面对自动驾驶、自动化工厂等对可靠性和低时延有严格要求的新型通信场景,第五代（5th Generation,5G）移动通信的关键技术超可靠低时延通信（Ultra-reliable and low-latency communication,URLLC）技术应运而生。URLLC使用了短包通信技术,即通信传输使用的是包长度有限的数据块,每个数据块由有限个符号组成。与长包通信相比,短包通信具有较复杂的速率表达式,并有更低的可靠性。如何提高URLLC的通信可靠性并优化其吞吐量的研究受到了业界的广泛关注。与此同时,非正交多址接入（Non-orthogonal multiple access,NOMA）技术拥有高频谱效率以及支持大规模用户接入的优势,是5G的潜在关键技术,获得了学术界和工业界的广泛研究。近年来,智能反射表面（Intelligent reflecting surface,IRS）成为一种无线信号传播的新使能技术。IRS由大量的无源反射元件组成,通过编程方式可以独立控制每个元件的反射信号的相位和幅度,实现对无线信道的智能增强,并且反射过程几乎不产生热噪声,为解决无线信道的衰落损耗和干扰问题提供了革新性的手段,拥有提高无线通信有效性和可靠性的巨大潜力。综上所述,与传统无线手段相比,联合使用IRS、NOMA以及URLLC技术能提供更低的通信时延、更高的可靠性,以及更高的吞吐量性能。因此,本文对IRS辅助的NOMA URLLC系统的吞吐量优化展开研究,主要内容如下:（1）本文首先研究了由一个单天线基站、一个IRS以及多个单天线用户组成的IRS辅助NOMA URLLC系统。为权衡NOMA的串行干扰消除技术的复杂度和通信性能,对用户进行分簇,将两个用户分为一簇,簇间用户通信采用时分多址接入（Time division multiple access,TDMA）协议,簇内用户通信采用NOMA协议。为解决URLLC严格的低时延需求,系统采用短包通信方式。为实现最优的吞吐量网络性能,研究联合优化用户功率分配以及IRS的反射波束成型,最大化所有用户的吞吐量之和。提出一种基于交替迭代的算法来解决所构建的非凸优化问题,交替优化功率分配优化以及IRS反射波束成型优化两个子问题,直到算法收敛。仿真结果表明上述所提出的算法可以有效提高最大化吞吐量,并且显示了采用NOMA技术的优越性,也展示了短包通信与长包通信之间的吞吐量性能差距。（2）接着研究多IRS辅助的NOMA URLLC系统,考虑具有多个IRS辅助通信的情况下,用户簇和IRS如何最佳配对和优化的问题。具体而言,研究了联合优化用户功率分配、IRS反射波束成型以及用户簇IRS配对决策问题,最大化用户的吞吐量之和。为解决面临的非凸优化问题,提出一种基于交替迭代算法,解决交替优化功率分配优化、IRS反射波束成型优化以及用户簇IRS配对决策优化三个子问题。仿真结果表明所提出的算法能显著提高最大化吞吐量,并且显示了用户簇IRS配对决策优化的必要性以及有效性。