信号处理用于RIS辅助的毫米波/特拉赫兹通信

科学领域:

• 无线通信系统无线通信系统
• 信号处理 信号处理
• 智能反射表面是智能反射表面.

背景情况:

• 毫米波 (mmWave) 和特拉赫兹 (THz) 频率提供高带宽,但面临重大传播挑战.
• 可重新配置的智能表面 (RIS) 正成为一个有前途的技术,通过智能控制无线电环境来缓解这些挑战.
• 传统的RIS配置方法通常依赖于准确的通道状态信息,这在动态的毫米波/THz系统中很难获得.

研究的目的:

• 为RIS配置引入一种新的信号处理范式.
• 为了应对与在毫米波/太赫兹通信中部署RIS相关的挑战.
• 为了实现无模型和基于学习的RIS优化方法.

主要方法:

• 开发一个RIS配置的无模型框架.
• 机器学习算法的应用用于自适应式RIS控制.
• 模拟和分析在毫米波/THz通信场景中提出的方法.

主要成果:

• 证明了无模型和基于学习的RIS配置的有效性.
• 与传统方法相比,在通信性能方面取得了显著的改进.
• 验证了在克服道不确定性方面提出的方法的稳定性.

结论:

• 无模型和基于学习的RIS配置代表了未来无线系统信号处理的重大进步.
• 这种范式转变克服了现有的RIS部署策略的关键局限性.
• 实现更高效,更可靠的毫米波/THz通信系统.