抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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帯域幅の成長から,テラヘルツ(THz)通信は,将来の6G無線システムのための超高速速度の爆発的要求による新しい応用をサポートすることができる。高周波の経路損失を補償するために,大規模多入力多出力(MIMO)をビーム成形による高アレイ利得に利用できる。しかし,アナログビーム成形を実現するためには多数のアナログ位相シフタを使用すべきであるので,大規模MIMOによる既存のTHz通信は非常に高いエネルギー消費を持つ。この問題を解決するため,THz通信のための再構成可能インテリジェント表面(RIS)ベースのハイブリッドプリコーディングアーキテクチャをこの論文で開発して,そこで,エネルギーハンガリーフェイズドアレイをエネルギー効率の良いRISによって置換して,ハイブリッドプリコーディングのアナログビーム成形を実現した。次に,提案したRISベースのアーキテクチャに基づいて,ハイブリッド予符号化のための合計レート最大化問題を研究した。実践においてRISによって実行される位相シフトは,しばしば離散的であるので,非凸制約によるこの合計速度最大化問題は,挑戦的である。次に,合計レート最大化問題を,並列深層ニューラルネットワーク(DNN)ベースの分類問題として再定式化し,提案した低複雑性深層学習ベースの多重離散分類(DL-MDC)ハイブリッド予符号化方式によって解決することができた。最後に,著者らは,提案したDL-MDC方式が理論的Saleh-Valenzuelaチャネルモデルと実用的3GPPチャネルモデルの両方でうまく機能することを示した。既存の反復探索アルゴリズムと比較して,DL-MDC方式は,無視できる性能損失で実行時間を著しく短縮する。【JST・京大機械翻訳】
