Hybrid Beamforming for RIS-Assisted Multiuser Fluid Antenna Systems
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in reconfigurable antennas have led to the new concept of the fluid antenna system (FAS) for shape and position flexibility, as another degree of freedom for wireless communication enhancement. This paper explores the integration of a transmit FAS array for hybrid beamforming (HBF) into a reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted communication architecture for multiuser communications in the downlink, corresponding to the downlink RIS-assisted multiuser multiple-input single-output (MISO) FAS model (Tx RIS-assisted-MISO-FAS). By considering Rician channel fading, we formulate a sum-rate maximization optimization problem to alternately optimize the HBF matrix, the RIS phase-shift matrix, and the FAS position. Due to the strong coupling of multiple optimization variables, the multi-fractional summation in the sum-rate expression, the modulus-1 limitation of analog phase shifters and RIS, and the antenna position variables appearing in the exponent, this problem is highly non-convex, which is addressed through the block coordinate descent (BCD) framework in conjunction with semidefinite relaxation (SDR) and majorization-minimization (MM) methods. To reduce the computational complexity, we then propose a low-complexity grating-lobe (GL)-based telescopic-FA (TFA) system with multiple delicately deployed RISs under the sub-connected HBF architecture and the line-of-sight (LoS)-dominant channel condition, to allow closed-form solutions for the HBF and TFA position. Our simulation results illustrate that the former optimization scheme significantly enhances the achievable rate of the proposed system, while the GL-based TFA scheme also provides a considerable gain over conventional fixed-position antenna (FPA) systems, requiring statistical channel state information (CSI) only and with low computational complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».