损失，以提高无线功率传输的效率。
- Advantage of IRS
（1）yielding superior performance scaling with the number of reflecting elements
（2）reduced hardware costand power consumption
（3）construct the favorable source-destination propagation environment
（4）IRS operating in full-duplex mode
- Shortconing of IRS
（1）discrete phase shifts and discrete reflection amplitudes of the IRS were also studied.
（2）Channel state information(CSI) is required for the sake of fully exploiting the degrees of freedom(DoFs) introduced by the IRS
（3）The classical pilot-based channel estimation cannot be performed at the IRS due to its lack of baseband signal processing capability,then proposed variou scascaded transmitter-IRS-receiver channel estimation schemes for both frequency-flat and frequency-selective channels