論文の概要: ARIS-RSMA Enhanced ISAC System: Joint Rate Splitting and Beamforming Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06399v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 05:38:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.244848
- Title: ARIS-RSMA Enhanced ISAC System: Joint Rate Splitting and Beamforming Design
- Title（参考訳）: ARIS-RSMA強化ISACシステム:ジョイントレート分割とビームフォーミング設計
- Authors: Xin Jin, Tiejun Lv, Yashuai Cao, Jie Zeng, Mugen Peng,
- Abstract要約: 本稿では,多目的ボトルネックを克服するため,RSMA統合センシング・通信(ISAC)システムを用いたアクティブリコンフィグアブル・インテリジェントサーフェス(ARIS)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.825812828831694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This letter proposes an active reconfigurable intelligent surface (ARIS) assisted rate-splitting multiple access (RSMA) integrated sensing and communication (ISAC) system to overcome the fairness bottleneck in multi-target sensing under obstructed line-of-sight environments. Beamforming at the transceiver and ARIS, along with rate splitting, are optimized to maximize the minimum multi-target echo signal-to-interference-plus-noise ratio under multi-user rate and power constraints. The intricate non-convex problem is decoupled into three subproblems and solved iteratively by majorization-minimization (MM) and sequential rank-one constraint relaxation (SROCR) algorithms. Simulations show our scheme outperforms nonorthogonal multiple access, space-division multiple access, and passive RIS baselines, approaching sensing-only upper bounds.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,多目的センシングにおいて,目視環境下での公正さのボトルネックを克服するために,能動再構成可能な知的表面(ARIS)を用いたマルチアクセス(RSMA)統合センシング・通信(ISAC)システムを提案する。
トランスシーバとARISでのビームフォーミングは、レート分割とともに、マルチユーザレートとパワー制約の下で最小のマルチターゲットエコー信号+ノイズ比を最大化するために最適化される。
複雑な非凸問題は3つのサブプロブレムに分解され、メジャー化最小化(MM)とシーケンシャルランクワン制約緩和(SROCR)アルゴリズムによって反復的に解かれる。
シミュレーションにより,本手法は非直交多重アクセス,空間分割多重アクセス,受動RISベースラインより優れ,センサのみの上限に近づいた。
関連論文リスト
- Deep Reinforcement Learning-Based Precoding for Multi-RIS-Aided Multiuser Downlink Systems with Practical Phase Shift [44.303967859644295]
本研究では、RIS位相シフト行列をスペクトル効率に最適化することを目的として、複数再構成可能なマルチユーザダウンリンクシステムについて検討する。
提案するDD-DRLフレームワークは,mmWaveチャネル設定において,両方のランダムなユーザ数で評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-30T01:57:57Z) - Backscatter Device-aided Integrated Sensing and Communication: A Pareto Optimization Framework [59.30060797118097]
統合センシング・通信(ISAC)システムは、密集した都市非視線シナリオにおいて大きな性能劣化に遭遇する可能性がある。
本稿では,自然環境に分散した受動的BDを利用した後方散乱近似(BD)支援ISACシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-12T17:11:06Z) - Design Optimization of NOMA Aided Multi-STAR-RIS for Indoor Environments: A Convex Approximation Imitated Reinforcement Learning Approach [51.63921041249406]
非直交多重アクセス(Noma)により、複数のユーザが同じ周波数帯域を共有でき、同時に再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)を送信および反射することができる。
STAR-RISを屋内に展開することは、干渉緩和、電力消費、リアルタイム設定における課題を提示する。
複数のアクセスポイント(AP)、STAR-RIS、NOMAを利用した新しいネットワークアーキテクチャが屋内通信のために提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T07:17:04Z) - Joint User Association, Interference Cancellation and Power Control for
Multi-IRS Assisted UAV Communications [80.35959154762381]
インテリジェント反射面(IRS)支援無人航空機(UAV)通信は、地上基地局の負荷を低コストで軽減することが期待されている。
既存の研究は主に、複数のIRSではなく単一のIRSの配置とリソース割り当てに焦点を当てている。
我々は,共同IRSユーザアソシエーションのための新しい最適化アルゴリズム,UAVの軌道最適化,逐次干渉キャンセル(SIC)復号命令スケジューリング,電力割り当てを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T01:57:10Z) - Fairness-Driven Optimization of RIS-Augmented 5G Networks for Seamless
3D UAV Connectivity Using DRL Algorithms [8.296140341710462]
我々は、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を用いた大規模マルチインプットマルチアウトプットシステムにおけるジョイントアクティブビームフォーミングとパッシブビームフォーミングの問題点について検討する。
この問題に対処する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T06:43:36Z) - Task-Oriented Sensing, Computation, and Communication Integration for
Multi-Device Edge AI [108.08079323459822]
本稿では,AIモデルの分割推論と統合センシング通信(ISAC)を併用した,新しいマルチインテリジェントエッジ人工レイテンシ(AI)システムについて検討する。
推定精度は近似的だが抽出可能な計量、すなわち判別利得を用いて測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-03T06:57:07Z) - 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) - 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。