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Physics Informed Digital Twin for RIS-Assisted Wireless Communication System
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PRE
AI
DOI：10.1109/MWC.003.2400418.png)
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摘要
En 中文
可重构智能表面（RIS）因其能够增强通信信号覆盖和通信质量，被广泛认为是6G的关键技术之一。为充分发挥RIS的潜力，必须优化其单元相位。针对RIS参数设计的传统方案，如有限元方法（FEM）和射线追踪，由于其高计算复杂度，不适用于处理动态场景。因此，数字孪生被采用，但仍远未达到实时运行。为解决这一问题，我们引入并融合了物理信息神经网络（PINN）与数字孪生，以在虚拟空间中构建RIS的动态信道条件数字孪生。所提出的物理信息数字孪生架构整合了物理和数据信息，包括感知、建模、实时交互、预测和相位优化。本工作中，描述了如何将PINN与数字孪生集成以建模RIS辅助无线通信的细节，并分析了用例性能。此外，讨论了可能的研究方向和挑战。仿真结果表明，所提方案相比FEM大大缩短了预测时间，并实现了更高的精度。
Keyword:
Wireless communication
Computer architecture
Reconfigurable intelligent surfaces
Predictive models
Real-time systems
Digital twins
Finite element analysis
Sensors
Physics
Optimization
期刊
IF:
11.5
论文数:
2.8K
被引数:
1.3W
机构
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