論文の概要: Greedy and Transformer-Based Multi-Port Selection for Slow Fluid Antenna Multiple Access
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04589v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 10:53:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.174257
- Title: Greedy and Transformer-Based Multi-Port Selection for Slow Fluid Antenna Multiple Access
- Title（参考訳）: Slow Fluid Antenna Multiple AccessのためのGreedy and Transformer-based Multi-Port Selection
- Authors: Darian Perez-Adan, Jose P. Gonzalez-Coma, F. Javier Lopez-Martinez, Luis Castedo,
- Abstract要約: マルチポート流体アンテナ(FA)受信機を用いた流体アンテナ多重アクセス(FAMA)システムにおけるポート選択問題に対処する。
既存の手法は、計算コストを抑えるために、ほぼ最適スペクトル効率(SE)を達成するか、より少ない複雑さのためにかなりの性能を犠牲にする。
提案手法は, (i) GFwd+S, スワップリファインメント付きグリーディフォワード選択法で, SE の点から見ると, 常に最先端の参照スキームよりも優れた2つの相補的手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the port-selection problem in fluid antenna multiple access (FAMA) systems with multi-port fluid antenna (FA) receivers. Existing methods either achieve near-optimal spectral efficiency (SE) at prohibitive computational cost or sacrifice significant performance for lower complexity. We propose two complementary strategies: (i) GFwd+S, a greedy forward-selection method with swap refinement that consistently outperforms state-of-the-art reference schemes in terms of SE, and (ii) a Transformer-based neural network trained via imitation learning followed by a Reinforce policy-gradient stage, which approaches GFwd+S performance at lower computational cost.
- Abstract（参考訳）: マルチポート流体アンテナ(FA)受信機を用いた流体アンテナ多重アクセス(FAMA)システムにおけるポート選択問題に対処する。
既存の手法は、計算コストを抑えるために、ほぼ最適スペクトル効率(SE)を達成するか、より少ない複雑さのためにかなりの性能を犠牲にする。
我々は2つの補完戦略を提案する。
(i)GFwd+Sは、SEの観点で常に最先端の参照スキームを上回り、スワップリファインメントを備えた、欲張りの前方選択法である。
(ii)トランスフォーマーをベースとしたニューラルネットワークの模倣学習に続き,低計算コストでGFwd+Sの性能にアプローチするReinforceポリシー段階が導入された。
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