論文の概要: GPU-Accelerated Robust MA--RIS Pre-Optimization for Communication and Target Illumination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22431v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 07:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.587562
• Title: GPU-Accelerated Robust MA--RIS Pre-Optimization for Communication and Target Illumination
• Title（参考訳）: GPUによるロバストMA--RISによる通信と照準の最適化
• Abstract要約: このレターでは、遅いスケールのMA幾何とRISフェーズを共同で選択するGPUアクセラレーションによる堅牢な事前最適化フレームワークを開発する。 このフレームワークは、期待される最悪のユーザ率と送信側の最悪のターゲット照明のバランスをとる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Movable antennas (MAs) and reconfigurable intelligent surfaces (RISs) offer strong spatial control for integrated sensing and communication (ISAC), but repeatedly adapting MA positions and RIS phases to each channel realization can be impractical. This letter develops a GPU-accelerated robust pre-optimization framework that jointly selects slow-timescale MA geometry and RIS phases and returns a reusable Pareto set balancing expected worst-user rate and transmit-side worst-target illumination. The illumination objective measures directional transmitted power rather than complete echo-detection or parameter-estimation performance. The proposed Regime-Aware Multiobjective Pre-optimization (RAMP) preserves regime-specific Pareto populations, regulates cross-regime mating using Pareto-survival feedback, and constructs a worst-regime robust archive. Numerical results demonstrate competitive robust Pareto quality against the considered evolutionary baselines while avoiding online physical re-optimization.
• Abstract（参考訳）: 移動可能なアンテナ (MA) と再構成可能なインテリジェントサーフェス (RIS) は、統合センシングと通信 (ISAC) のための強力な空間制御を提供するが、各チャネルの実現にMA位置とRIS位相を繰り返し適用することは現実的ではない。 このレターでは、GPUによる高速化されたロバストな事前最適化フレームワークを開発し、スロータイムのMA幾何とRISフェーズを共同で選択し、予測される最悪のユーザ率と送信側の最悪のターゲット照明のバランスをとる再利用可能なParetoセットを返す。 照明目標は、完全なエコー検出やパラメータ推定性能よりも、指向性伝達電力を測定する。 提案したRAMP(Regime-Aware Multiobjective Pre-optimization)は、レギュラー特有のパレート人口を保護し、パレートサバイバルフィードバックを用いて交叉交配を規制し、最悪のレジメロバストアーカイブを構築する。 数値計算の結果,オンラインの物理的再最適化を回避しつつ,進化的ベースラインに対するパレート品質の競争力を示す。

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