Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Representative Port Subsets for Efficient Fluid Antenna Systems

論文の概要: Learning Representative Port Subsets for Efficient Fluid Antenna Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33730v1
Date: Sat, 24 Oct 2026 15:21:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.42972
Title: Learning Representative Port Subsets for Efficient Fluid Antenna Systems
Title（参考訳）: 効率的な流体アンテナシステムのための代表ポートサブセットの学習
Abstract要約: 流体アンテナシステム(FAS)は多くの候補ポートを提供するが、各チャネル実現のための全てのポートを探索することは、かなりのオンラインオーバーヘッドを引き起こす。我々は、候補ポート空間を一度圧縮し、将来のチャネル実現を通じて圧縮された集合を再利用する、相補的なオフライン問題を研究する。この方法は、サンプル化されたトレーニング実現から最適なポートを収集し、実現当りの候補ポートを1つだけスキャンする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.798031797943193
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fluid antenna systems (FASs) provide many candidate ports, but probing all ports for each channel realization incurs substantial online overhead. We study a complementary offline problem: compress the candidate-port space once and reuse the compressed set across future channel realizations. The method collects optimal ports from sampled training realizations, requiring only one scan of the candidate ports per realization. On a DeepMIMO 7-by-7 FAS with 49 candidate ports, 120 training realizations yield 27 representative ports on average while retaining 99.995% of the channel power gain achieved by exhaustive port selection.
Abstract（参考訳）: 流体アンテナシステム(FAS)は多くの候補ポートを提供するが、各チャネル実現のための全てのポートを探索することは、かなりのオンラインオーバーヘッドを引き起こす。我々は、候補ポート空間を一度圧縮し、将来のチャネル実現を通じて圧縮された集合を再利用する、相補的なオフライン問題を研究する。この方法は、サンプル化されたトレーニング実現から最適なポートを収集し、実現当りの候補ポートを1つだけスキャンする。 49の候補ポートを持つDeepMIMO 7-by-7 FASでは、120のトレーニング実現により平均27の代表ポートが得られ、完全なポート選択によって達成されたチャネル電力の99.995%を維持している。

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