Dynamic Control of Reconfigurable Intelligent Surfaces: An IC-Based MOS Varactor Approach
Notice bibliographique
Résumé
Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) are recognized as a fundamental enabler for improving energy efficiency in 6G and future networks. However, the power consumption and the reconfiguration delay still need improvement for what is required at GHz frequencies, thus delaying their commercial adaptation. On that regard, this study proposes the incorporation of Integrated Circuits (ICs) with MOS varactor loadings as part of the RIS framework, to improve power consumption and speed, while having precise tuning of the reflection phase for individual unit-cells. The presented circuit design features an asynchronous digital circuit responsible for transmitting binary streams to digital-to-analogue converters, which in turn, bias MOS varactors that are directly connected to each unit-cell within the RIS. The use of asynchronous digital control circuits facilitates the development of ultra-low power, high-speed ICs, thereby enhancing the dynamic scalability of the RIS system. Simulated results of the asynchronous circuit are presented on a mature, cost-effective, CMOS 0.18 μm process technology, showing static power consumption of 40,63 μW, dynamic energy consumption of 474.43 pJ and reconfiguration delay of 23.38 ns. The simulations are accompanied by a scalability analysis and a discussion of potential capabilities, offering valuable insights for the future of ICs on RIS systems. The proposed approach and circuit provide flexibility and performance to RIS systems not achievable with conventional control systems due to their benefits of using clockless networking communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».