Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

DNN-Based Precoding in RIS-Aided mmWave MIMO Systems With Practical Phase Shift

Created by
  • Haebom

作者

Po-Heng Chou, Ching-Wen Chen, Wan-Jen Huang, Walid Saad, Yu Tsao, Ronald Y. Chang

概要

本論文は、直接通信経路が遮断されたミリ波(MmWave)多入力多出力(MIMO)システムのスループットを最大化するためのプリコーディング設計を研究します。特に、視線(LoS)およびマルチパス効果に関連するmmWave特性を考慮して、再構成可能なインテリジェント表面(RIS)を使用してMIMO伝送を向上させます。連続位相シフトでは、最適なコードワードのための従来の完全検索(ES)は計算集約的で時間がかかります。計算の複雑さを減らすために、実際または理想的なRISシステムに対する振幅応答を統合して、順列離散フーリエ変換(DFT)ベクトルをコードブック設計に使用します。しかし、離散位相シフトをESに採用しても、かなりの計算量と時間がかかります。代わりに、より速いコードワード選択のために訓練された深層ニューラルネットワーク(DNN)を開発しました。シミュレーション結果は,試験段階でエンドユーザとRIS間の距離が変化してもDNNが準最適スペクトル効率を維持することを示した。これらの結果は、DNNがRIS支援システムの発展に潜在力を持つことを強調している。

Takeaways、Limitations

Takeaways: DNNを利用したRISベースのmmWave MIMOシステムのプリコーディング設計は、計算の複雑さを低減しながら、準最適なパフォーマンスを達成できることを示しています。 RISを使用したmmWave通信環境での効率的なコードワード選択の可能性を提示します。
Limitations: DNNのパフォーマンスはトレーニングデータに依存しており、さまざまなチャネル環境の一般化パフォーマンスが追加の研究を必要とします。DNNトレーニングに必要な時間とリソースを考慮する必要があります。
👍