Learning to Reflect and to Beamform for Intelligent Reflecting Surface With Implicit Channel Estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent reflecting surface (IRS), which consists of a large number of tunable reflective elements, is capable of enhancing the wireless propagation environment in a cellular network by intelligently reflecting the electromagnetic waves from the base-station (BS) toward the users. The optimal tuning of the phase shifters at the IRS is, however, a challenging problem, because due to the passive nature of reflective elements, it is difficult to directly measure the channels between the IRS, the BS, and the users. Instead of following the traditional paradigm of first estimating the channels then optimizing the system parameters, this paper advocates a machine learning approach capable of directly optimizing both the beamformers at the BS and the reflective coefficients at the IRS based on a system objective. This is achieved by using a deep neural network to parameterize the mapping from the received pilots (plus any additional information, such as the user locations) to an optimized system configuration, and by adopting a permutation invariant/equivariant graph neural network (GNN) architecture to capture the interactions among the different users in the cellular network. Simulation results show that the proposed implicit channel estimation based approach is generalizable, can be interpreted, and can efficiently learn to maximize a sum-rate or minimum-rate objective from a much fewer number of pilots than the traditional explicit channel estimation based approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle