Maximizing Sum-Rate in Holographic Active RIS-Aided Uplink Near-Field Communications
Notice bibliographique
Résumé
This work proposes the integration of the holographic active reconfigurable intelligent surface (HARIS) into a multi-user uplink near-field-driven wireless communication system. In order to provide efficient resource utilization, a sumrate maximization problem is formulated, where the equalizer design, the power allocation at each user, and the HARIS phase profile are jointly optimized under the strict constraint of QoS requirement and limited power budget at each user and HARIS. In order to tackle the non-convex nature of the formulated problem, we propose an alternating optimization (AO)-based algorithm that adopts an iterative approach and uses optimization techniques such as minimum mean square error (MMSE), convex upper bound approximation, and semidefinite relaxation (SDR) to simultaneously optimize the equalizer at the BS, beamforming at the HARIS, and power allocation at each user. Then, extensive simulations are performed to validate the efficacy and convergence of the proposed algorithm. Furthermore, we also demonstrate the impact of key system parameters, such as HARIS elements, minimum quality of service (QoS) constraint corresponding to each user, maximum receive power at the base station (BS), and maximum amplification factor.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».