This work addresses the comparison between active and passive RISs in wireless networks, with reference to the system energy efficiency (EE). To provably convergent and computationally-friendly EE maximization algorithms are developed, which optimize the reflection coefficients of the RIS, the transmit powers, and the linear receive filters. Numerical results show the performance of the proposed methods and discuss the operating points in which active or passive RISs should be preferred from an energy-efficient perspective.


翻译:摘要:本文针对无线网络中有源与无源可重构智能表面(RIS)的能效(EE)性能进行比较研究。为获得可证收敛且计算友好的能效最大化算法,我们开发了联合优化RIS反射系数、发射功率及线性接收滤波器的方案。数值结果展示了所提方法的性能,并从能效角度探讨了有源RIS与无源RIS的适用工作点。

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:无线网。 Publisher:Springer。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/winet/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月29日
VIP会员
最新内容
综述 | 多模态大模型的不确定性感知决策
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:39
综述 | Deep Academic Survey:有状态闭环综述自动化
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:37
综述 | 触觉与力觉感知机器人学习
专知会员服务
5+阅读 · 8月18日
综述 | AI科学家的过去与未来
专知会员服务
5+阅读 · 8月18日
论文 | OmniScientist:全模态全学科AI科学家
专知会员服务
10+阅读 · 8月16日
无人机已改变战场,但并未解决指挥问题
专知会员服务
11+阅读 · 8月14日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员