Resource Allocation in Large Intelligent Surfaces/Antennas Using Genetic Algorithm Approach

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/isncc58260.2023.10323773
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Recently, large intelligent surfaces/antennas (LISA) have been widely studied as an emerging technology for future wireless networks. In general, LISA contains a large number of passive sensors that are able to adjust a phase-shift on impinging signals. To this end, an intelligent module can control this phase-shift resulting in controlling the wireless multipath channel phase-distortion which is random in nature. In this work, we study on how a LISA can serve multiple device-to-device (D2D) communications. Here, LISA sensors are scarce resources which should be allocated among the D2D communications optimally. For this purpose, we propose a Genetic algorithm-based optimization to maximize the spectral efficiency and minimize the interference. Our approach has been evaluated with extensive simulations, thus providing new observations and findings.