.png){kind=icon}
返回
Long-Term Sum-Rate Maximization in Irregular RIS-Aided V2X Communications Using Lyapunov Optimization
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1109/OJCOMS.2026.3673084.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
在新兴的智慧城市和智能交通系统（ITS）生态中，第六代（6G）车载网络需要可持续的无线环境，能够适应高移动性和动态传播条件。在动态车载网络中，具有大表面非均匀分布单元的不规则可重构智能表面（IRIS）可提供改进的覆盖范围、减少干扰并降低功耗。本文针对多普勒频移场景下的IRIS辅助下行车载通信进行了严格研究，旨在优化完美和不完美信道状态信息（CSI）条件下的长期净加权平均和速率。该任务需要对IRIS拓扑选择、相位矩阵和波束成形向量进行全面的联合优化，同时确保队列稳定性。为解决涉及时变系统动力学的随机网络优化问题，提出了一种基于李雅普诺夫优化的框架。该框架将随机问题转化为确定性形式，无需未来信道状态信息即可确保队列稳定性。随后，应用基于块坐标下降（BCD）算法的联合优化策略，在每个时隙对IRIS拓扑选择、相位矩阵和波束成形向量做出最优决策。为验证所提框架的有效性，进行了大量仿真，并与两种基准方案进行了比较：一种采用无线网络中的传统IRIS配置，另一种利用非正交多址接入（NOMA）技术。结果表明，所提出的IRIS辅助李雅普诺夫优化框架在可实现和速率方面显著优于两种基准方案，并保持队列稳定性。
Keyword:
6G communication
dynamic optimization
intelligent transportation systems
Lyapunov optimization
RIS topological selection
smart cities
vehicular networks
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
I
IF:
6.1
论文数:
562
被引数:
0
机构
引用论文
Relay Cooperative Vehicular Communication System: RIS-Equipped RF Source With Different Types of Forwarding Method中继协作车联网通信系统：配备RIS的RF源与不同类型的转发方法
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏
Capacity Enhancement for Irregular Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Wireless Communications
PREAI
分享收藏分享收藏
查看更多内容