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针对无线通信中视距（LOS）与非视距（NLOS）场景下智能反射面（IRS）配置优化问题，研究通过 MATLAB 仿真 IRS 模型，分析其在不同场景的信道容量增益及位置对误码率（BER）的影响。发现 IRS 在 NLOS 场景可显著提升容量（22 Mbps vs. 传统方案），且中点部署可使 BER 改善 57.69%，为 NLOS 通信提供低成本方案。
近年来，智能反射面（Intelligent Reflecting Surface, IRS）作为提升无线通信性能的低成本高效方案被提出，但其实现最优性能的配置方式尚未明确。本研究旨在探究 IRS 在视距（Line-of-Sight, LOS）与非视距（Non-Line-of-Sight, NLOS）环境中的作用，验证其可实现的增益并分析不同 IRS 位置对误码率（Bit Error Rate, BER）的影响。通过 MATLAB 仿真 IRS 模型，对比 LOS 和 NLOS 场景下的信道容量增益发现，LOS 场景中 IRS 系统信道容量较直达链路低 12 Mbps，表明无源 IRS 仅在无直射路径时有效。在 NLOS 场景信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）为 50 时，多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）发射分集和接收分集的信道容量分别为 1.0 Mbps 和 4.5 Mbps，而 IRS 系统可达 22 Mbps，显示通过 IRS 创建替代路径优于增加收发天线数量。此外，IRS 位置对 BER 影响显著，部署于接入点（Access Point, AP）与站点（Station, STA）中间时，BER 较靠近 AP 或 STA 的配置提升达 57.69%。研究证实 IRS 是解决 NLOS 通信挑战的经济低功耗方案，且 WLAN 系统中 IRS 的理想位置为 AP 与 STA 中点，后续需在其他系统中进一步验证性能。
