reconfigurable intelligent surface | BriefGPT

关键词reconfigurable intelligent surface

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基于强化学习的感知到达时延感知资源分配方法研究
提出了一种基于可重构智能表面的车联网网络方案，利用信息时代模型和负载传输概率模型来优化车辆与基础设施之间的时效和车辆之间的稳定性，通过软性演员 - 评论家算法以最小化信息时代和优先传输负载的方式，使用驻波状态下 AI-B 图方案控制车辆的资
PDF17 days ago
可重构智能表面辅助的 6G 网络中机器学习优化概述：从强化学习到大规模语言模型
通过使用机器学习和增强学习等技术，本文讨论了如何优化并提高支持可重构智能表面的 6G 网络性能，并探讨了大语言模型与强化学习相结合的新机遇。
PDF2 months ago
基于公平性驱动的 DRL 算法在 RIS 增强的 5G 网络中实现无缝三维无人机连接性优化
本文研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出系统在三维中为扩展无线蜂窝覆盖的问题，其中多个 RIS 分别装备有一组被动元件，部署以同时服务多个无人机（UAV）的基站（BS）在 5G 无线通信的时频资源中。通过联合优化 BS 的
PDF8 months ago
一种基于 DRL 的用于 RIS 辅助多接收机通信的反射增强方法
本研究通过引入一种新颖的深度强化学习（DRL）优化方法，针对双反射场景中重叠剖面不一致导致的远场性能退化问题展开研究。与随机和穷举搜索方法进行对比实验，结果表明我们提出的 DRL 方法不仅在优化时间上表现出色，而且获得了 1.2 dB 的反
PDF10 months ago
反射面增强毫米波无线系统中的信道估计：一种变分推理方法
我们在全被动可重构智能表面（RIS）辅助下的毫米波单用户单输入多输出（SIMO）通信系统中提出了一种基于变分推断（VI）的信道状态信息（CSI）估计方法，并且通过近似后验分布获得最大后验（MAP）估计，从而证明了所提出方法的有效性。
PDF10 months ago
通过因果表示进行可重构智能表面联合学习游戏
本论文提出了一种基于因果关系学习和不变风险最小化的 Reconfigurable Intelligent Surface 相移配置方法，通过多个神经网络模型在不同环境下预测最佳相位值并实现了 15% 的预测精度提升。
PDFa year ago
基于 RIS 的 EH-NOMA 网络：一种深度强化学习方法
该论文提出一种基于能量收集的可重构智能表面帮助非正交多用户下行通信系统提高谱效率的新方法，使用深度学习算法解决由于用户通信状态的动态变化和可利用能源的动态变化影响的非凸问题，获得了比其他基准算法更好的通信成功率表现。
PDFa year ago
基于数字孪生的可重构智能表面辅助、上行、以用户为中心的无线蜂窝系统管理学习
提出了一种新的可重构智能表面（RIS）辅助、用户为中心的无线接入系统，通过数字孪生管理。该文档设计了一个新的学习框架，通过联合优化接入点和用户关联、功率控制和 RIS 波束成形来最大化总和速率，以提高 UCCF 系统的性能，此框架优于其他方
PDFa year ago
MM基于深度强化学习的硬件受损和不完美 CSI 情况下，RIS 辅助 MU-MISO 系统中的联合下行波束赋形和 RIS 配置
本文介绍了一种基于深度强化学习（DRL）的新方法，通过联合优化 MIMO 系统中的发送波束和可重构智能表面（RIS）的相位移位，最大化相位依赖性反射幅度模型下的总下行速率。
PDF2 years ago
MM可重构智能表面辅助下的太赫兹大规模 MIMO 基于分层传输的深度学习多址
本文提出了一种基于深度学习技术的速率分裂多址接入方案以及在 RIS-assisted 的太赫兹多用户 MIMO 系统中的 CSI 获取方法。
PDF2 years ago
利用可重构智能表面和深度学习进行调制分类
本文提出了一种基于人工智能的 RIS 辅助数字分类方法，训练卷积神经网络对数字调制进行分类，无需特征提取，其分类方法在低信噪比下表现出色。
PDF2 years ago
MM可重构智能表面辅助无线联邦学习：平衡准确性和完整性
本研究提出了一种新颖的框架，使用可重构智能表面（RIS）进行联合优化，解决了无线联邦学习（AirFl）中本地模型可靠性保持以及全局精度之间的权衡问题。该框架利用波束成形器和 CSI 信息通过联合优化解决了该问题。在实验中，该框架在仍能保持本
PDF2 years ago
RIS-ADMM：基于 ADMM 的无源稀疏感知方法与干扰消除
提出一种利用可重构智能表面 (RIS) 技术进行无线通信信号感知的方法，采用基于原子范数最小化 (ANM) 的迭代算法进行到达角 (DOA) 估计并抑制干扰信号，结果表明该方法具有更低的计算复杂度和更高的准确性。
PDF2 years ago
基于位置感知模仿环境的深度强化学习在 RIS 辅助下的毫米波 MIMO 系统中的应用
本文提出了一种基于位置感知仿真环境的深度强化学习算法，用于协同波束形成设计的可重构智能表面 (mmWave) 多输入多输出系统中，仿真结果表明所提出的算法具有更为鲁棒的性能。
PDF2 years ago
基于 RIS-NOMA 的多机器人通信智能轨迹设计
提出了一个利用可重构智能表面支持的多机器人网络，目标是通过联合优化轨迹和机器人的 NOMA 解码顺序，RIS 的相移系数以及 AP 的功率分配，最大化整个轨迹的总速率。通过整合深度 Q 网络算法和长短时记忆自回归移动平均模型，预测每个机器人
PDF2 years ago
多用户多天线传输的全连接可重构智能面辅助分裂速率多址
本文基于 Rate-splitting multiple access (RSMA) 的理念，将 RSMA 应用于 Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) 辅助的 MISO 广播信道中，在优化全连接
PDF2 years ago
MM通过不变风险和因果表示实现稳健的可重构智能表面
研究了鲁棒的可重构智能面（RIS）系统设计问题，并采用不变风险最小化（IRM）的概念，在多个环境中使用不变的因果表示，以使预测器对于每个环境都是同时最优的，结果表明，利用不变性可以提供更加稳健的防范未知环境和分布之外的测试。
PDF3 years ago
MM基于统计信道状态信息的 RIS 辅助 MIMO 无线通信的大系统可达速率分析
研究旨在通过设计最优传输协方差矩阵和对角相移矩阵，来实现下行可配置智能表面辅助的 MIMO 无线通信系统的最大达到遗传率。通过大维度随机矩阵理论的复制方法导出了可达遗传速率的大系统近似，从而可以使用交替优化算法识别渐近优化的传输协方差和对角
PDF3 years ago
混合继电反射智能面辅助无线通信
提出了一种新颖的混合式中继 - 反射智能表面（HR-RIS）的概念，旨在解决智能表面劣于普通中继系统的问题。采用交替优化和功率分配策略获得了它们的系数矩阵，其中动态 HR-RIS 能够在频谱效率 (SE) 和能量效率 (EE) 方面显着提
PDF3 years ago
基于 RIS 辅助的无线通信：原型设计、自适应波束成形和室内 / 室外场试
本文介绍了一个由 1100 个可控元素组成的 5.8 GHz 带宽的新型可重构智能表面 (RIS) 原型，提出了一个有效的无线配置算法并进行了室内、室外和远距离的测试。结果表明，与使用铜板替换 RIS 的基准情况相比，我们的 RIS 原型在
PDF3 years ago