論文の概要: Phase Shift Design in RIS Empowered Wireless Networks: From Optimization to AI-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13372v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 09:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 14:24:36.262496
• Title: Phase Shift Design in RIS Empowered Wireless Networks: From Optimization to AI-Based Methods
• Title（参考訳）: risエンパワードワイヤレスネットワークにおける位相シフト設計:最適化からaiベース手法へ
• Authors: Zongze Li, Shuai Wang, Qingfeng Lin, Yang Li, Miaowen Wen, Yik-Chung Wu, and H. Vincent Poor
• Abstract要約: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、無線ネットワークのための無線伝搬環境をカスタマイズする革命的な機能を持つ。 無線システムにおけるRISの利点を完全に活用するには、反射素子の位相を従来の通信資源と共同で設計する必要がある。 本稿では、RISが課す制約を扱うための現在の最適化手法と人工知能に基づく手法についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.98961686408171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) have a revolutionary capability to customize the radio propagation environment for wireless networks. To fully exploit the advantages of RISs in wireless systems, the phases of the reflecting elements must be jointly designed with conventional communication resources, such as beamformers, transmit power, and computation time. However, due to the unique constraints on the phase shift, and massive numbers of reflecting units and users in large-scale networks, the resulting optimization problems are challenging to solve. This paper provides a review of current optimization methods and artificial intelligence-based methods for handling the constraints imposed by RIS and compares them in terms of solution quality and computational complexity. Future challenges in phase shift optimization involving RISs are also described and potential solutions are discussed.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、無線ネットワークのための無線伝搬環境をカスタマイズする革命的な機能を持つ。 無線システムにおけるRISの利点を完全に活用するには、反射素子の位相をビームフォーマ、送信電力、計算時間などの従来の通信資源と共同で設計する必要がある。 しかし, 位相シフトの特異な制約や, 大規模ネットワークにおける反射ユニットやユーザ数が多いため, 結果として生じる最適化問題は解決が困難である。 本稿では、RISが課す制約を扱うための現在の最適化手法と人工知能に基づく手法を概観し、ソリューションの品質と計算複雑性の観点から比較する。 RISを含む位相シフト最適化における今後の課題についても述べ、潜在的な解決策について議論する。

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