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

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/isncc58260.2023.10323773
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.