論文の概要: RIS-ADMM: A RIS and ADMM-Based Passive and Sparse Sensing Method With Interference Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06172v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 06:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 21:59:33.009109
• Title: RIS-ADMM: A RIS and ADMM-Based Passive and Sparse Sensing Method With Interference Removal
• Title（参考訳）: RIS-ADMM:干渉除去を用いたRISおよびADMMに基づくパッシブ・スパースセンシング法
• Authors: Peng Chen, Zhimin Chen, Pu Miao, Yun Chen
• Abstract要約: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) は将来のレーダーおよび無線通信領域において有望な技術として出現する。 我々は、空間的領域のターゲット空間性を活用し、到着方向を推定する原子ノルム最小化(ANM)アプローチを導入する。 本稿では,乗算器 (ADMM) に基づく反復手法である RIS-ADMM 法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.613546467046113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) emerge as promising technologies in future radar and wireless communication domains. This letter addresses the passive sensing issue utilizing wireless communication signals and RIS amidst interference from wireless access points (APs). We introduce an atomic norm minimization (ANM) approach to leverage spatial domain target sparsity and estimate the direction of arrival (DOA). However, the conventional semidefinite programming (SDP)-based solutions for the ANM problem are complex and lack efficient realization. Consequently, we propose a RIS-ADMM method, an innovative alternating direction method of multipliers (ADMM)-based iterative approach. This method yields closed-form expressions and effectively suppresses interference signals. Simulation outcomes affirm that our RIS-ADMM method surpasses existing techniques in DOA estimation accuracy while maintaining low computational complexity. The code for the proposed method is available online \url{https://github.com/chenpengseu/RIS-ADMM.git}.
• Abstract（参考訳）: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) は将来のレーダーおよび無線通信領域において有望な技術として出現する。 この手紙は、無線通信信号と無線アクセスポイント(AP)からの干渉中のRISを利用した受動センシング問題に対処する。 本稿では,原子ノルム最小化(anm)アプローチを導入し,空間領域目標のスパーシティを活用し,到着方向(doa)を推定する。 しかし、ANM問題に対する従来の半定値プログラミング(SDP)ベースのソリューションは複雑であり、効率的な実現方法がない。 そこで本研究では,乗算器 (ADMM) に基づく反復手法であるRIS-ADMM法を提案する。 この方法は閉形式表現を生じさせ、干渉信号を効果的に抑制する。 シミュレーションの結果, RIS-ADMM法は計算複雑性を低く保ちながら, 従来のDOA推定精度を超えることを確認した。 提案手法のコードは,オンライン \url{https://github.com/chenpengseu/RIS-ADMM.git} で公開されている。

関連論文リスト

• Active RIS-aided EH-NOMA Networks: A Deep Reinforcement Learning Approach [66.53364438507208]
  アクティブな再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援マルチユーザダウンリンク通信システムについて検討した。 非直交多重アクセス(NOMA)はスペクトル効率を向上させるために使用され、活性RISはエネルギー回収(EH)によって駆動される。 ユーザの動的通信状態を予測するために,高度なLSTMベースのアルゴリズムを開発した。 増幅行列と位相シフト行列RISを結合制御するためにDDPGに基づくアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:16:28Z)
• Deep Reinforcement Learning Based on Location-Aware Imitation Environment for RIS-Aided mmWave MIMO Systems [17.713210541836155]
  本文は, 接合ビームフォーミング設計のための位置認識模倣環境に基づく新しい深部強化学習(DRL)アルゴリズムを提案する。 具体的には、ユーザの位置とmmWaveチャネルの幾何学的関係に基づいて、伝送環境を模倣するニューラルネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T08:25:36Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Reconfigurable Intelligent Surface Enabled Spatial Multiplexing with Fully Convolutional Network [40.817290717344534]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T14:16:00Z)
• Reinforcement Learning for Robot Navigation with Adaptive Forward Simulation Time (AFST) in a Semi-Markov Model [20.91419349793292]
  本稿では,この問題を解決するために,半マルコフ決定プロセス (SMDP) と連続的な動作空間を持つDRLベースのナビゲーション手法であるAdaptive Forward Time Simulation (AFST) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-13T10:30:25Z)
• Ultra-Reliable Indoor Millimeter Wave Communications using Multiple Artificial Intelligence-Powered Intelligent Surfaces [115.85072043481414]
  複数人工知能(AI)対応再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いた超信頼性ミリ波(mmW)通信を保証する新しいフレームワークを提案する。 複数のAI駆動RISを使用することで、mmWアクセスポイント(AP)から送信される信号の伝搬方向を変更できます。 mmW APとRISのポリシーを制御するために、2つの集中型および分散コントローラが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T19:15:49Z)
• Coded Stochastic ADMM for Decentralized Consensus Optimization with Edge Computing [113.52575069030192]
  セキュリティ要件の高いアプリケーションを含むビッグデータは、モバイルデバイスやドローン、車両など、複数の異種デバイスに収集され、格納されることが多い。 通信コストとセキュリティ要件の制限のため、核融合センターにデータを集約するのではなく、分散的に情報を抽出することが最重要となる。 分散エッジノードを介してデータを局所的に処理するマルチエージェントシステムにおいて,モデルパラメータを学習する問題を考える。 分散学習モデルを開発するために,乗算器アルゴリズムの最小バッチ交互方向法(ADMM)のクラスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T10:41:59Z)
• A Compressive Sensing Approach for Federated Learning over Massive MIMO Communication Systems [82.2513703281725]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)は、無線デバイスとのコラボレーションによって、中央サーバでグローバルモデルをトレーニングするための、プライバシ保護のアプローチである。 本稿では,大規模マルチインプット多出力通信システム上でのフェデレーション学習のための圧縮センシング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T05:56:27Z)
• RIS Enhanced Massive Non-orthogonal Multiple Access Networks: Deployment and Passive Beamforming Design [116.88396201197533]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の配置と受動ビームフォーミング設計のための新しいフレームワークを提案する。 エネルギー効率を最大化するために、共同配置、位相シフト設計、および電力配分の問題を定式化する。 リアルタイムデータセットを活用することで,ユーザの遠隔交通需要を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのエコー状態ネットワーク(ESN)アルゴリズムを提案する。 RISの展開と設計の連立問題を解くために,D3QNに基づく位置取得と位相制御アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T14:37:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。