基于几何感知的元学习神经网络用于RIS中的联合相位和预编码优化

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该研究提出了一种复杂值的几何感知元学习神经网络，用于解决可重构智能表面系统中基站预编码矩阵与RIS元件相位的联合优化问题。实验结果表明，该方法在加权总速率、功耗和收敛速度上均优于现有算法。

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