論文の概要: Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Spatial Multiplexing with Fully Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02834v1
• Date: Sat, 8 Jan 2022 14:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 07:00:39.109374
• Title: Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Spatial Multiplexing with Fully Convolutional Network
• Title（参考訳）: 完全畳み込みネットワークによる空間多重化を実現する再構成可能なインテリジェント表面
• Authors: Bile Peng, Jan-Aike Term\"ohlen, Cong Sun, Danping He, Ke Guan, Tim Fingscheidt, Eduard A. Jorswieck
• Abstract要約: RIS(Reconfigurable Surface)は、無線通信システムのための新興技術である。 本稿では,この問題を解決するために完全畳み込みネットワーク(WSNFC)を提案する。 我々は、RISとダイレクトチャネルを経由するカスケードチャネルを含む一連のチャネル機能を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.817290717344534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconfigurable intelligent surface (RIS) is an emerging technology for future wireless communication systems. In this work, we consider downlink spatial multiplexing enabled by the RIS for weighted sum-rate (WSR) maximization. In the literature, most solutions use alternating gradient-based optimization, which has moderate performance, high complexity, and limited scalability. We propose to apply a fully convolutional network (FCN) to solve this problem, which was originally designed for semantic segmentation of images. The rectangular shape of the RIS and the spatial correlation of channels with adjacent RIS antennas due to the short distance between them encourage us to apply it for the RIS configuration. We design a set of channel features that includes both cascaded channels via the RIS and the direct channel. In the base station (BS), the differentiable minimum mean squared error (MMSE) precoder is used for pretraining and the weighted minimum mean squared error (WMMSE) precoder is then applied for fine-tuning, which is nondifferentiable, more complex, but achieves a better performance. Evaluation results show that the proposed solution has higher performance and allows for a faster evaluation than the baselines. Hence it scales better to a large number of antennas, advancing the RIS one step closer to practical deployment.
• Abstract（参考訳）: reconfigurable intelligent surface (ris) は将来の無線通信システムのための新しい技術である。 本研究では,重み付き和率(wsr)最大化のためのrisによって実現されるダウンリンク空間多重化について検討する。 文献では、ほとんどのソリューションは、適度なパフォーマンス、高い複雑さ、限られたスケーラビリティを持つ、交互に勾配ベースの最適化を使用する。 そこで本研究では,画像のセマンティクスセグメンテーションのために設計された完全畳み込みネットワーク (fcn) を適用することを提案する。 RISの長方形形状と、近辺のRISアンテナとのチャネルの空間的相関は、それら間の距離が短いため、RIS構成に適用することが奨励される。 我々は、RISとダイレクトチャネルを経由するカスケードチャネルを含む一連のチャネル機能を設計する。 基地局(BS)では、事前訓練には微分可能な最小平均二乗誤差(MMSE)プリコーダを使用し、さらに微調整には重み付き最小二乗誤差(WMMSE)プリコーダを適用する。 評価の結果,提案手法は性能が向上し,ベースラインよりも高速な評価が可能であった。 そのため、多数のアンテナにスケーラビリティが向上し、RISは実用的な展開に一歩近づいた。

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