論文の概要: Hybrid Beamforming for RIS-Aided Communications: Fitness Landscape
Analysis and Niching Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09054v1
- Date: Sun, 19 Sep 2021 03:39:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 07:32:01.990347
- Title: Hybrid Beamforming for RIS-Aided Communications: Fitness Landscape
Analysis and Niching Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: RIS支援通信のためのハイブリッドビームフォーミング:フィットネスランドスケープ解析とニッチ遺伝的アルゴリズム
- Authors: Bai Yan, Qi Zhao, Jin Zhang, J. Andrew Zhang, Xin Yao
- Abstract要約: Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) はコスト効率が良いがエネルギー効率のよい通信を実現するための革新的アプローチである。
総和率問題を解くために,新しいニッチ遺伝的アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.507466525490123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) is a revolutionizing approach to
provide cost-effective yet energy-efficient communications. The transmit
beamforming of the base station (BS) and discrete phase shifts of the RIS are
jointly optimized to provide high quality of service. However, existing works
ignore the high dependence between the large number of phase shifts and
estimate them separately, consequently, easily getting trapped into local
optima. To investigate the number and distribution of local optima, we conduct
a fitness landscape analysis on the sum rate maximization problems. Two
landscape features, the fitness distribution correlation and autocorrelation,
are employed to investigate the ruggedness of landscape. The investigation
results indicate that the landscape exhibits a rugged, multi-modal structure,
i.e., has many local peaks, particularly in the cases with large-scale RISs. To
handle the multi-modal landscape structure, we propose a novel niching genetic
algorithm to solve the sum rate maximization problem. Particularly, a niching
technique, nearest-better clustering, is incorporated to partition the
population into several neighborhood species, thereby locating multiple local
optima and enhance the global search ability. We also present a minimum species
size to further improve the convergence speed. Simulation results demonstrate
that our method achieves significant capacity gains compared to existing
algorithms, particularly in the cases with large-scale RISs.
- Abstract（参考訳）: Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) はコスト効率が良いがエネルギー効率のよい通信を実現するための革新的アプローチである。
基地局(BS)の送信ビームフォーミングとRISの離散位相シフトを共同最適化して高いサービス品質を提供する。
しかし、既存の研究は、多数の位相シフトの間の高い依存を無視し、それらを別々に推定することで、容易に局所最適状態に閉じ込められる。
局所光学の個数と分布を調べるために,和率最大化問題に対する適合ランドスケープ分析を行う。
ランドスケープの頑丈さを調べるために,適合度分布相関と自己相関という2つのランドスケープ特徴を用いた。
調査の結果,特に大規模RISでは,地形が硬く多様であり,局所的なピークが多いことが示唆された。
マルチモーダルランドスケープ構造を扱うために,和率最大化問題を解くため,新しいニッチ遺伝的アルゴリズムを提案する。
特に, ニチング技術, 最寄りのクラスタリングが組み込まれ, 個体群を複数の近縁種に分割し, 複数の局所最適位置を同定し, グローバルな探索能力を高める。
また,収束速度をさらに向上させるため,最小種数を提案する。
シミュレーションの結果,提案手法は既存のアルゴリズム,特に大規模RISの場合と比較して大きな能力向上を実現していることがわかった。
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