Este artículo estudia el diseño de precodificación para maximizar el rendimiento de los sistemas de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) de ondas milimétricas (mmWave) con rutas de comunicación directa bloqueadas. En particular, mejoramos las transmisiones MIMO mediante el uso de superficies inteligentes reconfigurables (RIS) considerando las características de mmWave relacionadas con la línea de visión (LoS) y los efectos de trayectoria múltiple. La búsqueda exhaustiva (ES) convencional para palabras de código óptimas bajo desplazamiento de fase continuo es computacionalmente intensiva y consume mucho tiempo. Para reducir la complejidad computacional, los vectores de la transformada de Fourier discreta (DFT) de permutación se utilizan para el diseño de libros de códigos mediante la incorporación de respuestas de amplitud para sistemas RIS reales o ideales. Sin embargo, incluso si se adopta el desplazamiento de fase discreto para ES, requiere una cantidad significativa de computación y tiempo. En su lugar, desarrollamos una red neuronal profunda (DNN) entrenada para una selección de palabras de código más rápida. Los resultados de la simulación muestran que la DNN mantiene la eficiencia espectral casi óptima incluso cuando la distancia entre el usuario final y el RIS cambia durante la fase de prueba. Estos resultados resaltan el potencial de las DNN en el avance de los sistemas habilitados para RIS.
