A Novel Simplified RIS-Assisted Hybrid Transceiver Scheme for mmWave MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
Integrating reconfigurable intelligent surface (RIS) with hybrid precoding has recently emerged as an effective approach to enhance spectral efficiency and link reliability in millimeter-wave (mmWave) multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Motivated by this potential, we propose a novel simplified RIS-assisted hybrid transceiver (SRIS-HT) scheme that combines a simple RIS matrix with an efficient hybrid transceiver design. Initially, the optimal unconstrained RIS matrix is derived for scenarios where the direct base station–user link is blocked. For practical implementation, this matrix is approximated by extracting and normalizing its diagonal elements, exploiting its unitary properties. The resulting RIS matrix is then employed to design the hybrid transceiver using momentum and Newton's methods. The SRIS-HT scheme is further extended to cases where a direct base station–user link exists. Simulation results demonstrate that the proposed SRIS-HT scheme achieves spectral efficiency close to that of fully digital designs, significantly outperforming existing hybrid schemes. Additionally, the results highlight the robustness of SRIS-HT against imperfect channel estimation and weak direct links, while maintaining lower computational complexity compared to conventional optimization methods, especially when the number of transmit antennas is comparable to or smaller than the number of RIS elements.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».