Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2507.11413

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 信号处理

arXiv:2507.11413 (eess)
[提交于 2025年7月15日 ]

标题: 基于CSI不确定性的IRS辅助通信中联合功率分配与反射元件激活以最大化能量效率

标题: Joint Power Allocation and Reflecting-Element Activation for Energy Efficiency Maximization in IRS-Aided Communications Under CSI Uncertainty

Authors:Christos N. Efrem, Ioannis Krikidis
摘要: 我们研究了在智能反射表面(IRS)辅助的通信系统中,联合功率分配和反射元件(RE)激活以最大化能量效率(EE),同时考虑信道状态信息(CSI)的不完善性。 鲁棒优化问题是一个混合整数问题,即优化变量是连续的(发射功率)和离散的(RE的二进制状态)。 为了求解这个具有挑战性的问题,我们开发了两种算法。 第一种是一种交替优化(AO)方法,该方法基于Lambert W函数和动态规划(DP)算法,以较低的复杂度获得次优解。 第二种是一种分支定界(B&B)方法,它将AO作为其子程序,并且形式上保证能够达到全局最优解。 这两种算法在实现时都不需要任何外部优化求解器。 此外,数值结果表明,所提出的算法优于基准方案,AO在大多数情况下能够达到接近最优的性能,而B&B在平均情况下具有较低的计算复杂度。
摘要: We study the joint power allocation and reflecting element (RE) activation to maximize the energy efficiency (EE) in communication systems assisted by an intelligent reflecting surface (IRS), taking into account imperfections in channel state information (CSI). The robust optimization problem is mixed integer, i.e., the optimization variables are continuous (transmit power) and discrete (binary states of REs). In order to solve this challenging problem we develop two algorithms. The first one is an alternating optimization (AO) method that attains a suboptimal solution with low complexity, based on the Lambert W function and a dynamic programming (DP) algorithm. The second one is a branch-and-bound (B&B) method that uses AO as its subroutine and is formally guaranteed to achieve a globally optimal solution. Both algorithms do not require any external optimization solver for their implementation. Furthermore, numerical results show that the proposed algorithms outperform the baseline schemes, AO achieves near-optimal performance in most cases, and B&B has low computational complexity on average.
评论: 5页,3图
主题: 信号处理 (eess.SP) ; 优化与控制 (math.OC)
引用方式: arXiv:2507.11413 [eess.SP]
  (或者 arXiv:2507.11413v1 [eess.SP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11413
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Christos Efrem [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 15 日 15:35:50 UTC (359 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
eess.SP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
eess
math
math.OC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号