論文の概要: Spectral- and Energy-efficient Multi-BS Multi-RIS Pinching-antenna Systems: A GNN-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01307v1
• Date: Sat, 02 May 2026 07:30:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.696442
• Title: Spectral- and Energy-efficient Multi-BS Multi-RIS Pinching-antenna Systems: A GNN-based Approach
• Title（参考訳）: 分光・エネルギー効率のマルチBSマルチRISピンチアンテナシステム:GNNによるアプローチ
• Authors: Changpeng He, Yang Lu, Wei Chen, Bo Ai, Arumugam Nallanathan, Zhiguo Ding,
• Abstract要約: 本稿では,マルチベースステーション(Multi-BS)多再構成可能な知的表面(multi-RIS)補助ピンチアンテナ(PA)システムにおけるダウンリンクの協調伝送について検討する。 我々は、PA配置、RIS位相シフト、ビームフォーミング、BS-UEアソシエーションを共同最適化することで、和率(SR)とエネルギー効率(EE)問題を定式化する。 本稿では,不均一なグラフ表現と均一なグラフ表現を統合した3段階グラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.31891278787162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates coordinated downlink transmission in a multi-base station (multi-BS) multi-reconfigurable intelligent surface (multi-RIS)-assisted pinching-antenna (PA) system, where each user equipment (UE) is associated with a single BS and each BS is equipped with movable PAs deployed on parallel waveguides. We formulate sum rate (SR) and energy efficiency (EE) maximization problems by jointly optimizing PA placement, RIS phase shifts, transmit beamforming, and BS-UE association under constraints of inter-PA spacing, power budget, and unit-modulus phase shift. To address the resulting highly coupled mixed-variable problem, we propose a three-stage graph neural network (GNN) that integrates heterogeneous and homogeneous graph representations and is trained end-to-end in an unsupervised manner. Extensive numerical results demonstrate that the proposed three-stage GNN consistently outperforms representative system and learning baselines, generalizes well to unseen numbers of UEs, RISs, and BSs, and maintains millisecond-level inference time. Besides, the results validate the effectiveness of the proposed design from both system and architectural perspectives. Moreover, PAs are shown to enhance SR and EE, and the performance gain is enlarged with increasing number of PAs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数基地局(Multi-BS)の複数再構成可能な知的表面(multi-RIS)補助ピンチアンテナ(PA)システムにおいて,各ユーザ機器(UE)を単一BSに接続し,各BSに並列導波路上に配置した可動PAを設ける。 我々は、PA配置、RIS位相シフト、ビームフォーミング、BS-UE結合をPA間間隔、電力予算、単位モジュラー位相シフトの制約の下で共同最適化することにより、和率(SR)とエネルギー効率(EE)の最大化問題を定式化する。 そこで本研究では,不均一なグラフ表現と均質なグラフ表現を統合した3段階グラフニューラルネットワーク(GNN)を提案し,教師なしでエンドツーエンドに学習する。 その結果,提案した3段階GNNは代表システムと学習ベースラインを一貫して上回り,UE,RIS,BSの未確認数によく対応し,ミリ秒レベルの推論時間を維持できることがわかった。 さらに,システムおよびアーキテクチャの観点から,提案した設計の有効性を検証した。 さらに, PAはSRとEEを増強し, PAの増加とともに性能向上が図られる。

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