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MM室内环境下采用 NOMA 辅助的多 STAR-RIS 设计优化：凸逼近模仿强化学习方法
通过多个关键接入点（APs）和自适应重构智能表面（STAR-RISs）的新型网络架构，该研究论文提出了应对室内通信中干扰抑制、功耗和实时配置方面的挑战的解决方案，并采用多智能体深度强化学习（MADRL）来优化 STAR-RIS 的控制。通过
PDF15 days ago
基于多智能体强化学习的可重构智能表面辅助 VEC
车辆边缘计算通过执行本地任务或将任务卸载到附近边缘设备来实现高强度任务处理，而可重构智能表面则通过灵活调整相位来提供替代通信路径。本文提出了一个新的深度强化学习框架，结合修改后的多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）方法和块坐标下降（B
PDF17 days ago
RIS 辅助的多波段 ISAC 系统中基于跨域学习的用户追踪框架
提出了一种名为 X2Track 的框架，通过多模态 CSI 指标和跨领域优化的方式模型化追踪功能，并设计了基于转换神经网络和对抗学习技术的高效深度学习算法，以实现在稀缺的 UL 数据流量和强干扰条件下的几毫米级轴向追踪误差，并能够适应多种部
PDF2 months ago
基于机器学习的 RIS 辅助 MIMO 系统中的信道预测与信道老化
提出了一种结合卷积神经网络和自回归预测器的扩展通道估计框架，用于识别老化模式和预测关联快衰落环境中的无线信道的增强估计，实现了高精度的估计准确性，并且相比传统方法，该方法在频谱效率和导频开销方面取得了较高的性能。
PDF2 months ago
基于 RIS 的城市空中交通分布式学习拓扑控制
本文通过利用可重构智能表面（RIS）的拓扑属性来促进学习性能并获得收敛保证，探索了分布式学习的相关问题，并提出了用于优化传输延迟和收敛速度的几个联邦学习拓扑准则。同时，本文还开发了基于深度确定性策略梯度的 RIS 相移控制算法，以同时构建或
PDF4 months ago
在物理层秘密密钥上的可解释对抗学习框架：抵抗恶意可重构智能表面
在这项工作中，我们提出了一种对抗学习框架，通过使用生成对抗网络 (GANs) 实现 Alice 和 Bob 之间的共同特征表面，以解决针对恶意 RIS 的中间人攻击威胁。我们的模拟结果表明，我们提出的基于 GAN 和符号表示的物理层安全关键
PDF5 months ago
个性化面向个性化重构智能表面的无线联邦学习
我们提出了第一个个性化的 OTA-FL 方案，通过多任务学习以及用户个人可重构智能表面（RIS）的协助，平衡了具有不同数据集的用户的性能，解决了现实生活中数据异质性问题。我们的 PROAR-PFed 算法通过优化通信和计算资源，针对时变信道
PDF5 months ago
MM可重构智能表面的定位：一种主动感知方法
通过利用长短时记忆网络和深度神经网络的方法，本研究提出了一种改进的主动感知设计，旨在解决上行定位问题，其中基站通过可重构智能表面（RISs）帮助定位远程用户。在实验中，我们说明了这种主动感知设计相较于非主动感知方法的优势，同时研究还表明，在
PDF7 months ago
用于 B5G 网络的元表面 AI 辅助 RIS 规划的实用性解锁
该论文介绍了可重构智能表面（RIS）的应用，重点在于解决无覆盖区域的问题，并提出了一种基于深度强化学习的解决方案，名为 D-RISA，通过该方案能够实现最优的 RIS 部署。在法国雷恩火车站的室内场景中验证了该框架，与现有方法相比，该框架展
PDF9 months ago
利用李亚普诺夫驱动的深度强化学习技术，利用可重构智能表面增强边缘推理
