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Enregistrement W4205426731 · doi:10.1109/jsac.2022.3143220

Interference Nulling Using Reconfigurable Intelligent Surface

2022· article· en· W4205426731 sur OpenAlexaff
Tao Jiang, Wei Yu

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHuawei Technologies
Mots-clésInterference (communication)Projection (relational algebra)Channel (broadcasting)Computer scienceNull (SQL)Topology (electrical circuits)TransceiverNotationMathematical notationAlgorithmMathematicsWirelessCombinatoricsTelecommunicationsDatabaseArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the interference nulling capability of reconfigurable intelligent surface (RIS) in a multiuser environment where multiple single-antenna transceivers communicate simultaneously in a shared spectrum. From a theoretical perspective, we show that when the channels between the RIS and the transceivers have line-of-sight and the direct paths are blocked, it is possible to adjust the phases of the RIS elements to null out all the interference completely and to achieve the maximum$K$degrees-of-freedom (DoF) in the overall$K$-user interference channel, provided that the number of RIS elements exceeds some finite value that depends on$K$. Algorithmically, for any fixed channel realization we formulate the interference nulling problem as a feasibility problem, and propose an alternating projection algorithm to efficiently solve the resulting nonconvex problem with local convergence guarantee. Numerical results show that the proposed alternating projection algorithm can null all the interference if the number of RIS elements is only slightly larger than a threshold of$2K(K-1)$. For the practical sum-rate maximization objective, this paper proposes to use the zero-forcing solution obtained from alternating projection as an initial point for subsequent Riemannian conjugate gradient optimization and shows that it has a significant performance advantage over random initializations. For the objective of maximizing the minimum rate, this paper proposes a subgradient projection method which is capable of achieving excellent performance at low complexity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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