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Enregistrement W4413343989 · doi:10.1109/lawp.2025.3600036

Site-Specific Design Optimization of Reconfigurable Intelligent Surface Codebooks

2025· article· en· W4413343989 sur OpenAlexafffund
Yuanzhi Liu, Costas D. Sarris

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Wireless Propagation Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceElectronic engineeringComputer architectureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multipath propagation is ubiquitous in wireless communications and plays a critical role in channels enabled by reconfigurable intelligent surfaces (RISs). To date, most methods of RIS codebook design, i.e., the selection of each unit cell state, neglect multipath propagation and rely on idealized models that consider only the transmitter–RIS–receiver link. In this letter, we introduce a numerical, site-specific (SS) design paradigm in which RIS codebooks are tailored to the realistic multipath conditions of the deployment site. The framework combines ray-tracing with a convolutional neural network to map RIS codebooks directly to signal strengths at designated receivers, accounting for multipath propagation and practical factors such as cell-to-cell coupling. Using genetic algorithm optimization, we show that SS codebooks consistently achieve higher received signal strengths than conventional, site-agnostic (SA) designs. In addition, our developed framework supports comprehensive pre-deployment assessment of link budgets and design parameters, such as the number of unit cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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