RISnet：一种基于部分信道状态信息的可扩展智能超表面优化方法
信号处理
2023-08-21 v2 信息论
math.IT
摘要
可重构智能表面（RIS）是一项极具前景的技术，能够通过智能调控无线信道使无线通信系统获得性能提升。本文考虑下行多用户多输入单输出（MISO）信道中通过空分多址（SDMA）实现的和速率最大化问题。该问题的两大挑战在于：RIS 单元数量庞大导致的高维度，以及难以获取文献中许多算法假定已知的完整信道状态信息（CSI）。对此，我们提出一种混合机器学习方法，在基站（BS）采用加权最小均方误差（WMMSE）预编码器，并设计专用神经网络（NN）架构 RISnet 用于 RIS 配置。RISnet 具有良好的可扩展性，可优化 1296 个 RIS 单元，且仅需以 16 个 RIS 单元的部分 CSI 作为输入。我们表明，在通过射线追踪仿真获得的几何信道模型下，该方法以较低的信道估计需求实现了高性能。无监督学习使 RISnet 自行找到优化的 RIS 配置。数值结果表明，训练后的模型以较低计算代价配置 RIS，大幅优于基线方法，且可支持离散相移。
引用
@article{arxiv.2305.00667,
title = {RISnet: A Scalable Approach for Reconfigurable Intelligent Surface Optimization with Partial CSI},
author = {Bile Peng and Karl-Ludwig Besser and Ramprasad Raghunath and Vahid Jamali and Eduard A. Jorswieck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00667},
year = {2023}
}