本文提供面向 6G 网络中可重构智能表面（RIS）的边缘智能算法，结合了 Lyapunov 随机优化和深度加强学习，以实现能耗、时延和推理准确度的最佳平衡。
PDFa year ago
MM用于智能可重构 THz MIMO-NOMA 网络的图嵌入多智能体学习
提出了一种基于可重构智能表面技术实现的智能 THz MIMO-NOMA 通信框架，并采用分布式智能算法，完成网络中多个访问点协同优化查询的过程，通过了高定制、高效能和低延迟等测试。
PDF3 years ago
基于双连接支持的无人机辅助 RIS Heterogeneous 网络的传输功率最小化资源管理
本文提出了一种利用多架无人机作为被动中继器搭载可重构智能表面，以改善双连通支持的异构网络（HetNet）性能的新方法。我们通过对优化 UAV 的轨迹 / 速度、RIS 相移、子载波分配以及每个 BS 的有源波束赋形器进行联合优化，解决了总发
PDF3 years ago
MMRIS 协助通信的信道估计与混合架构
本文综述了与可重构智能表面（RIS）技术相关的一些及时研究问题，包括物理层建模，信道估计，潜在的 RIS 体系结构和 RIS 相位控制，并提供了最近的数值结果。
PDF3 years ago
智能可重构表面用于丰富散射无线通信：近期实验、挑战和机遇
本文介绍了可重构智能表面（RIS）在改善复杂多路径环境下的宽带无线连接中的应用，提出了两种案例研究，即通过控制多径信道脉冲响应来提高通信速率和利用 RIS 调谐的传播环境作为模拟复用器进行物体定位，同时讨论了 6G 无线通信中由 RIS 实
PDF3 years ago
反射智能表面的电磁模型
本研究提出了一种基于传输线电路表示的可重构智能反射面（RIS）的反射幅度和相位计算的准确简单分析模型，该模型考虑了结构背后的物理学，包括所有相关的几何和电气参数的影响，可以设计出一个无需使用昂贵的电磁模拟即可实现的 RIS。该模型填补了 R
PDF3 years ago
MM多跳 RIS 强化太赫兹通信：基于 DRL 的混合波束成形设计
本文提出了一种基于可重构智能表面的多跳信道下的 THz 通信网络混合波束赋形方案，使用近期的强化学习技术，通过协同设计基站和可重构智能表面的数字波束和模拟波束矩阵，提高了 THz 通信的覆盖范围，并证明了该方案优于传统的基于多跳的波束赋形方
PDF3 years ago
无线网络中多重可重构智能表面的相位配置学习
本文研究了一种低复杂度的反射智能表面的相位配置算法，利用监督学习的方法构建多层感知神经网络来快速计算反射表面的相位，并通过模拟实验验证了该算法对网络性能提升的有效性。
PDF4 years ago
机器学习增强的无人机反射表面轨迹与无源波束成形设计
提出一种新的框架，通过在无人机网中部署 RIS 进行服务质量的提升，采用非正交多址技术进一步提高网络的频谱效率，设计深度 Q - 网络算法来解决能源消耗最小化问题。
PDF4 years ago
基于深度强化学习的 RIS 增强的多跳太赫兹通信的混合波束成形方法
本文介绍了一种基于可重新配置智能表面的混合波束成形方案，以利用深度强化学习来解决信号传输距离和覆盖范围在太赫兹频段内的限制，该方案能够比基准方案扩大 50％以上的太赫兹通信覆盖范围，并显示出我们提出的 DRL 方法是解决 NP 难波束成形问
PDF4 years ago
可重构智能表面及其反射模式调制：波束成形设计与性能分析
本文提出了一种基于反射模式调制的 RIS 增强的多输入单输出系统，其中 RIS 可以通过被动波束成形来配置其反射状态以增强接收信号功率并同时通过反射传递自己的信息，并且我们通过优化问题和交替优化技术提出了一种高质量的子优化解决方案，研究了所
PDF4 years ago