論文の概要: Wireless-Friendly Window Position Optimization for RIS-Aided Outdoor-to-Indoor Networks based on Multi-Modal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20691v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 18:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:52:20.708430
• Title: Wireless-Friendly Window Position Optimization for RIS-Aided Outdoor-to-Indoor Networks based on Multi-Modal Large Language Model
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルに基づくRIS支援屋外ネットワークの無線フレンドリーウィンドウ位置決め最適化
• Authors: Jinbo Hou, Kehai Qiu, Zitian Zhang, Yong Yu, Kezhi Wang, Stefano Capolongo, Jiliang Zhang, Zeyang Li, Jie Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、RIS支援屋外屋内(O2I)ネットワークにおいて、窓の位置と窓面配置された知的表面(RIS)のビーム方向を調整し、室内無線および日光性能を最適化することを目的とする。 計算結果から,提案フレームワークは,初期性能,収束速度,最終結果,時間的複雑性の観点から,優れた最適化性能を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.932012640324587
• License:
• Abstract: This paper aims to simultaneously optimize indoor wireless and daylight performance by adjusting the positions of windows and the beam directions of window-deployed reconfigurable intelligent surfaces (RISs) for RIS-aided outdoor-to-indoor (O2I) networks utilizing large language models (LLM) as optimizers. Firstly, we illustrate the wireless and daylight system models of RIS-aided O2I networks and formulate a joint optimization problem to enhance both wireless traffic sum rate and daylight illumination performance. Then, we present a multi-modal LLM-based window optimization (LMWO) framework, accompanied by a prompt construction template to optimize the overall performance in a zero-shot fashion, functioning as both an architect and a wireless network planner. Finally, we analyze the optimization performance of the LMWO framework and the impact of the number of windows, room size, number of RIS units, and daylight factor. Numerical results demonstrate that our proposed LMWO framework can achieve outstanding optimization performance in terms of initial performance, convergence speed, final outcomes, and time complexity, compared with classic optimization methods. The building's wireless performance can be significantly enhanced while ensuring indoor daylight performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を最適化として活用したRIS支援屋外屋内(O2I)ネットワークにおいて,窓面の位置と窓面再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)のビーム方向を調整し,室内無線と日光の性能を同時に最適化することを目的とする。 まず、RIS支援O2Iネットワークの無線および日光システムモデルを説明し、無線トラフィック総和率と日光照明性能を両立させる共同最適化問題を定式化する。 次に,マルチモーダル LLM ベースのウィンドウ最適化 (LMWO) フレームワークを提案し,0ショット方式で全体の性能を最適化するプロンプト構成テンプレートを伴って,アーキテクトと無線ネットワークプランナの両方として機能する。 最後に,LMWOフレームワークの最適化性能と,窓数,部屋サイズ,RISユニット数,日光要因の影響を解析した。 数値計算により,従来の最適化手法と比較して,初期性能,収束速度,最終結果,時間複雑性の点で優れた最適化性能が得られることが示された。 ビルの無線性能は、室内の日光性能を確保しながら大幅に向上することができる。

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