RIS辅助通信的混合波束赋形：适应性景观分析与分区遗传算法
摘要：可重构智能表面（RIS）是一种革新性的方法，可以提供经济高效的通信。基站（BS）的发送波束形成和RIS的离散相位调制被联合优化，以提供高质量的服务。然而，现有的工作忽略了大量相位调制之间的高度依赖关系，并且将它们单独估计，因此很容易陷入局部最优解。为了调查局部最优解的数量和分布，我们对最大化总速率问题进行了适应度景观分析。我们采用两个景观特征，适应度分布相关性和自相关性，来研究景观的崎岖程度。调查结果表明，景观呈现出崎岖的多模态结构，即有许多局部峰值，特别是在大规模RIS的情况下。为了处理多模态景观结构，我们提出了一种新颖的分离遗传算法来解决总速率最大化问题。特别地，我们加入了一个分离技术，最近-较好聚类，将种群划分为几个邻域物种，从而定位多个局部最优解并增强全局的搜索能力。我们还提出了最小物种规模来进一步提高收敛速度。仿真结果表明，与现有算法相比，我们的方法在大规模RIS的情况下实现了显著的容量增益。
作者：Bai Yan, Qi Zhao, Jin Zhang, J. Andrew Zhang, Xin Yao
论文ID：2109.09054
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2023-05-05