Ottimizzazione basata su GNN per sistemi multi-BS multi-RIS con antenne a pizzico

Uno studio recente disponibile su arXiv (2605.01307) introduce un metodo basato su reti neurali grafiche (GNN) volto a migliorare la trasmissione downlink coordinata in sistemi con più stazioni base (multi-BS) e più superfici intelligenti riconfigurabili (multi-RIS) con antenne a pizzico (PA). Questo sistema incorpora PA mobili situate su guide d'onda parallele, con ciascuna apparecchiatura utente (UE) collegata a uno specifico BS. I ricercatori affrontano le sfide di massimizzare la somma dei rate (SR) e l'efficienza energetica (EE) ottimizzando il posizionamento delle PA, le regolazioni di fase delle RIS, il beamforming di trasmissione e le connessioni BS-UE, rispettando vincoli sulla distanza tra PA, limiti di potenza e requisiti di sfasamento. Per affrontare questo complesso problema a variabili miste, creano una GNN a tre stadi che combina modelli grafici eterogenei e omogenei, addestrata in modo non supervisionato. I loro risultati numerici dimostrano che la GNN proposta supera costantemente i sistemi esistenti e i benchmark di apprendimento.