論文の概要: Energy Efficiency Maximization in IRS-Aided Cell-Free Massive MIMO System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12744v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 14:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:38:05.983051
• Title: Energy Efficiency Maximization in IRS-Aided Cell-Free Massive MIMO System
• Title（参考訳）: IRSを用いた無細胞MIMOシステムにおけるエネルギー効率の最大化
• Authors: Si-Nian Jin, Dian-Wu Yue, Yi-Ling Chen, Qing Hu
• Abstract要約: 本稿では、入射点におけるビームフォーミングとIRSにおける位相シフトを共同最適化してエネルギー効率(EE)を最大化する、インテリジェント反射面(IRS)を用いたセルレス大規模マルチインプット多重出力システムについて考察する。 EE問題を解くために,2次変換とラグランジアン双対変換を用いて最適ビームフォーミングと位相シフトを求める反復最適化アルゴリズムを提案する。 さらに,共同ビームフォーミングと位相シフト設計のための深層学習に基づくアプローチを提案する。具体的には,教師なし学習方式を用いて2段階の深層ニューラルネットワークをオフラインでトレーニングし,オンラインに展開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9081408997650375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider an intelligent reflecting surface (IRS)-aided cell-free massive multiple-input multiple-output system, where the beamforming at access points and the phase shifts at IRSs are jointly optimized to maximize energy efficiency (EE). To solve EE maximization problem, we propose an iterative optimization algorithm by using quadratic transform and Lagrangian dual transform to find the optimum beamforming and phase shifts. However, the proposed algorithm suffers from high computational complexity, which hinders its application in some practical scenarios. Responding to this, we further propose a deep learning based approach for joint beamforming and phase shifts design. Specifically, a two-stage deep neural network is trained offline using the unsupervised learning manner, which is then deployed online for the predictions of beamforming and phase shifts. Simulation results show that compared with the iterative optimization algorithm and the genetic algorithm, the unsupervised learning based approach has higher EE performance and lower running time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、入射点におけるビームフォーミングとIRSにおける位相シフトを共同最適化してエネルギー効率(EE)を最大化する、インテリジェント反射面(IRS)を用いたセルレス大規模マルチインプット多重出力システムについて考察する。 EE最大化問題を解決するために,2次変換とラグランジアン双対変換を用いて最適ビームフォーミングと位相シフトを求める反復最適化アルゴリズムを提案する。 しかし,提案アルゴリズムは計算複雑性に悩まされており,いくつかの現実的なシナリオにおいてその応用を妨げている。 これに対応するために,我々はさらに,接合ビームフォーミングと位相シフト設計のための深層学習に基づくアプローチを提案する。 具体的には、2段階のディープニューラルネットワークを教師なしの学習方法でオフラインでトレーニングし、ビームフォーミングと位相シフトの予測のためにオンラインにデプロイする。 シミュレーションの結果、反復最適化アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムと比較して、教師なし学習に基づくアプローチは、より高いEE性能と低い実行時間を持つことが示された。

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