sum-rate maximization | BriefGPT

关键词sum-rate maximization

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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
MM多 IRS 辅助下考虑不完美 CSI 的多小区上行 MIMO 通信：一种深度强化学习方法
本文提出了一种基于多智能反射表面的深度强化学习算法来解决多小区网络中的有效率优化问题，改善了固定用户设备功率和最大比合并等基线方法的性能。
PDF4 years ago
基于可重构智能表面的多用户通信的混合波束赋形：在有限离散相移下的可达速率
本文提出了一种基于可重构智能表面（RIS）的混合波束成形方案，通过反射来实现基站向用户的传输，同时考虑到有限阶离散相移的实际情况，该系统表现出良好的总速率表现。
PDF5 years ago
MM下行多用户 MISO 系统部分 CSIT 的线性预编码求和速率最大化：一种速率分裂方法
本文提出了一种针对下行 MU-MISO 系统的 Sum-Rate 最大化问题的新型传输方案，该方案采用了 Rate-Splitting 方法将信息分裂为公共部分和私有部分，并结合线性预编码设计和优化技术来实现了最优的 Ergodic SR
PDF8 years ago
MM现实传播环境下的大规模 MIMO：所有天线都贡献相等吗？
本文研究了在实际大规模 MIMO 信道中，通过天线选择方法减少 RF 链路数量的可能性及其对性能的影响。在实验中，使用线性和圆柱形的 128 个元素的阵列，通过最大速率增益作为选择标准，将基于凸优化的选择方案作为基准，与选择接收功率最高的天
PDF9 years ago