文献

J-GLOBAL ID：202102226821224820   整理番号：21A0891550

深層学習による知的反射表面支援通信のための安全な伝送【JST・京大機械翻訳】

Secure Transmission for Intelligent Reflecting Surface Assisted Communication with Deep Learning

著者 (5件)： Zou Xiangyu (Southeast University,The National Mobile Communications Research Laboratory,Nanjing,China,210096) ,  Chen Ming (Southeast University,The National Mobile Communications Research Laboratory,Nanjing,China,210096) ,  Huang Chongwen (Institute of Information and Communication Engineering Zhejiang University,Hangzhou,China,310027) ,  Wang Kezhi (Northumbria University,Department of Computer and Information Sciences,Newcastle NE2 1XE,U.K.) ,  Shikh-Bahaei Mohammad (King’s College London,Centre for Telecommunications Research,Department of Engineering,London WC2R 2LS,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GC Wkshps  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,インテリジェント反射表面(IRS)支援無線通信システムのための安全な伝送を研究した。著者らの目的は,IRS位相反射器とIRS素子数を同時に最適化することにより,システムの安全エネルギー効率を最大化することである。この非凸最大化問題を解くために,深層学習(DL)ベースのアルゴリズムを提案した。提案した深層ニューラルネットワークは,完全に接続された層を持ち,最適IRS反射ベクトルと,低複雑性のIRS反射要素の最適数を予測することができる。シミュレーション結果は,提案したDL方式が従来の方法より高い安全なエネルギー効率を達成することを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  反射器 ,  最大化問題 ,  *通信 ,  位相 ,  凸形 ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 低複雑性 ,  無線システム ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層学習 ,  支援