Uma Abordagem de Gerenciamento de Mobilidade com Aprendizado Profundo para Sistemas Sem Fio de Ondas Milimétricas Capacitados por Superfícies Inteligentes Reconfiguráveis

Este artigo foca na apresentação de uma nova abordagem de gerenciamento de mobilidade com aprendizado profundo (DL) para sistemas sem fio de ondas milimétricas capacitados por superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS). Ao contrário das contribuições previamente publicadas, consideramos um novo tipo de RIS que possui um número de elementos ativos capazes de detectar o canal. Esses coeficientes de canal são fornecidos ao algoritmo de DL que estima os deslocamentos de fase ótimos de todos os elementos do RIS. Curiosamente, a abordagem apresentada alcança resultados semelhantes ao caso ideal de conhecimento perfeito das informações do estado do canal.