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실내 공간에서의 가변 구조형 기능 표면(reconfigurable intelligent surface; RIS) 디바이스의 위상 행렬을 설정하기 위한 기지국의 방법에 있어서, 심층 신경망을 기반으로, 상기 RIS 디바이스를 위한 위상 행렬을 학습하는 단계; 및상기 학습된 위상 행렬을 상기 RIS 디바이스로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 위상 행렬을 학습하는 단계는,상기 실내 공간의 사용자 디바이스와 상기 RIS 디바이스 사이의 채널을 임의로 생성하는 단계; 상기 생성된 채널을 상기 심층 신경망에 입력하여, 상기 생성된 채널에 대해 최적의 위상 시프트를 검출하는 단계; 및상기 검출된 위상 시프트로 상기 학습된 위상 행렬을 구성하는 단계를 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 RIS 디바이스는 복수의 수동 소자들로 이루어지는 표면을 포함하고, 상기 위상 행렬을 학습하는 단계는, 상기 수동 소자들의 각각에 대해, 수행되며, 이를 통해 상기 학습된 위상 행렬이 상기 수동 소자들에 대응되는, 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 위상 행렬을 학습하는 단계는,상기 생성된 채널과 상기 검출된 위상 시프트의 관계를 이용하여, 상기 심층 신경망의 파라미터를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 위상 행렬을 학습하는 단계는,상기 수동 소자들 중 하나에 대해 수행된 후에, 상기 업데이트된 파라미터를 갖는 상기 심층 신경망을 기반으로, 상기 수동 소자들 중 다른 하나에 대해 수행되는,방법
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제 1 항에 있어서, 상기 위상 시프트를 검출하는 단계는, 상기 생성된 채널을 기반으로 하는 완벽 탐색(full search)을 통해, 상기 위상 시프트를 검출하는, 방법
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실내 공간에서의 가변 구조형 기능 표면(RIS) 디바이스의 위상 행렬을 설정하기 위한 기지국의 장치에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 심층 신경망을 기반으로, 상기 RIS 디바이스를 위한 위상 행렬을 학습하고, 상기 학습된 위상 행렬을 상기 RIS 디바이스로 전송하도록 구성되고, 상기 프로세서는, 상기 실내 공간의 사용자 디바이스와 상기 RIS 디바이스 사이의 채널을 임의로 생성하고, 상기 생성된 채널을 상기 심층 신경망에 입력하여, 상기 생성된 채널에 대해 최적의 위상 시프트를 검출하고, 상기 검출된 위상 시프트로 상기 학습된 위상 행렬을 구성하는,장치
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제 6 항에 있어서, 상기 RIS 디바이스는 복수의 수동 소자들로 이루어지는 표면을 포함하고, 상기 프로세서는,상기 수동 소자들의 각각에 대해, 상기 채널을 임의로 생성하고, 상기 위상 시프트를 검출하는,장치
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제 7 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 생성된 채널과 상기 검출된 위상 시프트의 관계를 이용하여, 상기 심층 신경망의 파라미터를 업데이트하는, 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 수동 소자들 중 하나에 대해 상기 위상 시프트를 검출한 후에, 상기 업데이트된 파라미터를 갖는 상기 심층 신경망을 기반으로, 상기 수동 소자들 중 다른 하나에 대해 상기 위상 시프트를 검출하는,장치
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제 6 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 생성된 채널을 기반으로 하는 완벽 탐색을 통해, 상기 위상 시프트를 검출하는, 장치
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