随着越来越多的设备加入到物联网中,设备的能源受限问题成为物联网发展的阻碍之一。无线供电通信网络（wireless power communication network,WPCN）的提出,可以有效解决设备的能源问题。但是对于通信设备的数量庞大的大规模工业物联网,由于环境的不可控,WPCN的通信性能受限。可重构智能表面（renconfigurable intelligent surface,RIS）被提出作为一种非常有前景的可重构无线传播环境的技术,通过高反射波束可以实现有效地提高信号的覆盖范围和通信系统的能源效率。已有的工作证实了在RIS的辅助下可以提高WPCN的信息传输吞吐量,但是仍然存在如何设计用户信息传输方式和优化RIS的反射相位实现复杂度和性能的平衡这一挑战性问题。本文研究RIS辅助WPCN的吞吐量最大化问题,优化RIS的反射相位和系统的资源分配使得网络的吞吐量最大化。本文的研究内容主要有以下两个方面:首先,本文考虑一种RIS辅助的WPCN,基站向下行分组的多个用户发送能量,分组用户以非正交多址接入和时分多址接入混合的方式向基站传输信息。为了最大限度地提高网络中信息传输的吞吐量,通过优化RIS的反射波束成形以及基站下行能量传输和不同用户组的信息传输之间的时间分配。因为目标函数对于优化变量不是联合凹函数且存在模为1的非凸约束,所以所提出的问题为非凸优化问题。本文提出了一种基于块坐标上升法（block coordinate ascent,BCA）、半正定松弛算法（semidefinite relaxation,SDR）以及序列化秩1约束松弛算法（sequential rank-one constraint relaxation）迭代求解该问题。仿真结果验证与其它基准方案相比较,优化RIS的反射相位可以大幅度提高WPCN信息传输的吞吐量,并显示了用户聚类设置对网络吞吐量性能的影响。其次,本文进一步研究可持续工作的RIS辅助WPCN。在这个网络中,不同于以往不考虑RIS的能耗影响,RIS需要获取能量才能维持后续的信号反射工作。为了实现系统的可持续性工作,本文考虑在RIS进行能量分配,自身收集一部分能量以保证工作能耗需求,将另一部分能量反射给用户,采用符合实际情况的分段线性能量收集模型对所有能量收集过程进行建模。为了最大限度地提高用户上行信息传输的吞吐量,联合优化RIS的反射相位和能量分配系数,基站的发射波束成形,以及下行能量传输和上行信息传输的时间分配。本文同样使用BCA和SDR技术对原问题进行化简求解,并且使用高斯随机优化得到次优解。仿真结果表明与现有的基准方案相比,所提算法能显著提高系统吞吐量。