RIS-Aided Receive Generalized Spatial Modulation Design with Reflecting Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Spatial modulation (SM) transmits additional information bits by the selection of antennas. Generalized spatial modulation (GSM), as an advanced type of SM, can be divided into diversity and multiplexing (MUX) schemes according to the symbols carried on the selected antennas are identical or different. Recently, reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted SM exhibits better reception performance compared to conventional SM. To overcome the limitations of SM, this paper combines GSM with RIS and proposes the RIS-aided receive generalized spatial modulation (RIS-RGSM) scheme. The RIS-RGSM diversity scheme is realized via a simple improvement based on the state-of-the-art scheme. To further increase the transmission rate, a novel RIS-RGSM MUX scheme is proposed, where the reflection phase shifts and on/off states of RIS elements are configured to achieve bit mapping. The theoretical bit error rate (BER) of the proposed scheme is derived and agrees well with the simulation results. Numerical simulations show that the RIS-RGSM MUX scheme has better BER performance than the diversity scheme. The proposed scheme can significantly increase the transmission rate and maintain good performance compared to the existing scheme under a limited number of antennas.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».