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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-02 10:25
Investigation on Beamforming for IRS-Assisted MIMO-OFDM Communication using Machine Learning
Julian WebberKazuto YanoNorisato SugaYoshinori SuzukiATRSR2021-86
抄録 (和) There has recently been considerable interest in intelligent reflective surface (IRS) which can improve the capacity of communications links by facilitating creation of additional communication paths. The performance of an IRS system depends on the accuracy of estimating the channel and hence ability to compute accurate weights which degrade in the presence of interference. Computing the beamformer weights requires high complexity that scales with the array size. Machine learning is a promising technique for learning the multipath environment and computing the optimized weights that achieve almost the same achievable rates as when the channel is known perfectly at the IRS. In this work we investigate the factors affecting IRS performance for an array size of up to 28X28 using software simulation and ray-tracing channel data. 
(英) There has recently been considerable interest in intelligent reflective surface (IRS) which can improve the capacity of communications links by facilitating creation of additional communication paths. The performance of an IRS system depends on the accuracy of estimating the channel and hence ability to compute accurate weights which degrade in the presence of interference. Computing the beamformer weights requires high complexity that scales with the array size. Machine learning is a promising technique for learning the multipath environment and computing the optimized weights that achieve almost the same achievable rates as when the channel is known perfectly at the IRS. In this work we investigate the factors affecting IRS performance for an array size of up to 28X28 using software simulation and ray-tracing channel data.
キーワード (和) MIMO-OFDM / intelligent reflective surface (IRS) / ray-tracing / machine-learning / neural network / multi-layer perceptron / /  
(英) MIMO-OFDM / intelligent reflective surface (IRS) / ray-tracing / machine-learning / neural network / multi-layer perceptron / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 392, SR2021-86, pp. 6-13, 2022年3月.
資料番号 SR2021-86 
発行日 2022-02-23 (SR) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SR2021-86

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2022-03-02 - 2022-03-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2022-03-RCS-SR-SRW 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Investigation on Beamforming for IRS-Assisted MIMO-OFDM Communication using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) MIMO-OFDM / MIMO-OFDM  
キーワード(2)(和/英) intelligent reflective surface (IRS) / intelligent reflective surface (IRS)  
キーワード(3)(和/英) ray-tracing / ray-tracing  
キーワード(4)(和/英) machine-learning / machine-learning  
キーワード(5)(和/英) neural network / neural network  
キーワード(6)(和/英) multi-layer perceptron / multi-layer perceptron  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Julian Webber / Julian Webber /
第1著者 所属(和/英) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Kazuto Yano / Kazuto Yano /
第2著者 所属(和/英) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Norisato Suga / Norisato Suga /
第3著者 所属(和/英) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Yoshinori Suzuki / Yoshinori Suzuki /
第4著者 所属(和/英) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International (略称: ATR)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-02 10:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SR 
資料番号 SR2021-86 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.392 
ページ範囲 pp.6-13 
ページ数
発行日 2022-02-23 (SR) 


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