Optimizing Energy Efficiency in Large RIS-Aided Multi-User MISO Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address a Multi-User Multiple-Input Single-Output (MU-MISO) communication system enhanced by a Large Reconfigurable Intelligent Surface (LRIS). The LRIS significantly improves beamforming gain and communication reliability, boosting system performance through increased signal manipulation flexibility due to its extensive number of reflecting elements. However, the deployment of a very large RIS brings challenges such as high power consumption and complexity in element management, necessitating a balance between size benefits and energy efficiency (EE). To mitigate these challenges, we propose partitioning the LRIS into smaller sub-RIS units. This approach, which involves beamforming and collaboration among multiple sub-RISs, aims to enhance scalability while maintaining EE. Unlike previous studies where all elements are continuously active, our method introduces a novel sub-RIS on-off mechanism for flexible activation and deactivation. We formulate an optimization problem to maximize total EE and use alternating optimization-based iterative algorithms, along with quadratic transform, variable substitution, and convex approximation methods, to derive sub-optimal solutions. Our analysis demonstrates that the sub-RIS architecture results in minimal performance degradation and significantly improves energy efficiency through flexible activation and deactivation of sub-RIS units.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».